Periodontitis hastalarında panoramik radyografilere dayalı alveolar kemik kaybının yapay zeka ile değerlendirilmesi: Retrospektif bir çalışma
Artificial intelligence–based assessment of alveolar bone loss on panoramic radiographs in patients with periodontitis: A retrospective study
- Tez No: 993035
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZCAN
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Alveolar kemik kaybı, ChatGPT, Gemini, Panoramik radyografi, Periodontitis, Yapay zeka, Alveolar bone loss, ChatGPT, Gemini, panoramic radiography, periodontitis, artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Periodontoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Periodontoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, periodontitis hastalarında farklı yıllara ait panoramik radyografiler kullanılarak alveolar kemik kaybının, diş sayısının ve hastalık evresinin değerlendirilmesinde, iki farklı klinik gözlemci (1. yıl ve 3. yıl Periodontoloji uzmanlık öğrencisi) ile iki büyük dil modeli (ChatGPT GPT 5.2 ve Gemini 3 Pro) arasında elde edilen sonuçları karşılaştırmaktır. Gereç ve Yöntem: Retrospektif olarak planlanan bu çalışmada, periodontitis tanısı konmuş 200 hastaya ait 614 panoramik radyografi değerlendirmeye alındı. Her bireyin yıllara göre elde edilen radyografilerinde; mevcut doğal diş sayısı, alveolar kemik kaybı (mm), yıllık ortalama kemik kaybı (mm/yıl) ve 2018 EFP/AAP sınıflamasına göre periodontitis evresi belirlendi. Aynı görüntüler, iki klinik gözlemci (1. yıl ve 3. yıl Periodontoloji uzmanlık öğrencisi) ile ChatGPT ve Gemini modelleri tarafından değerlendirildi; sonuçlar istatistiksel olarak karşılaştırıldı. Bulgular: Model temelli düzeltilmiş ortalamalar incelendiğinde, en yüksek diş sayısı ChatGPT grubunda (29,3), en düşük diş sayısı ise Gemini grubunda (25,0) saptandı. Birinci ve üçüncü yıl uzmanlık öğrencisi gruplarında ortalama diş sayısı aynı bulundu (26,6). Birinci yıl ve son yıl uzmanlık öğrencisi gruplarında ortalama kemik kaybı birbirine yakın olup yaklaşık 0,21 mm olarak hesaplanırken ortalama kemik kaybı en düşük Gemini grubunda (0,15 mm), en yüksek ChatGPT grubunda (0,22 mm) belirlendi. Üçüncü yıl uzmanlık öğrencisi (0,17mm) referans alındığında, yıllık ortalama kemik kaybı birinci yıl uzmanlık öğrencisinde benzer (0,18mm, p >0.05), ChatGPT modelinde daha fazla (0,19mm; p<0,001) ve Gemini modelinde daha az (0.13mm p<0,001) olarak bulundu. Benzer şekilde, birinci ve üçüncü yıl uzmanlık öğrencileri arasında periodontitis evresi açısından anlamlı fark saptanmazken (p=0,817) ChatGPT (OR=11,60; p<0,001) ve Gemini (OR=78,30; p<0,001) gruplarının olguları daha yüksek evrede sınıflandırdığı görüldü. Sonuç: Bu çalışma, klinisyenler ile yapay zekâ modellerinin panoramik radyografiler üzerinden yapılan periodontal değerlendirmelerdeki uyum ve farklılıklarını ortaya koymaktadır. Bulgular, büyük dil modellerinin periodontitis evrelemesi ve yıllık kemik kaybı gibi parametrelerde yardımcı araç olarak kullanılabileceğini, ancak milimetrik ölçüm gerektiren değerlendirmelerde insan denetiminin gerekli olduğunu gösterdi. Yapay zekânın, uygun eğitim ve doğrulama süreçleriyle desteklendiğinde periodontal tanı ve takipte tamamlayıcı bir araç olarak klinik pratiğe entegre edilebileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Objective: The aim of this study was to compare the outcomes of two clinical observers (first-year and third-year Periodontology residents) and two large language models (ChatGPT GPT-5.2 and Gemini 3 Pro) in the assessment of alveolar bone loss, tooth count, and disease stage using panoramic radiographs acquired in different years from patients diagnosed with periodontitis. Materials and Methods: In this retrospective study, 614 panoramic radiographs from 200 patients diagnosed with periodontitis were evaluated. For each individual, radiographs obtained over different years were analyzed to determine the number of remaining natural teeth, alveolar bone loss (mm), annual mean bone loss (mm/year), and periodontitis stage according to the 2018 EFP/AAP classification. The same images were independently assessed by two clinical observers (first-year and third-year Periodontology residents) and by the ChatGPT and Gemini models. The results were statistically compared. Results: Model-based adjusted means revealed that the highest tooth count was observed in the ChatGPT group (29.3), whereas the lowest was detected in the Gemini group (25.0). The first-year and third-year resident groups demonstrated identical mean tooth counts (26.6). The mean bone loss measurement of the resident groups were similar (approximately 0.21 mm), while the lowest adjusted mean bone loss was identified in the Gemini group (0.15 mm) and the highest in the ChatGPT group (0.22 mm). When the third-year resident group (0.17 mm) was used as the reference, annual mean bone loss was comparable in the first-year resident group (0.18 mm; p>0.05), higher in the ChatGPT group (0.19 mm; p<0.001), and lower in the Gemini group (0.13 mm; p<0.001). Similarly, no significant difference was observed between the first-year and third-year residents in periodontitis staging (p=0.817), whereas ChatGPT (OR=11.60; p<0.001) and Gemini (OR=78.30; p<0.001) were more likely to classify cases at a higher stage. Conclusion: This study demonstrates the concordance and discrepancies between clinicians and artificial intelligence models in periodontal assessments based on panoramic radiographs. The findings suggest that large language models may serve as supportive tools in the evaluation of periodontitis staging and annual bone loss. However, final human supervision remains necessary in tasks requiring millimetric precision. With appropriate training and validation, artificial intelligence may be integrated as a complementary instrument in periodontal diagnosis and follow-up.
Benzer Tezler
- Evre 3-4 periodontitisli hastalarda alt 1. molar dişlerin kök morfolojisi ile periodontitis yıkım düzeyi ve yıkım hızı arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between root morphology of mandibular first molars and the stage of periodontitis and rate of destruction in patients with stage 3-4 periodontitis
MURAT HAKTAN DURMAZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiHacettepe ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHİME MERAL NOHUTCU
- Çocuk ve adolesanlarda, daimi büyük azı dişlerinde periapikal lezyonların ve kanal tedavili dişlerin değerlendirilmesi
Evaluation of periapical lesions in permanent molars and root canal treated teeth in children and adolescents
DEMET ÜNAL
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiPedodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM KÜÇÜKEŞMEN
- Periodontitisli ve periodontal sağlıklı bireylerde tip 2 diabetes mellitusun çene kemiği üzerine etkisinin radyomorfometrik ve fraktal analiz yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of the effects of type 2 diabetes mellitus on the maxillary bone in periodontitis and periodontally healthy individuals using radiomorphometric and fractal analysis methods
GÜLSÜM ÜNLÜ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELTEM ZİHNİ KORKMAZ
- Periodontal hastalıkta alveoler kemiğin trabeküler yapısının fraktal analiz yöntemi ile incelenmesi
Evaluation of the trabecular structure of the alveolar bone in periodontal disease by fractal analysis method
SEMRA ESER
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiDicle ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU SARIBAŞ
- Yetişkin bir Türkiye popülasyonunda apikal periodontitis prevelansının retrospektif olarak değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of the prevalence of apical periodontitis in an adult population in Turkey
ŞEYDA BETÜL AYDOĞDUOĞLU
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2021
Diş Hekimliğiİnönü ÜniversitesiEndodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELÇİN TEKİN BULUT