Oral Mukozal Lezyonların Tanısında Klinik ve Ultrasonografik Verilerin Histopatolojik Tanı ile Uyumunun Değerlendirilmesi ve Yapay Zeka Analizi

Tez Türü: Diş Hekimliğinde Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Diş Hekimliği Fakültesi, Klinik Bilimler Bölümü, Türkiye

Tez Danışmanı: Candan Semra Paksoy

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Desteklendiği Program: Diğer

Özet:

Oral bölge kanserleri, dünya genelinde en yaygın görülen altıncı kanser türü olup en yüksek mortalite ve morbidite oranlarına sahiptir. Yüksek mortalite oranlarının başlıca nedeni erken tarama eksikliğidir; bu durum hastaların üçte ikisinden fazlasının ancak ileri evrelerde tanı almasına yol açmaktadır. Çoğu oral kanser vakası, oral potansiyel malign bozukluklar (OPMB) olarak bilinen bazı erken değişikliklerle başlamaktadır. OPMB’nin erken teşhisi ve yönetimi vakaların %88’inde kanser gelişimini önleyebilir ve mortalite oranlarının düşürülmesine katkı sağlar. Günümüzde medikal alanda yapay zekâ, çok büyük miktarda veriyi analiz edip yorumlayabilen ve klinik kararlarda yardımcı olabilen bir teknoloji olarak kullanılmaktadır. Yapay zekâ ile, histopatolojik ve radyolojik veriler gibi gelişmiş biyoenformatik araçlar birlikte kullanıldığında tanısal doğruluğun arttığı bilinmektedir. Son yıllarda tıp ve diş hekimliğinde sıklıkla kullanılan ultrasonografik görüntüleme invaziv olmayan, düşük maliyetli ve iyonize radyasyon içermeyen bir tanı yöntemi olarak ön plana çıkmaktadır ve oral mukozal lezyonların tanısında etkinliği ortaya konmuş olsa da mevcut literatür bu konuda sınırlıdır. Bu çalışma, oral mukozal lezyonlarda histopatolojik tanıyı referans alarak klinik muayene ve ultrasonografi (USG) bulgularının tanısal doğruluğunu değerlendirmeyi ve yapay zekâ (YZ) modellerinin bu iki veri türü üzerinden histopatolojik tanıyı ne ölçüde öngörebileceğini araştırmayı amaçlamaktadır.