Akademik Veri Yönetim Sistemi
Teletıp & Klinik Yapay Zeka, N. Bozbuğa,C. Yakıncı, Editör, İnönü Üniversitesi Yayınları, İstanbul, ss.1-4, 2021
Yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımları günümüzün tüm araştırma ve uygulama alanlarını olduğu gibi doku mühendisliğini de etkilemekte ve yaklaşımlarını değiştirmektedir. Her ne kadar yukarıda açıklandığı gibi doku mühendisliği yaklaşımı gelişmiş ve kişiselleştirilmiş tedavi protokollerine olanak sağlayarak daha hızlı ve etkin iyileşme sağlama potansiyeline sahipse de, üretimde kaçınılmaz olan optimizasyon ve deneme yanılma adımları, üretim verimsizliği, uzun süreçler, insan hatalarının eşlik ettiği aşırı insan çabası gibi sıkıntıları beraberinde getirmektedir. Bu dezavantajlara olası çözüm, yapay zeka, otomasyon ve robotik cihazların doku mühendisliğinde kullanımıyla elde edilebilir. Örneğin, yapay zekanın doku mühendisliği ve rejeneratif tıp alanındaki önemli uygulamalarından bazıları şunlardır: yapay sinir ağı ile doku mühendisliği sonuçlarının tahmini, doku iskelesi üretimi için robot tabanlı hızlı prototipleme sistemlerinin kullanılması ve otomatikleştirilmiş optimize parametre tahminlerinin gerçekleştirilmesi, otomatikleştirilmiş hücre işleme robotik sistemleri ve karmaşık doku mühendisliği uygulamaları için sayısal model tabanlı sinir ağlarının kullanımı vb. Gelecekte bu parametre optimizasyonu ve kişiye özel medikal 3B modellerin en optimize bir yapı ile oluşturulması gibi basamakların yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla daha da hızlandırılıp hatadan uzaklaştırılmasıyla doku mühendisliği ürünlerinin klinik uygulamaları önündeki mevcut kısıtların ortadan kaldırılmasının mümkün olduğu görülmektedir.