Ege Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dergisi

Oral Kanserin Erken Tanısında Yapay Zeka Uygulamaları [EÜ Dişhek Fak Derg]
EÜ Dişhek Fak Derg. 2022; 43(Ozel Sayi): 19-26 | DOI: 10.5505/eudfd.2022.24572  

Oral Kanserin Erken Tanısında Yapay Zeka Uygulamaları

Nezaket Ezgi Özer1, Betul Karaca2, Pelin Güneri2
1Alsancak Ağız ve Diş Sağlığı Merkezi, İzmir
2Ege Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, Ağız Diş ve Çene Radyolojisi Anabilim Dalı, İzmir

Oral kanserin erken tanısı, hastalığın morbidite ve mortalite oranlarının azaltılması, sağ kalım oranlarının ve bireylerin yaşam kalitesinin iyileştirmesinde en etkili araçtır. Kapsamlı baş ve boyun muayenesi, oral dokuların görsel incelemesi ve palpasyonu içeren konvansiyonel klinik muayenenin tek başına lezyonların histopatolojik tanısını öngörmek için yeterli olmadığı bilinmektedir. Bu nedenle, klinik muayenenin etkinliğini artıracak, oral potansiyel olarak malign düzensizliklerin ve oral kanser lezyonlarının saptanmasını ve tanısını kolaylaştıracak yardımcı araçlarının geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Son yıllarda görüntü analizi ve tanısal teknolojilerde yaşanan hızlı ve devrimsel nitelikteki gelişmeler sayesinde ağız içi fotoğraflar, omiks teknolojileri, ışık esaslı görüntüleme sistemleri ile birleştirilen yapay zekâ uygulamaları bu amaçla kullanılabilecek araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu sistemlerin oral kanserlerin prognozu ve tedavi sonuçlarının öngörülmesi, lenf nodu tutulumunun saptanması, oral mukozal lezyonların sınıflandırılması, malign ve malign transformasyon potansiyeli olan lezyonların ayırıcı tanısı gibi birçok farklı alanda kullanılabileceği düşünülmektedir. Bu derlemenin amacı, oral mukozal lezyonların otomatik tanısı ve sınıflandırılması amacıyla geliştirilmiş çeşitli yapay zekâ teknolojilerini tanıtmak ve bu sistemlerin oral kanserlerin erken tanısında sağlayacağı potansiyel faydaları değerlendirmektir.

Anahtar Kelimeler: oral kanser, erken tanı, yapay zekâ, makine öğrenimi, derin öğrenme.


Artificial Intelligence Applications for the Early Diagnosis of Oral Cancer

Nezaket Ezgi Özer1, Betul Karaca2, Pelin Güneri2
1Alsancak Oral and Dental Health Center, Izmir
2Ege University Faculty of Dentistry, Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Izmir, Turkey

Early diagnosis of oral cancer is the most effective approach to reduce the morbidity and mortality rates of the disease and to improve survival rates and individuals’ quality of life. The clinical examination including a detailed head and neck examination, visual inspection of oral tissues and palpation alone is not sufficient to predict the nature of the oral mucosal lesions. Therefore, there is a need to develop complementary diagnostic tools that will increase the efficiency of clinical examination and facilitate the detection and diagnosis of oral potentially malignant disorders and oral cancer lesions. Thanks to advancements in image analysis and diagnostic technologies, artificial intelligence(AI)-based systems combined with intraoral images, optical images, and new omics technologies draw attention as convenient diagnostic tools. AI applications were used in several studies to predict prognosis and treatment outcomes of oral cancer, to determine lymph node involvement, to classify oral mucosal lesions and for differential diagnosis of malignant and malignant transformation potential lesions. This review aims to introduce various artificial intelligence technologies developed for the automated detection and classification of oral mucosal lesions and to evaluate the potential benefits of early diagnosis of oral cancer.

Keywords: oral cancer, early diagnosis, artificial intelligence, machine learning, deep learning.


Nezaket Ezgi Özer, Betul Karaca, Pelin Güneri. Artificial Intelligence Applications for the Early Diagnosis of Oral Cancer. EÜ Dişhek Fak Derg. 2022; 43(Ozel Sayi): 19-26

Sorumlu Yazar: Nezaket Ezgi Özer, Türkiye


ARAÇLAR
Tam Metin PDF
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
PubMed
Google Scholar