# Doğu Afrika'da karmaşık bir diş tedavisini yönetmek için yapay zekayı nasıl kullandık: CBCT analizi, doktor araştırması ve diş teli öncesi sağlam bir karar

> - Claude ile Raha'nın diş bulgularını düzenledik, Nairobi'de bir uzman bulduk ve konsültasyona hazırlandık.
> - Yapay zeka, CBCT'nin telefon videosundan yanlışlıkla yer değiştirmiş köpek dişleri okudu ve uzman haklı çıktı.
> - Yapay zekayı hazırlık ve daha iyi sorular için kullanın, ama teşhisi nitelikli insan koyar.

yazan Emin Mahrt. Yayınlandı 2026-02-28. Güncellendi 2026-02-28.
Canonical: https://emin.de/tr/posts/wie-wir-ki-genutzt-haben-um-eine-komplexe-zahnbehandlung-in-ostafrika-zu-navigie
Category: science. Format: essay. Language: tr.
Provenance: mixed. AI-assisted: true. Reviewed by a human: false.

Raha’nın diş röntgenlerini, yani CBCT taramalarını Claude AI ile nasıl analiz ettiğimizi, ortodontistleri nasıl değerlendirdiğimizi, tedaviye hazırlanışımızı ve sonunda içimize sinen bir karara nasıl vardığımızı adım adım buraya not ettim.

Tüm bu süreç Tanzanya'nın Arusha kentinden Kenya'nın Nairobi şehrine uzandı.

![](https://emin.de/media/wie-wir-ki-genutzt-haben-um-eine-komplexe-zahnbehandlung-in-ostafrika-zu-navigie/01-9d87c64d.png)

## Vaka

Raha’nın her iki üst köpek dişi de gömülüydü, en azından biz öyle sanıyorduk. Üstüne bir de yarım kalmış bir ortodontik tedavi yüzünden çekilmiş dört küçük azı dişi ve 13 ay boyunca kontrolsüz şekilde kaymış dişler eklenmişti.

Tanzanya Arusha’daki iki genel diş hekimi diş teliyle bir şeyler denemişti ama ikisi de batırdı. Dişler eskisinden daha kötü bir hale geldi.

Elimizde ne düzgün bir tedavi planı vardı ne de bir uzman. Ne yapacağımızı hiç bilmiyorduk.

Berlin’den getirdiğimiz bir OPG (panoramik röntgen), bir iTero dijital taramamız ve bir diş hekiminin önerdiği Invisalign simülasyonu vardı. Eksik olan şey ise bu kayıtları okuyabilecek ve bize durumun ne olduğunu dürüstçe söyleyecek yetkin biriydi.

O yüzden Claude ile konuşmaya başladım.

**Aslında,** Arusha'daki iki diş hekimi diş telleriyle başarısız oldu ve bizim ne bir planımız ne de bir uzmanımız vardı.

## Önce klinik bir genel bakış

İlk iş, elimizdeki her şeyi klinik bir tabloda toplaması için yapay zekayı kullandım.

Fotoğrafları ve Berlin’deki OPG röntgenini yükledim, tedavinin tüm geçmişini anlattım. O da tüm vakayı özetledi.

Eylül ve Ekim 2024’te yapılan diş çekimlerinin takvimi, iki farklı doktorda yedi ay süren tel tedavisi, ön dişlerdeki sallanma, diş çekilen yerlerdeki çiğneme ağrıları ve 13 aylık tedavi arası… Hepsi buradaydı.

Yapay zeka, diş hekimlerinin daha önce gözden kaçırdığı veya umursamadığı birkaç noktayı hemen işaretledi.

Berlin’den gelen OPG röntgeninde köpek dişleri diş kavisine inmemiş gibi görünüyordu.

Eğer bu doğruysa, durum genel diş hekimlerinin boyunu aşan, cerrahi müdahale gerektiren karmaşık bir vakaydı. Sadece şeffaf plak ya da basit tellerle değil, dişlerin yerine yerleştirilmesi için sabit apareylerle tedavi gerekiyordu.

Yapay zeka açıktı: "Bu vaka için sadece Invisalign yetmez. Köpek dişlerini 3D olarak görebilmek için CBCT taraması şart ve kesinlikle bir ortodonti uzmanına gitmelisiniz, genel diş hekimi değil."

**Aslında,** Yapay zeka dağınık geçmişi düzenledi ve dedi ki: Invisalign tek başına yetmez, CBCT ve uzman bir doktora ihtiyacınız var.

## Doğru uzmanı bulmak

Doğu Afrika'da, gömülü köpek dişleri ve çekim boşluklarıyla dolu bu kadar karmaşık bir vakayı halledebilecek bir ortodontist bulmamız gerekiyordu. Üstelik hasta, altı saatlik otobüs yolculuğu mesafesindeki bir yerde yaşıyordu.

Yapay zeka, Nairobi’deki uzmanları taradı. Sadece Google yorumlarına değil, diplomalara ve uzmanlıklara baktı.

Böylece Kenya Orthodontics ve Dr. Wandia Mwangi-Evans’a ulaştık.

Dr. Wandia, İngiltere Kraliyet Cerrahlar Koleji (Royal College of Surgeons of England) üyesi, Cardiff Üniversitesi’nden ortodonti üzerine yüksek lisans derecesi var, 20 yıldan fazla deneyimi ve 8 binden fazla vaka geçmişi mevcut.

Klinik, "Shared Care" (paylaşımlı bakım) modeliyle çalışıyor. Bu bizim için biçilmiş kaftandı; uzman planı yapıyor, hastayı 6-8 haftada bir görüyor, yereldeki bir diş hekimi de aradaki ayarlamaları yapıyordu.

Yapay zeka, tüm süreci kapsayan bir danışma belgesi yazdı; klinik geçmiş, röntgen bulguları, uzmana sorulacak sorular ve dikkat edilmesi gereken kırmızı bayraklar dahil dokuz bölümden oluşan bir dosya. Hatta randevuda vereceğimiz bir sevk mektubu bile hazırladı.

**Aslında,** Yapay zeka, Nairobi'deki uzmanları Google yorumlarına göre değil, niteliklerine göre inceledi.

## Nairobi’de CBCT taraması

Nairobi’de Karen bölgesindeydik. Yapay zeka, Zamani İş Parkı'ndaki Carestream CS 8200 3D CBCT cihazı olan Karen Dental Clinic’i bulmamıza yardımcı oldu.

Gönderdiğim fotoğraflarla cihazın uygunluğunu teyit ettik. Yapay zeka bana ne istemem gerektiğini söyledi: Alt ve üst çenenin tam CBCT taraması, DICOM dosyalarının dışa aktarımı ve bu dosyaların hem bize hem de ortodontiste e-postayla gönderilmesi.

Tarama sonucunda iki seride toplam 651 adet DICOM kesiti çıktı; bir standart hacim, bir de metal yansımalarını azaltan (MAR) seri. Klinik, bunları görüntülemek için özel yazılım gerekeceğini söyledi.

Yapay zeka, iPhone için ücretsiz bir DICOM görüntüleyici olan ve eskiden Horos Mobile olarak bilinen Falcon’u önerdi. Uygulamayı kurdum, 651 kesiti içe aktardım ve aniden telefonumdan Raha’nın kafatası kesitlerinde gezinebilir hale geldim.

**Aslında,** 651 DICOM kesit görüntüsü ve ücretsiz bir uygulamayla telefonumdan Raha'nın kafatasında gezinebildim.

## Yapay zekanın yanıldığı yer

İşin ilginç ve öğretici kısmı burasıydı. Yapay zeka burada hata yaptı ama bu hata, doğru bildiği zamanki kadar öğretici oldu.

Falcon’da CBCT kesitlerini kaydırırken ekran videosu aldım ve bunu yapay zekaya yükledim. 192 kareyi kare kare inceledi, aksiyel kesitlerde anatomik referans noktalarını takip etti.

Köpek dişlerinin diş kavsinin çok üzerinde, damakta gömülü olduğunu işaretledi.

Kesitler arasındaki dikey mesafeyi ölçtü ve köpek dişlerinin derinde gömülü olduğu, cerrahi olarak açığa çıkarılmaları gerektiği sonucuna vardı.

Bu, Berlin’deki OPG röntgeninin söyledikleriyle örtüşüyordu.

Ama yapay zeka temkinliydi ve bir not düştü: "Sıkıştırılmış bir ekran videosunu analiz ediyorum. Bu sadece ön bir değerlendirme. Profesyonel yazılımda orijinal DICOM dosyalarıyla inceleme yapacak uzman, benim gördüğümden on kat daha fazla detay görecektir."

İşte bu not, işin kilit noktasıydı.

**Aslında,** Sıkıştırılmış telefon videosundan yapay zeka yer değiştirmiş köpek dişleri gördü, ama bunun sadece bir yönlendirme olduğunu kendisi de uyardı.

## Uzmanın görüşü

Tüm belgelerle Kenya Orthodontics’e gittik. Dr. Wandia’nın ekibi Raha’yı detaylıca muayene etti.

Diş haritası çıkarıldı, çekim boşlukları ölçüldü (sağ 4,5 mm, sol 5 mm), Arusha’daki suyun sebep olduğu florozis tespit edildi, çene eklemleri kontrol edildi, ısırma değerlendirildi ve CBCT dosyaları profesyonel yazılımda incelendi.

Değerlendirmeleri "oldukça düz vaka" oldu. 18 aylık bir tel tedavisi öngörüldü. Gömülü diş ya da cerrahi müdahaleden eser yoktu.

Bu, yapay zekanın CBCT analizine tamamen zıttı. Ya uzman ekip, hasta koltuktayken ve profesyonel yazılım kullanırken iki köpek dişini birden gözden kaçırmıştı ki bu çok düşük bir ihtimaldi, ya da yapay zekanın sıkıştırılmış videodan yaptığı analiz yanlıştı.

**Aslında,** Uzman ekip vakayı oldukça basit buldu: 18 ay sabit diş teli, ameliyat yok.

## Kendi kendimize kontrol

Hangi tarafın haklı olduğunu körü körüne kabul etmek istemedim. Yapay zekayı kullanarak CBCT üzerinde daha anlamlı bir diagnostik kontrol yapmaya çalıştım.

Falcon'un 2D-MPR modu, aksiyel, sagital ve koronal kesitleri aynı anda, çapraz imleçlerle gösteriyordu. Böylece doğrudan köpek dişlerinin olduğu konuma odaklandım.

Yapay zeka beni yönlendirdi: "Aksiyel görünümde sağ üst köpek dişi konumuna tıkla, ekran görüntüsü al. Şimdi sol köpek dişine tıkla." Her tıklama, aynı anatomik noktayı üç açıdan birden gösteriyordu.

Sonuç çok netti. Her iki sagital kesit de üst çene kemiğine doğru uzanan uzun köklü dişleri gösteriyordu. Dişler gayet yerindeydi. Kronlar aşağıda, kökler yukarıdaydı. Gömülü değillerdi.

Yapay zekanın videoda "gömülü diş kronu" sandığı şeyler, aslında üst kesitlerde çapraz kesilmiş köpek dişi kökleriydi.

Köpek dişleri, kökleri en uzun dişlerdir. Bu yüzden aksiyel kesitlerde çiğneme düzleminin üzerinde yoğun, yuvarlak yapılar olarak görünürler. Sıkıştırılmış bir telefon videosunda bunlar gömülü kronlar gibi görünebiliyor.

Yapay zeka hatasını hemen kabul etti: "Önceki CBCT video analizim yanlıştı. Hastayı koltukta gören ve profesyonel DICOM yazılımı kullanan uzman haklıydı."

**Aslında,** MPR modunda açıktı: Sözde yer değiştirmiş kronlar, çapraz kesilmiş köpek dişi kökleriydi.

## Tedavi planı

Köpek dişi sorunu çözülünce tedavi planı da netleşti.

Şeffaf plak (aligner) değil, sabit diş teli yapılacak. Çünkü bu kadar karmaşık bir vakada diş teli çok daha öngörülebilir sonuçlar veriyor. Florozis yüzünden braketlerin yapışması zor olduğu için de azı dişlerine bant takılacak.

Aktif tedavi yaklaşık 18 ay sürecek. Ayar için altı ila sekiz haftada bir randevularımız var. Sonrasında sabit ve takılıp çıkarılabilen pekiştiriciler (retainer) kullanılacak ve bir yıl boyunca kontroller devam edecek.

Hepsi yaklaşık 483.000 KES tutuyor, yani aşağı yukarı 3.400 € ya da 3.700 USD. Ödemeyi randevu başına yapıyoruz. 13 Mart'ta temizlik yapılıp separatörler takılacak, 24 Mart'ta da diş telleri yerleşecek.

Ekip bize diş teli ve Invisalign seçeneklerini açıkça anlattı. Florozis konusunu masaya yatırdık ve net bir şekilde diş telini önerdiler. Çünkü ortodontist diş hareketini bizzat kontrol edebiliyor. Bu, başarısı tamamen hastanın disiplinine bağlı olan şeffaf plaklara göre, özellikle de böyle bir geçmişi olan bir vakada çok daha güvenilir bir yöntem.

**Aslında,** Aligner yerine sabit diş teli, yaklaşık 18 ay, yaklaşık 3.400 €, randevu başına ödendi.

## Ne öğrendim

Ne mi öğrendim? Dağınık haldeki tıbbi geçmişi bir araya getirip vakayı bir bütün olarak görmede ve genel diş hekimi yerine bir uzman gerektiğini anlamada yapay zeka çok işe yaradı.

Doktorları pazarlama becerilerine göre değil, gerçek uzmanlıklarına göre araştırıp inceledi. Görüşmeye hazırlıklı gitmemiz için gerekli dosyaları hazırladı ve süreç boyunca teknik terimleri basit bir dille açıkladı.

Daha önce hiç kullanmadığım bir CBCT yazılımında bana yol gösterdi. MPR görüntülerini kullanarak spesifik bir anatomik sorunun nasıl kontrol edileceğini gösterdi, hangi soruları sormamız ve hangi uyarı işaretlerine dikkat etmemiz gerektiği konusunda bize bir yol haritası çizdi.

Sıkıştırılmış telefon videoları üzerinden CBCT analizi yaparken hata yaptı. Köpek dişi köklerini gömülü kron sandı. İlk röntgen sonuçları konusunda da fazla kendinden emindi, gerçi her seferinde kendi içinde çekincelerini de belirtti.

Buradaki en önemli dersim şu: Yapay zekanın, ekran kaydı veya sıkıştırılmış çıktılar gibi dolaylı kaynaklardan tıbbi görüntü analizi yapması fikir edinmek için iyi, ama teşhis koymak için asla güvenilir değil.

Hastayı koltuğa yatırıp ellerini ağzına sokan, DICOM dosyalarını kalibre edilmiş yazılımlarda inceleyen uzman bir doktorun yerini, telefondan video izleyen bir yapay zeka asla tutamaz.

Yapay zekayı hazırlanmak, öğrenmek ve daha iyi sorular sormak için kullanın ama teşhis işini nitelikli bir insana bırakın.

**Aslında,** Yapay zeka hazırlık ve yönlendirme için güçlü, ama ekran videolarından gelen görüntüler teşhis için uygun değil.

## Bize iyi gelen yedi adım

Eğer siz de karmaşık bir diş veya çene sorunuyla karşı karşıyaysanız, özellikle de uzman bulmanın zor olduğu bir bölgedeyseniz, bizde işe yarayan yöntem şuydu:

Birincisi, her şeyi toplayın. OPG, fotoğraflar, dijital taramalar ve tarihlerle tedavi geçmişi. Hepsini yükleyip yapay zekaya düzenletin.

İkincisi, uzman görüşüne gitmeden önce vakanızı anlayın. Köpek dişi gömülü kalması nedir, küçük azı dişlerinin çekilmesi boşluk yönetimi için ne anlama gelir, CBCT neden önemlidir ve neler sormanız gerekir; yapay zeka hepsini anlatabilir. Bilgili giderseniz o randevudan çok daha fazlasını alırsınız.

Üçüncüsü, doğru görüntüleme yaptırın. Karmaşık vakalarda 2D OPG yetmez, CBCT size üç boyutlu bilgi verir. DICOM dosyalarının kopyasını mutlaka isteyin, kendi verilerinizin sahibi olun.

Dördüncüsü, doktorları kolay ulaşılabilir olmalarına göre değil, uzmanlıklarına göre seçin. Uzmanlık eğitimlerine, diploma kayıtlarına ve daha önce kaç benzer vaka yaptıklarına bakın. Yapay zeka bunları araştırmanıza yardımcı olabilir. Aynı vaka için iki farklı genel diş hekimi başarısız oluyorsa, bu size bir şeyler anlatmalı.

Beşincisi, görüşme dosyaları hazırlayın. Böyle bir özet zaman kazandırır ve randevuda hiçbir şeyin unutulmamasını sağlar. Uzman doktorlar günde onlarca hasta görüyor, bu yüzden geçmişinizi hızlıca anlamasını kolaylaştırın.

Altıncısı, körü körüne güvenmeyin, kontrol edin. Yapay zekanın ilk analizi uzman doktorun görüşüyle çeliştiğinde, iki cevaptan birini hemen doğru kabul etmedik. MPR görüntüleyiciyle bizzat girip kontrol ettik.

Uzman haklı çıktı ama o kontrol süreci bize, herhangi bir hazır fikirden çok daha fazlasını öğretti.

Yedincisi, dosyalarınıza sahip çıkın. CBCT-DICOM dosyaları, ağız içi STL taramaları ve OPG görüntüleri; hepsinin birer kopyasını saklayın. Bunlar sizin tıbbi verileriniz. Belki ikinci bir görüş, sigorta işlemleri ya da ilerideki tedavileriniz için lazım olur.

**Aslında,** Toplayın, anlayın, doğru tarayın, doktorları kontrol edin, brifing yazın, doğrulayın ve dosyalarınıza sahip olun.

## Rakamlarla

Rakamlarla durum şöyleydi: Yapay zeka ile ilk konuşmadan tedavi kararına kadar iki gün sürdü. Birkaç farklı hekimi araştırdık ve uzmanlığına göre birinde karar kıldık.

651 CBCT kesiti analiz edildi, 192 video karesi çıkarılıp kontrol edildi ve doğrulamak için altı adet MPR ekran görüntüsü alındı.

CBCT ve görüşme toplamda yaklaşık 55 € tuttu, 18 aylık tedavi de yaklaşık 3.400 €.

Bundan önce iki başarısız tedavi geçmişi vardı. Yanlış tedavi yüzünden dört küçük azı dişim sonsuza kadar gitti; çekildiler ve yerleri de dolmuyor.

**Aslında,** Karara kadar iki gün, CBCT ve konsültasyon için yaklaşık 55 € ve dört premolar sonsuza dek gitti.

## Yapay zeka hastaları sürece ortak eder

Artık teknolojinin geldiği nokta şu: Herkesin elindeki akıllı telefonla donanımlı bir ikinci görüş alması, kendi tıbbi görüntülerini anlaması, uzmanları denetlemesi ve görüşmeye hazırlıklı gitmesi mümkün.

Yapay zeka, ortodontistin ellerinin ve eğitiminin yerini almayacak. Ama hastaların geçmişte, özellikle de sağlık hizmetinin yetersiz olduğu yerlerde, yakınındaki ilk doktora mecbur kaldığı o bilgi eşitsizliğini ortadan kaldırıyor.

"Sorun ne bilmiyorum, kime güveneceğimi bilmiyorum" noktasından, 48 saat içinde "Vakamı anlıyorum, teşhisi doğruladım ve tedavi planına güveniyorum" noktasına geldik.

Bu, tıbbın yerine geçen yapay zeka değil. Bu, hastaları kendi sağlık süreçlerinde çok daha güçlü birer paydaş yapan yapay zeka.

**Aslında,** Yapay zeka bir ortodontistin yerini tutmaz, ama hastalar için bilgi asimetrisini dengeler.