Diş kaybı, genelde yaşlanmanın doğal bir parçası şeklinde görülüyor. Peki diş kaybına en yatkın olanları diş muayenesine gerek olmadan belirlemek mümkün olsaydı nasıl olurdu?
Harvard Üniversitesi Diş Tıbbı Fakültesi’nde çalışan bilim insanlarının yeni araştırması, makine öğrenim araçlarının diş kaybı bakımından en yüksek tehlike altında bulunanları belirlemeye yardımcı olabileceğini ve bu kişileri, durumu önlemek veya geciktirmek üzere erken müdahale sağlamak için daha kapsamlı muayeneye yönlendirebileceğini ileri sürüyor.
18 Haziran’da PLOS ONE bülteninde yayımlanan çalışmada, tehlike taraması için farklı değişken bileşimlerinin kullanıldığı beş algoritma karşılaştırılıyor. Sonuçlar etnisite, eğitim, eklem iltihabı ve diyabet gibi tıbbi özellik ve sosyoekonomik değişkenlerin dahil edildiği algoritmaların, sadece dişle ilgili klinik işaretleri temel alan algoritmalara göre daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyor.
Ağız sağlığı politikası ve epidemiyoloji yardımcı profesörü olan baş araştırmacı Hawazin Elani, şöyle aktarıyor: “Yaptığımız analizin gösterdiği üzere, tehlikeleri tahmin etmek bakımından bütün makine öğrenim modelleri kullanışlı olsa da; sosyoekonomik değişkenleri dahil eden modeller, diş kaybı tehlikesi yüksek olan kişileri belirlemede özellikle güçlü birer tarama aracı niteliğinde.”
Yeni yaklaşım, insanların küresel çapta taranmasında ve diş alanı dışındaki uzmanlarca bile çeşitli sağlık ortamlarında kullanılabilir.
Heather Denny/Harvard Üniversitesi Tıp Fakültesi. Ç: O.
