Makine öğrenmesi ile periodontal hastalık risk tahmini

Periodontoloji alanındaki son gelişmeler hassas diş hekimliği ilkelerine dayanarak hastalığa yatkınlığın biyolojik temellerinin incelenmesi, hastalığın önlenmesi ve tedavi stratejilerinin özelleştirilmesi üzerinedir. Periodontal hastalığı olan bireylerin tedavisinde "geleneksel tedavi" yaklaşımından uzaklaşılarak her hasta için ayrı tedavi protokollerinin geliştirilebilmesi için bireysel periodontal hastalık riskinin belirlenmesi önemlidir. Bu nedenle bu çalışmanın amacı, bireylerin demografik ve klinik periodontal muayene verilerinden yola çıkarak, periodontal hastalık risk tahmini yapmak ve bireyleri periodontal hastalık risk kategorilerine ayırmaktır. Bu kesitsel çalışmada 1057 katılımcının demografik, klinik ve radyolojik muayeneleri yapıldı. Bireylerin periodontal teşhisleri, yeni periodontal hastalık sınıflaması gözönünde bulundurularak konuldu. Buna göre katılımcılardan elde edilen toplam 21 kategorik bağımsız değişken bu çalışma için oluşturulan Veri Yükleme Penceresi'ne (VYP) aktarıldı. Periodontal hastalık risk gruplarını belirlemek için denetimsiz bir makine öğrenmesi olan K-means kümeleme analizi kullanıldı. K-means kümeleme algoritmasının sonuçları diskriminant fonksiyonları, siluet analizi ve Akaike bilgi kriteri ile doğrulandı. K-means kümeleme analizi sonucu çalışma katılımcıları üç farklı periodontal risk kategorisine ayrıldı. Bu kategoriler düşük risk (n=462), orta risk (n=336) ve yüksek risk (n=259) olarak tanımlandı. Kontrolsüz diyabete sahip bireylerin %96.4'ünün yüksek risk grubunda olduğu belirlendi. Ayrıca Evre 4 periodontitis teşhisi konulmuş olan bireylerin düşük risk grubunda yer almadığı, diğer taraftan orta risk grubunda % 5.4, yüksek risk grubunda ise % 94.6 oranında olduğu saptandı. Çalışmanın bulguları neticesinde hekimlerin klinik uygulamada kolay kullanabileceği bilgisayar tabanlı bir periodontal risk tahmin aracı (PRTA) ortaya konulmuştur. Geliştirilen PRTA'nın, periodontal hastalık ilerlemesinin tahmininde ve periodontal tedavi planlamasında hekimlere yardımcı olabileceği düşünülmektedir.