Oral Kanserin Erken Tanısında Yapay Zeka Uygulamaları

Oral kanserin erken tanısı, hastalığın morbidite ve mortalite oranlarının azaltılması, sağ kalım oranlarının ve bireylerin yaşam kalitesinin iyileştirmesinde en etkili araçtır. Kapsamlı baş ve boyun muayenesi, oral dokuların görsel incelemesi ve palpasyonu içeren konvansiyonel klinik muayenenin tek başına lezyonların histopatolojik tanısını öngörmek için yeterli olmadığı bilinmektedir. Bu nedenle, klinik muayenenin etkinliğini artıracak, oral potansiyel olarak malign düzensizliklerin ve oral kanser lezyonlarının saptanmasını ve tanısını kolaylaştıracak yardımcı araçlarının geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Son yıllarda görüntü analizi ve tanısal teknolojilerde yaşanan hızlı ve devrimsel nitelikteki gelişmeler sayesinde ağız içi fotoğraflar, omiks teknolojileri, ışık esaslı görüntüleme sistemleri ile birleştirilen yapay zekâ uygulamaları bu amaçla kullanılabilecek araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu sistemlerin oral kanserlerin prognozu ve tedavi sonuçlarının öngörülmesi, lenf nodu tutulumunun saptanması, oral mukozal lezyonların sınıflandırılması, malign ve malign transformasyon potansiyeli olan lezyonların ayırıcı tanısı gibi birçok farklı alanda kullanılabileceği düşünülmektedir. Bu derlemenin amacı, oral mukozal lezyonların otomatik tanısı ve sınıflandırılması amacıyla geliştirilmiş çeşitli yapay zekâ teknolojilerini tanıtmak ve bu sistemlerin oral kanserlerin erken tanısında sağlayacağı potansiyel faydaları değerlendirmektir.

Artificial Intelligence Applications for the Early Diagnosis of Oral Cancer

Early diagnosis of oral cancer is the most effective approach to reduce the morbidity and mortality rates of the disease and to improve survival rates and individuals’ quality of life. The clinical examination including a detailed head and neck examination, visual inspection of oral tissues and palpation alone is not sufficient to predict the nature of the oral mucosal lesions. Therefore, there is a need to develop complementary diagnostic tools that will increase the efficiency of clinical examination and facilitate the detection and diagnosis of oral potentially malignant disorders and oral cancer lesions. Thanks to advancements in image analysis and diagnostic technologies, artificial intelligence(AI)-based systems combined with intraoral images, optical images, and new omics technologies draw attention as convenient diagnostic tools. AI applications were used in several studies to predict prognosis and treatment outcomes of oral cancer, to determine lymph node involvement, to classify oral mucosal lesions and for differential diagnosis of malignant and malignant transformation potential lesions. This review aims to introduce various artificial intelligence technologies developed for the automated detection and classification of oral mucosal lesions and to evaluate the potential benefits of early diagnosis of oral cancer.