4P tıbbı, geleceğin tıbbi uygulaması olarak öngörülmekte ve doğru hasta yönetimi için öngörü, kişiselleştirme, önleme ve katılımı vurgulamaktadır. Yapay zeka (AI) teknolojileri, birçok tıbbi alanda hızla dönüşüm sağlamakta ve 4P tıbbına giden yolu açmada kritik bir rol oynamaktadır. İmplantoloji, diğer birçok diş hekimliği disiplinine kıyasla nispeten daha dijitalleşmiştir ve tedavi sürecinin tamamında çeşitli gelişmiş dijital teknolojiler kullanılmaktadır. Son dönemde, implantoloji alanında yenilikçi AI destekli araçların sayısı giderek artmakta ve bu araçlar geliştirilmeye ve doğrulanmaya devam etmektedir. Bu yapay zeka araçları, klinisyenlere daha doğru tanı koymada, kişiselleştirilmiş tedavi planlamasında, hassas yönlendirilmiş cerrahide ve öngörülebilir tedavi sonuçlarının elde edilmesinde yardımcı olabilir. Bu makale, tanıdan tedaviye ve sonrasına kadar çeşitli aşamalarda dental implant tedavisiyle ilgili yapay zeka araçlarının bir özetini sunmakta ve bu araçların, implant hastası yönetiminde öngörücü, önleyici, kişiselleştirilmiş ve katılımcı bir yaklaşımın geliştirilmesine olası katkılarını tartışmaktadır.
Onlarca yıldır, birçok risk değerlendirme aracı, çeşitli dento-maksillofasiyal hastalıklar ve durumlar için yönetim stratejilerinin belirlenmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu araçlar, bireyleri, paylaşılan fenotipik özelliklere dayalı olarak farklı risk gruplarına ayırmaktadır. Örneğin; sigara içme, diyabet ve kötü ağız hijyeni gibi risk faktörleri, periodontal ve peri-implant hastalıkların risk değerlendirmesi için kullanılmakta ve bu risk grubundaki tüm bireylere standart önleyici önlemler veya tedavi seçenekleri uygulanmaktadır (Schwendicke ve diğerleri, 2022). Gerçek kişiselleştirilmiş bakım ise yönetim stratejilerini, bir bireyin biyolojik, sosyal ve davranışsal özelliklerine göre uyarlamalı ve “4P tıbbı” kavramı ile yakından uyumlu olmalıdır (Hung ve diğerleri 2023).
Tanıtılmış olduğu 2010 yılından itibaren “4P tıbbı”, hasta yönetiminde öngörü, kişiselleştirme, önleme ve katılımın önemini vurgulayan bir geleceğin tıbbi pratiği olarak görülmektedir (Auffray ve diğerleri 2010). Öngörü (Prediction), bireyin genetik, yaşam tarzı ve çevresel faktörlerini analiz ederek belirli hastalıklara veya durumlara karşı duyarlılığını değerlendirmeyi amaçlar, bu sayede potansiyel sağlık problemlerinin erken tanımlanmasını ve uygun önleyici önlemlerin uygulanmasını sağlar. Önleme (Prevention), hastalıkların ve sağlık sorunlarının riskini azaltmaya odaklanır; bireyin risk faktörlerine dayalı yaşam tarzı değişiklikleri, hedeflenmiş müdahaleler ve kişiselleştirilmiş sağlık planları ile genel sağlığı korumayı hedefler. Kişiselleştirme (Personalization), bireyin biyolojik, sosyal ve davranışsal özelliklerini göz önünde bulundurarak özelleştirilmiş tanı, tedavi ve önleme stratejileri geliştirmeyi amaçlar, bu da daha hassas ve etkili tedaviler sağlar ve yan etkileri azaltır. Katılım (Participation) ise hastaları, hasta merkezli önleyici önlemler ve sağlık izlemesi yoluyla sağlık bakımına aktif bir şekilde katılmaları için teşvik eder (Bartold ve diğerleri 2022).
Şu anda, yapay zeka (AI), robotik, sanal/artırılmış gerçeklik (VR/AR) ve giyilebilir ve implante edilebilir akıllı cihazlar gibi birçok yenilikçi ve ileri teknoloji sağlık sektörüne entegre edilmektedir. Bu karmaşık teknolojiler arasında, AI; 4P diş hekimliği alanında ilerlemeyi sağlayan bir itici güç olarak öne çıkmıştır (Hung ve diğerleri 2023). Son zamanlarda, klinisyenlere tanı, tedavi planlaması, sonuç tahmini ve hasta yönetiminde yardımcı olmak amacıyla çeşitli diş hekimliği disiplinlerinde geniş bir AI araç yelpazesi geliştirilmiştir (Hung ve diğerleri 2022). Bu AI araçları, esas olarak dental radyografik görüntüleri kullanarak derin öğrenme, özellikle sarmal sinir ağları (CNN) ile geliştirilmiş olup, eğitimsel görüntü verileri kolayca erişilebilir olduğu için tercih edilmiştir.
İmplantolojide, tanı ve tedavi planlamasından, cerrahi sonrası ve bakım aşamalarına kadar çeşitli aşamalarda klinisyenleri desteklemek amacıyla giderek artan sayıda AI destekli araç geliştirilmiştir (Wu ve diğerleri 2024) (Tablo 1 & Şekil 1).