Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa

Karies eli hampaiden reikiintyminen on maailmanlaajuisesti yksi yleisimmistä sairauksista, minkä hoitamatta jättäminen voi johtaa pahimmassa tapauksessa hampaan menettämiseen tai verenmyrkytykseen. Tämän vuoksi karieksen havaitsemisen ja ehkäisemisen tueksi on viime vuosina tutkittu tekoälyn, erityi...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Savolainen, Petra
Muut tekijät: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Aineistotyyppi: Kandityö
Kieli:fin
Julkaistu: 2024
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/95150
_version_ 1826225809816289280
author Savolainen, Petra
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Savolainen, Petra Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Savolainen, Petra Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Savolainen, Petra
datasource_str_mv jyx
description Karies eli hampaiden reikiintyminen on maailmanlaajuisesti yksi yleisimmistä sairauksista, minkä hoitamatta jättäminen voi johtaa pahimmassa tapauksessa hampaan menettämiseen tai verenmyrkytykseen. Tämän vuoksi karieksen havaitsemisen ja ehkäisemisen tueksi on viime vuosina tutkittu tekoälyn, erityisesti koneoppimisen, hyödyntämistä. Koneoppimisella tarkoitetaan konetta, joka oppii ja ennustaa datasta hyödyntäen aiemmin oppimaansa. Aiemmissa alan tutkimuksissa on keskitytty koneoppimisen mallien teknisiin ominaisuuksiin ja mahdollisiin hyötyihin, mutta ihmisen osallisuutta mallin opettamisessa ei ole juurikaan tutkittu. Täten tämän tutkielman tavoitteena oli vastata kahteen tutkimuskysymykseen: ” Millä tavoin hammaslääkäri voisi hyödyntää koneoppimista työssään kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä?” ja ” Mikä on ihmisen rooli koneoppimisen opettamisprosessissa, ja mitkä ovat koneoppimisen kehittämisen haasteita tällä hetkellä suun terveydenhuollossa?”. Tutkielma toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena ja lähteiksi valittiin erilaisia, pääasiassa vertaisarvioituja tieteellisiä julkaisuja. Koneoppimisen mahdollisuuksiksi löydettiin kariesriskin ennustaminen potilaan esitiedoista sekä automaattinen plakin, karieksen ja hampaiston tunnistaminen ja määrittäminen erilaisista kuvista. Ihmisen rooli edellisten mallien opettamisessa vaihteli ohjatusta opettamisesta täysin ohjaamattomaan, riippuen mallissa hyödynnetystä teknologiasta. Lisäksi tutkielmassa havaittiin, että suurimmat mallien kehittämiseen liittyvät haasteet suun terveydenhuollon kontekstissa ovat henkilötietojen käsittelyyn liittyvät lainsäädännön vaatimukset, mustan laatikon eettiset ongelmat sekä potilaiden ja hammaslääkärien asenteista ja puutteellisista tiedoista johtuvat haasteet. Tutkielman johtopäätöksenä on, että mallien laajempaa käyttöönottoa varten tarvitaan lisätutkimuksia sekä tietoisuuden lisäämistä ammattilaisten ja potilaiden keskuudessa. Tutkielmassa ehdotetaan jatkotoimenpiteinä toisteisten tutkimusten tekemistä, laajempia tutkimusotantoja sekä alan yhteisten raportointistandardien luomista. Näin tutkimusten tuloksia voitaisiin tarkastella ja verrata luotettavammin keskenään, sekä mahdollistaa mallien käyttöönotto vastaanotoilla.
first_indexed 2024-09-11T08:49:31Z
format Kandityö
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Vuorinen, Jukka", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Savolainen, Petra", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2024-05-24T08:05:48Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2024-05-24T08:05:48Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2024", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/95150", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Karies eli hampaiden reikiintyminen on maailmanlaajuisesti yksi yleisimmist\u00e4\nsairauksista, mink\u00e4 hoitamatta j\u00e4tt\u00e4minen voi johtaa pahimmassa tapauksessa\nhampaan menett\u00e4miseen tai verenmyrkytykseen. T\u00e4m\u00e4n vuoksi karieksen havaitsemisen ja ehk\u00e4isemisen tueksi on viime vuosina tutkittu teko\u00e4lyn, erityisesti\nkoneoppimisen, hy\u00f6dynt\u00e4mist\u00e4. Koneoppimisella tarkoitetaan konetta, joka oppii ja ennustaa datasta hy\u00f6dynt\u00e4en aiemmin oppimaansa. Aiemmissa alan tutkimuksissa on keskitytty koneoppimisen mallien teknisiin ominaisuuksiin ja mahdollisiin hy\u00f6tyihin, mutta ihmisen osallisuutta mallin opettamisessa ei ole juurikaan tutkittu. T\u00e4ten t\u00e4m\u00e4n tutkielman tavoitteena oli vastata kahteen tutkimuskysymykseen: \u201d Mill\u00e4 tavoin hammasl\u00e4\u00e4k\u00e4ri voisi hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 koneoppimista\nty\u00f6ss\u00e4\u00e4n kariologiassa ja hampaiston m\u00e4\u00e4ritt\u00e4misess\u00e4?\u201d ja \u201d Mik\u00e4 on ihmisen\nrooli koneoppimisen opettamisprosessissa, ja mitk\u00e4 ovat koneoppimisen kehitt\u00e4misen haasteita t\u00e4ll\u00e4 hetkell\u00e4 suun terveydenhuollossa?\u201d. Tutkielma toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena ja l\u00e4hteiksi valittiin erilaisia, p\u00e4\u00e4asiassa\nvertaisarvioituja tieteellisi\u00e4 julkaisuja. Koneoppimisen mahdollisuuksiksi l\u00f6ydettiin kariesriskin ennustaminen potilaan esitiedoista sek\u00e4 automaattinen plakin, karieksen ja hampaiston tunnistaminen ja m\u00e4\u00e4ritt\u00e4minen erilaisista kuvista.\nIhmisen rooli edellisten mallien opettamisessa vaihteli ohjatusta opettamisesta\nt\u00e4ysin ohjaamattomaan, riippuen mallissa hy\u00f6dynnetyst\u00e4 teknologiasta. Lis\u00e4ksi\ntutkielmassa havaittiin, ett\u00e4 suurimmat mallien kehitt\u00e4miseen liittyv\u00e4t haasteet\nsuun terveydenhuollon kontekstissa ovat henkil\u00f6tietojen k\u00e4sittelyyn liittyv\u00e4t\nlains\u00e4\u00e4d\u00e4nn\u00f6n vaatimukset, mustan laatikon eettiset ongelmat sek\u00e4 potilaiden ja\nhammasl\u00e4\u00e4k\u00e4rien asenteista ja puutteellisista tiedoista johtuvat haasteet. Tutkielman johtop\u00e4\u00e4t\u00f6ksen\u00e4 on, ett\u00e4 mallien laajempaa k\u00e4ytt\u00f6\u00f6nottoa varten tarvitaan\nlis\u00e4tutkimuksia sek\u00e4 tietoisuuden lis\u00e4\u00e4mist\u00e4 ammattilaisten ja potilaiden keskuudessa. Tutkielmassa ehdotetaan jatkotoimenpitein\u00e4 toisteisten tutkimusten\ntekemist\u00e4, laajempia tutkimusotantoja sek\u00e4 alan yhteisten raportointistandardien luomista. N\u00e4in tutkimusten tuloksia voitaisiin tarkastella ja verrata luotettavammin kesken\u00e4\u00e4n, sek\u00e4 mahdollistaa mallien k\u00e4ytt\u00f6\u00f6notto vastaanotoilla.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2024-05-24T08:05:48Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2024-05-24T08:05:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2024", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "46", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston m\u00e4\u00e4ritt\u00e4misess\u00e4 : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "bachelor thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202405243915", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Bachelor's thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Kandidaatinty\u00f6", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Information Systems Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "bachelorThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "601", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "syv\u00e4oppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "koneoppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "teko\u00e4ly", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "neuroverkot", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "karies", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "suun terveydenhuolto", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "hammashuolto", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_95150
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:56:18Z
main_date 2024-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2024
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/37c9e1af-061d-4777-8b98-93724d386604\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202405243915.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2024
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Savolainen, Petra Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 syväoppiminen koneoppiminen tekoäly neuroverkot karies suun terveydenhuolto hammashuolto
title Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
title_full Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
title_fullStr Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
title_full_unstemmed Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
title_short Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä
title_sort koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä mahdollisuudet haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
title_sub mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
title_txtP Koneoppiminen kariologiassa ja hampaiston määrittämisessä : mahdollisuudet, haasteet ja ihmisen rooli mallien opettamisessa
topic Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 syväoppiminen koneoppiminen tekoäly neuroverkot karies suun terveydenhuolto hammashuolto
topic_facet 601 Information Systems Science Tietojärjestelmätiede hammashuolto karies koneoppiminen neuroverkot suun terveydenhuolto syväoppiminen tekoäly
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/95150 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202405243915
work_keys_str_mv AT savolainenpetra koneoppiminenkariologiassajahampaistonmäärittämisessämahdollisuudethaasteetjaihm