Burak ÇARIKÇIOĞLU
Adli Tıp Dergisi - 2026;40(2):307-321
Adli diş hekimliği, özellikle resmi kimlik belgeleri bulunmayan bireylerde yaş ve cinsiyet tahmininde insan kimliğinin belirlenmesinde önemli bir rol oynar. Geleneksel yöntemler yaygın biçimde kullanılsa da, popülasyon farklılıkları, gözlemciye bağlı hatalar ve düşük tekrarlanabilirlik gibi önemli sınırlılıklara sahiptir. Son yıllarda yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi yaklaşımları, daha nesnel, hızlı ve tekrarlanabilir alternatifler sunmaktadır. Özellikle evrişimsel sinir ağı tabanlı algoritmalar, panoramik radyograflar ve konik ışınlı bilgisayarlı tomografi verilerinden ayırt edici özellikleri otomatik olarak çıkararak yaş tahmininde ortalama mutlak hatayı azaltmış, cinsiyet sınıflandırmasında ise %90'ın üzerinde doğruluk oranları elde etmiştir . Ulusal ve uluslararası çalışmalar, özellikle geleneksel yöntemlerin daha az hassas olduğu pediatrik ve adölesan popülasyonlarda, bu teknolojilerin güvenilirliğini desteklemektedir. Bununla birlikte, veri seti yanlılıkları, popülasyona özgü değişkenlik, farklı etnik gruplar arasında sınırlı genellenebilirlik ve derin öğrenme modellerinin şeffaf olmayan yapısı, yorumlanabilirlik ve yasal kabul açısından hâlen zorluk oluşturmaktadır. Bu nedenle, şeffaflık, veri koruma ve açıklanabilir YZ ilkelerini vurgulayan etik ve düzenleyici çerçeveler, bu teknolojilerin sorumlu şekilde uygulanması için gereklidir. Gelecekteki ilerlemeler, geniş ölçekli çok merkezli doğrulama çalışmalarıyla ve radyografik, morfolojik ve demografik verileri birleştiren çok modlu veri setlerinin entegrasyonu ile sağlanacaktır. Açıklanabilir YZ çerçevelerinin benimsenmesi, şeffaflığı, hesap verebilirliği ve adli güvenilirliği artırarak, YZ tabanlı sistemlerin adli diş hekimliğinde bilimsel olarak sağlam ve yasal açıdan geçerli araçlar haline gelmesini sağlayacaktır .
