Integration of Artificial Intelligence in Oral Mucositis Management in Cancer Patients: Current Approaches and Clinical Implications

<div style="text-align: justify;"><span style="font-family: Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 12px;">Oral mukozit, kemoterapi ve radyoterapi gibi kanser tedavilerinin yaygın ve ağrılı bir yan etkisi olup, özellikle lösemi veya baş-boyun kanseri tedavisi gören hastalarda yüksek oranda görülmektedir (ArbabiSarjou ve ark., 2022; Reuss ve ark., 2023; Kusiak ve ark., 2020). Bu durum, hasta konforunu ve tedaviye uyumu olumsuz etkilediğinden, yenilikçi yönetim stratejilerine ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin entegrasyonu, oral mukozit yönetiminde izlem, risk tahmini ve kişiselleştirilmiş bakım gibi birçok alanda önemli avantajlar sunmaktadır. Bu derlemenin amacı, kanser hastalarında sık görülen ve yaşam kalitesini olumsuz etkileyen oral mukozitin tanı, izlem ve yönetiminde YZ uygulamalarının güncel rolünü ve potansiyelini özetlemektir.</span></div><div style="text-align: justify;"><font face="Verdana, Arial, sans-serif"><span style="font-size: 12px;"><br></span></font></div><span style="font-family: Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 12px;"><div style="text-align: justify;">YZ tabanlı sistemler, semptom takibi ve hasta izleminde etkinlik sağlayarak, hasta verilerinin farklı kaynaklardan toplanıp analiz edilmesine olanak tanır. Bu sayede risk faktörleri daha iyi belirlenebilir ve bireyselleştirilmiş tedavi stratejileri geliştirilebilir (García-Saisó ve ark., 2024; Vakili ve ark., 2024). Bir çalışmada, baş boyun kanseri hastalarında oral mukoziti tahmin etmek için derin öğrenme modeliyle birlikte termal görüntülemenin kullanımını gösterilmiştir. Model, mukozitin erken tanımlanması potansiyelini göstererek %82 test doğruluğu elde etmiştir (Thukral et al., 2023). Başka bir çalışmada Evrişimli Sinir Ağları (CNN) mimarisinin, mukozit taramasında etkili olduğu vurgulanmıştır, ancak aşırı uyum gibi sorunlar olduğu bildirilmiş ve model eğitiminde daha fazla iyileştirmeye ihtiyaç olduğu ifade edilmiştir (Kapoor &amp; Mahajan, 2023).</div></span><div style="text-align: justify;"><font face="Verdana, Arial, sans-serif"><span style="font-size: 12px;"><br></span></font></div><span style="font-family: Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 12px;"><div style="text-align: justify;">YZ, mevcut tedavi yöntemlerinin etkinliğini arttırmada kullanılabilir. Örneğin, fotobiyomodülasyon tedavisi oral mukozitlerin önlenmesinde önerilen yöntemlerdendir. (Zadik ve ark., 2019). Fotobiyomodülasyon tedavisi sırasında doz ve zamanlamanın YZ ile optimize edilmesi durumunda, komplikasyon riski azaltılarak tedavi başarısı arttırılabilir. Ayrıca, YZ’nin analitik kapasitesi, kanser tedavisine bağlı oral mikrobiyota değişiklikleri ile mukozit gelişimi arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak, önleyici yaklaşımlar geliştirilmesine katkı sağlayabilir (Reuss ve ark., 2023; Triarico ve ark., 2022). ). Klinik karar destek sistemleri gibi platformlar, gerçek zamanlı veri entegrasyonu ile tedavi önerileri sunarak, onkologlara yardımcı olmaktadır (Oehring ve ark., 2023). Bu sistemler aynı şekilde oral mukozit gibi yan etkilerin yönetiminde kullanılabilir.</div></span><div style="text-align: justify;"><font face="Verdana, Arial, sans-serif"><span style="font-size: 12px;"><br></span></font></div><span style="font-family: Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 12px;"><div style="text-align: justify;">Etik boyutlar ve hasta bakış açısı da önemlidir. Araştırmalar, hastaların YZ’yi destekleyici bir araç olarak tercih ettiğini, insan kararının yerini almamasını istediklerini göstermektedir (Hilbers ve ark., 2025; Hantel ve ark., 2024). Bu nedenle, YZ uygulamalarının geliştirilmesinde hasta beklentileri ve etik standartlar gözetilmelidir.</div></span><span style="font-family: Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 12px;"><div style="text-align: justify;">Sonuç olarak, YZ’nin klinik iş akışlarına entegrasyonu, oral mukozit yönetiminde izlem, kişiselleştirilmiş müdahaleler ve optimal tedavi stratejileriyle bakım kalitesini artırma potansiyeline sahiptir. Bu gelişmeler, kanser tedavisi sürecinde hasta sonuçlarını ve yaşam kalitesini iyileştirebilir.</div></span><div style="text-align: justify;"><font face="Verdana, Arial, sans-serif"><span style="font-size: 12px;"><br></span></font></div><b style="font-family: Verdana, Arial, sans-serif; font-size: 12px;"><div style="text-align: justify;"><b>Anahtar Kelimeler:&nbsp;</b>Mukozit, kanser, yapay zeka</div></b>