.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Türkiye'de Diş Hekimliği Alanında Yapay Zekâ Uygulamalarını İçeren Lisansüstü Tezlerin Kapsamlı İncelenmesi: Nitel Araştırma
A Comprehensive Analysis of Master's Theses Utilizing Artificial Intelligence in the Field of Dentistry in Türkiye: Qualitative Studies
Turkiye Klinikleri J Dental Sci. 2025;31(1):24-9
doi: 10.5336/dentalsci.2024-105170
Makale Dili: TR
Tam Metin
ÖZET
Amaç: Lisansüstü eğitimin temel çıktısı olan tezler, değerlendirilen konu veya veriler doğrultusunda ilgili bilim dalında bilimsel açıdan önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, ülkemizde diş hekimliği alanında yapay zekâ uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilen lisansüstü tez çalışmalarını belirlenen parametreler doğrultusunda nitel olarak incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada Türkiye Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Ulusal Tez Veri Tabanı'ndan ''yapay zekâ'', ''derin öğrenme'', ''makine öğrenme'' ve ''diş hekimliği'' anahtar kelimeleri ile tez taraması yapıldı. Tarama sonucunda, erişime açık olan tezler çalışmaya dâhil edildi. Tezler, doküman ve içerik analizi yöntemleri kullanılarak; yıl, tür, dil, üniversite türü, bölge, ana bilim dalı, danışman ünvanı ve cinsiyeti, yazar cinsiyeti ve incelenen konular doğrultusunda değerlendirildi. Elde edilen verilerin değerlendirilmesinde tanımlayıcı istatistiksel yöntemler kullanıldı. Bulgular: Yayınlanan tezlerin tamamının Türkçe olduğu ve en fazla 2023 yılında gerçekleştiği görüldü. İncelenen tezlerin 32'si diş hekimliğinde uzmanlık ve 5'i doktora tezi niteliğindeydi. Tezlerin çoğunluğunun devlet üniversitelerinde yapıldığı ve en fazla İç Anadolu Bölgesi'ndeki üniversitelerde gerçekleştirildiği bulundu. Ayrıca, tezlerin en fazla ortodonti ana bilim dalında yürütüldüğü belirlendi. Sonuç: Diş hekimliği alanında yapay zekâ uygulamalarının kullanıldığı ilk lisansüstü tez çalışması 2018 yılında gerçekleştirilmiştir. Bu tarihten itibaren, konuyla ilişkin lisansüstü tezlerde belirgin bir artış yaşanmıştır. Yapay zekâ uygulamaları, günlük yaşamda olduğu gibi diş hekimliği pratiğinde de giderek önemli bir rol üstlenmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ; derin öğrenme; makine öğrenmesi; diş hekimliği; tezler
Amaç: Lisansüstü eğitimin temel çıktısı olan tezler, değerlendirilen konu veya veriler doğrultusunda ilgili bilim dalında bilimsel açıdan önemli katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, ülkemizde diş hekimliği alanında yapay zekâ uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilen lisansüstü tez çalışmalarını belirlenen parametreler doğrultusunda nitel olarak incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada Türkiye Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı Ulusal Tez Veri Tabanı'ndan ''yapay zekâ'', ''derin öğrenme'', ''makine öğrenme'' ve ''diş hekimliği'' anahtar kelimeleri ile tez taraması yapıldı. Tarama sonucunda, erişime açık olan tezler çalışmaya dâhil edildi. Tezler, doküman ve içerik analizi yöntemleri kullanılarak; yıl, tür, dil, üniversite türü, bölge, ana bilim dalı, danışman ünvanı ve cinsiyeti, yazar cinsiyeti ve incelenen konular doğrultusunda değerlendirildi. Elde edilen verilerin değerlendirilmesinde tanımlayıcı istatistiksel yöntemler kullanıldı. Bulgular: Yayınlanan tezlerin tamamının Türkçe olduğu ve en fazla 2023 yılında gerçekleştiği görüldü. İncelenen tezlerin 32'si diş hekimliğinde uzmanlık ve 5'i doktora tezi niteliğindeydi. Tezlerin çoğunluğunun devlet üniversitelerinde yapıldığı ve en fazla İç Anadolu Bölgesi'ndeki üniversitelerde gerçekleştirildiği bulundu. Ayrıca, tezlerin en fazla ortodonti ana bilim dalında yürütüldüğü belirlendi. Sonuç: Diş hekimliği alanında yapay zekâ uygulamalarının kullanıldığı ilk lisansüstü tez çalışması 2018 yılında gerçekleştirilmiştir. Bu tarihten itibaren, konuyla ilişkin lisansüstü tezlerde belirgin bir artış yaşanmıştır. Yapay zekâ uygulamaları, günlük yaşamda olduğu gibi diş hekimliği pratiğinde de giderek önemli bir rol üstlenmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ; derin öğrenme; makine öğrenmesi; diş hekimliği; tezler
ABSTRACT
Objective: Theses, as a primary outcome of postgraduate education, contribute significantly to their respective fields through examination of relevant topics or data. The aim of this study is to examine the postgraduate theses conducted using artificial intelligence applications in the field of dentistry in our country in line with the determined parameters. Material and Methods: This study, a search was conducted in National Thesis Database of Council of Higher Education of Türkiye using keywords 'artificial intelligence', 'deep learning', 'machine learning', and 'dentistry'. As a result of the screening, theses that were open to access were include in the study. Theses were evaluated using document and content analysis methods in terms of year, type, language, university type, region, department, advisor title and gender, author gender and examined topics. Descriptive statistical methods were employed to evaluate data obtained. Results: Analysis revealed that all published theses were in Turkish and were completed by 2023 at the latest. Among the examined theses, 32 were classified as specialization theses in dentistry, while 5 were doctoral dissertations. It was found that the majority of these theses were conducted at state universities, with a notable concentration in institutions located in Central Anatolia Region. Furthermore, the majority of theses were carried out within department of orthodontics. Conclusion: The first graduate theses incorporating artificial intelligence applications in the field of dentistry was completed in 2018. Since that time, there has been a notable increase in number of graduate theses addressing this topic. Artificial intelligence is progressively assuming a significant role in dental practice, paralleling its growing impact in various aspects of everyday life.
Keywords: Artificial intelligence; deep learning; machine learning; dentistry; theses
Objective: Theses, as a primary outcome of postgraduate education, contribute significantly to their respective fields through examination of relevant topics or data. The aim of this study is to examine the postgraduate theses conducted using artificial intelligence applications in the field of dentistry in our country in line with the determined parameters. Material and Methods: This study, a search was conducted in National Thesis Database of Council of Higher Education of Türkiye using keywords 'artificial intelligence', 'deep learning', 'machine learning', and 'dentistry'. As a result of the screening, theses that were open to access were include in the study. Theses were evaluated using document and content analysis methods in terms of year, type, language, university type, region, department, advisor title and gender, author gender and examined topics. Descriptive statistical methods were employed to evaluate data obtained. Results: Analysis revealed that all published theses were in Turkish and were completed by 2023 at the latest. Among the examined theses, 32 were classified as specialization theses in dentistry, while 5 were doctoral dissertations. It was found that the majority of these theses were conducted at state universities, with a notable concentration in institutions located in Central Anatolia Region. Furthermore, the majority of theses were carried out within department of orthodontics. Conclusion: The first graduate theses incorporating artificial intelligence applications in the field of dentistry was completed in 2018. Since that time, there has been a notable increase in number of graduate theses addressing this topic. Artificial intelligence is progressively assuming a significant role in dental practice, paralleling its growing impact in various aspects of everyday life.
Keywords: Artificial intelligence; deep learning; machine learning; dentistry; theses
REFERANSLAR:
- Pannu A. Artificial intelligence and its application in different areas. International Journal of Engineering and Innovative Technology. 2015;4(10):79-84. [Link]
- Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017;2(4):230-43. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Woldaregay AZ, Årsand E, Walderhaug S, Albers D, Mamykina L, Botsis T, et al. Data-driven modeling and prediction of blood glucose dynamics: machine learning applications in type 1 diabetes. Artif Intell Med. 2019;98:109-34. [Crossref] [PubMed]
- Çilhoroz Y, Işık O. Yapay zekâ: sağlık hizmetlerinden uygulamalar [Artificial intelligence: implementations from healthcare services]. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2021;23(2):573-88. [Link]
- Khanna SS, Dhaimade PA. Artificial intelligence: transforming dentistry today. Indian J Basic Appl Med Res. 2017;6(3):161-7. [Link]
- Tandon D, Rajawat J, Banerjee M. Present and future of artificial intelligence in dentistry. J Oral Biol Craniofac Res. 2020;10(4):391-6. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Özkalaycı N, Yolcu İ, Töz M, Çiçek O. 2016-2020 yılları arasında yazılmış ortodonti uzmanlık ve doktora tezlerinin yayınlanma oranlarının incelenmesi [Evaluation of publication rates of orthodontics speciality and doctorate theses written between 2016-2020]. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi. 2022;12(2):351-7. [Crossref]
- Durna D, Kolukısa H. Halk hekimliği üzerine yapılmış lisansüstü tezlerde diş tedavilerine yönelik uygulamaların tespiti ve bu uygulamaların diş hekimliği temelinde değerlendirilmesi [Determination of dental practices in postgraduate theses on folk medicine and evaluation of these practices on the basis of dentistry]. Atatürk Üniversitesi Türkiyat Araştırmaları Enstitüsü Dergisi. 2020;69:357-86. [Crossref]
- Doğan Eren A, Karakaya A. Türkiye'de ağız ve diş sağlığı alanında yapılan lisansüstü tezlerin incelenmesi [Content assessment of the graduate thesis about oral and dental health in Turkey]. International Social Sciences Studies Journal. 2020;6(73):4834-41. [Crossref]
- Güler Ç, Alper ES. Türkiye'de pedodonti (çocuk diş hekimliği) lisansüstü eğitiminde tamamlanan tezlerin incelenmesi: metodolojik bir çalışma [Examination of the theses completed in pedodontics (pediatric dentistry) postgraduate education in Türkiye: a methodological study]. Sağlık Bilimleri Dergisi. 2024;33(2):257-63. [Crossref]
- Meriç P, Kılınç DD. Thesis trends in postgraduate orthodontic education in Turkey between 2017-2021: a pilot study. Int Arch Dent Sci. 2022;43(3):197-203. [Crossref]
- Sak R, Şahin Sak İT, Öneren Şendil Ç, Nas E. Bir araştırma yöntemi olarak doküman analizi [Document analysis as a research method]. Kocaeli Üniversitesi Eğitim Dergisi. 2021;4(1):227-56. [Crossref]
- Akgün M, Temür AS. Türkiye'de yapay sinir ağları ile ilgili yapılan lisansüstü tez çalışmaları üzerine bir araştırma (1994-2016). II. Uluslararası Sosyal Bilimler Sempozyumu. Antalya: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi; 2017. p.165-76. [Link]
- Maden S. Türkçe ders kitapları ile ilgili lisansüstü tezlerin eğilimleri: bir içerik analizi [Tendencies in postgraduate theses on Turkish textbook: a content analysis]. Türkiye Eğitim Dergisi. 2021;6(1):30-45. [Crossref]
- Hung K, Montalvao C, Tanaka R, Kawai T, Bornstein MM. The use and performance of artificial intelligence applications in dental and maxillofacial radiology: a systematic review. Dentomaxillofac Radiol. 2020;49(1):20190107. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Shan T, Tay FR, Gu L. Application of artificial intelligence in dentistry. J Dent Res. 2021;100(3):232-44. [Crossref] [PubMed]
- Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts HJWL. Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer. 2018;18(8):500-10. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Thrall JH, Li X, Li Q, Cruz C, Do S, Dreyer K, et al. Artificial intelligence and machine learning in radiology: opportunities, challenges, pitfalls, and criteria for success. J Am Coll Radiol. 2018;15(3 Pt B):504-8. [Crossref] [PubMed]
- Alp F, İşbay B, Öner Ö. Sağlık alanında yapay zekâ yöntemlerinin kullanımına ilişkin lisansüstü tezlerin bibliyometrik analizi (2015-2022) [A bibliometric analysis of graduate theses on the use of artificial intelligence methods in the field of healthcare (2015-2022)]. Gevher Nesibe Journal of Medical and Health Sciences. 2023;8(1):228-37. [Crossref]
- Hoşgör H, Güngördü H. Sağlıkta yapay zekanın kullanım alanları üzerine nitel bir araştırma [A qualitative research on the uses of artificial intelligence in health]. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2022;35:395-407. [Crossref]
.: İşlem Listesi