Marmara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi mezunu genç akademisyen Ecem Azgari, endodontide yapay zeka destekli çalışmasıyla kliniğe yenilikçi bir bakış sunuyor.
Bize kendinizden bahseder misiniz? Diş hekimliği alanına ilginiz nasıl başladı? Akademik olarak bu alanda çalışmaya devam etmeyi düşünüyor musunuz?
Lisans eğitimime 2013 yılında Marmara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi’nde başladım. 2020’de Marmara Üniversitesi Endodonti Anabilim Dalı’nda doktora programına kabul edildim. 2026 yılında ‘doktor’ unvanı alarak eğitimimi tamamladım.
Diş hekimliğine ilgim aslında çocukluk yıllarıma dayanıyor. Ailemle birlikte gittiğimiz bir diş hekimi vardı. Onun muayenehanesindeki atmosfer beni çok etkilemişti. Diş hekimliğinin hem insanla birebir temas kurulan hem de ciddi bir teknik bilgi ve el becerisi gerektiren bir alan olması o yaşlarda zihnimde yer etti. Zamanla bunun sadece saygın bir meslek değil, aynı zamanda bilimsel olarak da çok derinleşebileceğim bir alan olduğunu fark ettim.
Akademisyen olmak ise uzun zamandır en büyük hedeflerimden biriydi. Öğrencilerin hayatlarına dokunabilmek, her birinden yeni şeyler öğrenmek, onlara bir şeyler öğretebilmek için devamlı güncel kalmak benim için çok değerli. Makale okumak, araştırma yapmak kadar; klinikte hasta görmek de bu mesleğin vazgeçilmez bir parçası. Teorik bilgiyle pratiği aynı anda sürdürebilmek, elinizin sıcak kalması ve bilimin içinde aktif olarak yer almak benim için bu yolun en heyecan verici tarafı.
Bu tezi hangi amaçla yazdınız? Tezin konusunu belirlemeniz nasıl oldu? Karşılaştığınız zorluklar oldu mu? International Endodontic Journal’da yayınlanmasında en büyük etken ne oldu?
Doktora tezimin temel amacı, üst ikinci premolar dişlerin kök sayısının panoramik radyografiler üzerinden yapay zeka yardımıyla doğru şekilde tespit edilip edilemeyeceğini araştırmaktı. Bu dişler klinik olarak oldukça değişken bir anatomik yapıya sahip. Bazen tek köklü, bazen iki köklü olabiliyorlar ve bu durum kök kanal tedavisi planlamasında doğrudan belirleyici oluyor.
Tez konusunun şekillenmesinde pandemi döneminin etkisi oldu. COVID-19 sürecinde sağlık alanında dijitalleşme ve yapay zeka uygulamaları hızla ivme kazandı. Eşim Cem Azgari de benimle aynı dönemde biyoinformatik alanında doktora çalışmalarını yürütüyordu. Bu gelişmeleri takip ederken aklıma şu soru geldi: “Bu teknolojileri endodontide somut ve klinik olarak anlamlı bir probleme uygulayabilir miyiz?” Bu fikri Cem’le paylaştım. Teknik olarak bunun mümkün olduğunu, doğru veri seti ve sağlam bir metodoloji ile güçlü bir model kurulabileceğini söyledi. Böylece bireysel bir fikir, eşimle birlikte yürüttüğümüz multidisipliner bir projeye dönüştü.
Bu planla danışman hocam, Türk Endodonti Derneği Başkanı Prof. Dr. Hesna Sazak Öveçoğlu’nun kapısını çaldık. Hocam hem konunun klinik değerini hem de akademik potansiyelini fark etti ve projeyi güçlü şekilde destekledi. Böylece klinik bakış açısı, yapay zeka altyapısı ve akademik disiplin bir araya gelmiş oldu.
Benim açımdan en büyük zorluk veri setinin oluşturulması ve doğrulanmasıydı. Her panoramik radyografinin titizlikle incelenmesi, kök sayılarının güvenilir biçimde etiketlenmesi ve görüntülerin modele uygun hale getirilmesi ciddi zaman ve dikkat gerektirdi. Çünkü yapay zeka modellerinin başarısı, büyük ölçüde doğru etiketlenmiş ve kaliteli veriyle doğrudan ilişkili.
Cem açısından ise en büyük zorluk, sınırlı bir veri setiyle güvenilir, genellenebilir bir model kurmaktı sanırım. Farklı derin öğrenme mimarilerinin denenmesi, çapraz doğrulama kurgusunun doğru yapılandırılması, olası veri sızıntılarının önlenmesi ve sonuçların istatistiksel olarak sağlam biçimde analiz edilmesi teknik olarak oldukça hassas bir süreçti.
International Endodontic Journal gibi alanın en saygın dergilerinden birinde, üstelik ilk kez yayımlanan yapay zeka özel sayısında yer alabilmemizin en önemli nedeni bu metodolojik titizlikti. Niş bir klinik problem üzerine, multidisipliner ve teknik olarak sağlam bir çalışma ortaya koyduk. Bir anlamda doğru zamanda doğru yerdeydik; ancak bunun arkasında uzun ve disiplinli bir emek vardı.
Sizce seçtiğiniz konu ve buluşlarınız diş hekimliği alanına katkılar sağlayacak mı? Yapay zeka kullanımının ne gibi avantajları oldu?
Bence bu çalışmanın en önemli katkısı, yapay zekanın klinik karar sürecini güçlendiren somut bir araç olabileceğini ortaya koyması. Amacımız hekimi devre dışı bırakmak değil; aksine hekimin gözünden kaçabilecek olasılıkları hatırlatan bir ‘ikinci göz’ oluşturmak.
Yapay zekanın en büyük avantajı büyük veri üzerinden örüntüleri yakalayabilmesi. İnsan gözü yorulabilir, deneyime bağlı farklılıklar olabilir; ancak iyi eğitilmiş bir model, belirli özellikleri tutarlı şekilde tanıyabilir. Ayrıca zamanla daha fazla veriyle beslendikçe performansı da artabilir.
Bu yaklaşım özellikle eğitim sürecindeki genç hekimler için destekleyici olabilir. Anatomik varyasyonların erken fark edilmesi, komplikasyon riskini azaltabilir ve tedavi başarısını artırabilir.
Yapay zekanın diş hekimliğinde geleceğini nasıl görüyorsunuz?
Yapay zekanın endodonti alanında kullanımına yönelik çalışmalar son yıllarda belirgin şekilde artış gösteriyor. Kök kanal morfolojisinin değerlendirilmesi, kök kırıklarının saptanması ve periapikal lezyonların tespiti gibi alanlarda yapay zeka uygulamaları üzerine yoğun araştırmalar yürütülüyor.
Ben yapay zekanın diş hekimliğinde ağırlıklı olarak ‘karar destek sistemi’ şeklinde yaygınlaşacağını düşünüyorum. Tanı koyma, tedavi planlama, risk analizi ve prognoz tahmini gibi süreçlerde hekimi destekleyen sistemler geliştirilecektir. Ancak nihai karar her zaman hekime ait olmalıdır.
Gelecekte büyük veri tabanlarının ve çok merkezli çalışmaların artmasıyla birlikte daha güçlü ve genellenebilir modeller ortaya çıkacaktır. Bu da klinik uygulamaların daha güvenilir ve öngörülebilir hale gelmesine katkı sağlayacaktır.
Bu alanda çalışmak isteyen diş hekimlerine ne tavsiye edersiniz?
Öncelikle klinik temellerini çok sağlam kurmalarını öneririm. Yapay zeka araçlarını doğru kullanabilmek için önce problemi gerçekten iyi anlamak gerekiyor. Bir diğer önemli nokta ise disiplinler arası çalışmaktan çekinmemek. Bilgisayar mühendisleri, veri bilimciler ve istatistikçilerle birlikte çalışmak bakış açınızı genişletiyor.
Son olarak sabırlı olmaları gerektiğini söyleyebilirim. Akademik çalışmalar uzun soluklu süreçler. Bazen aylarca, hatta yıllarca emek veriyorsunuz. Ama ortaya çıkan sonuç bilime küçük de olsa bir katkı sağladığında, gerçekten tüm yorgunluğa değdiğini hissediyorsunuz.
