
Yapay zekâ diş hekimliğinde giderek daha fazla görünür hale gelmektedir. Tanısal görüntüleme, çürük tespiti, periodontal hastalık analizi, oral kanser taraması, implant planlama, ortodontik karar destek sistemleri ve klinik yönetim araçları gibi birçok uygulama gelişmektedir. Ancak teknik olarak bir aracın var olması ile mesleki olarak benimsenmesi aynı şey değildir.
Bu çalışmanın temel problemi tam olarak burada ortaya çıkmaktadır: Diş hekimleri AI’nin yükselişine nasıl bakıyor? Onu bir tehdit, bir kolaylaştırıcı, bir risk, bir yardımcı ya da gelecekteki ortak çalışma aracı olarak mı görüyorlar? Çalışma teknik performanstan çok, meslek içi algıyı ve profesyonel tutumu anlamaya çalışmaktadır.
Bu soru önemlidir; çünkü yapay zekâ teknolojileri ne kadar gelişmiş olursa olsun, onları klinikte kullanacak olanlar diş hekimleri ve diş hekimliği ekibidir. Mesleki güven, kabul, temkin ve etik kaygılar olmadan teknolojinin günlük pratiğe entegrasyonu sınırlı kalır.
Bu problem neden önemli?
Diş hekimliği yüksek teknik hassasiyet kadar insan etkileşimi de gerektiren bir sağlık alanıdır. Bir diş hekimi yalnızca radyograf okumaz; ağrı korkusu yaşayan bir çocuğu sakinleştirir, kaygılı hastaya seçenekleri anlatır, acil durumda anlık karar verir, klinik bulguyla görüntüyü birlikte yorumlar ve çoğu zaman güven ilişkisi üzerinden tedavi yürütür.
Bu nedenle AI’nin diş hekimliğine girişi sadece “işleri hızlandırır mı?” sorusunu değil, “mesleğin doğasını değiştirir mi?” sorusunu da gündeme getirir. Çalışma da tam olarak bu kritik kesişime odaklanmaktadır: Verimlilik artışı ile mesleki özerklik, otomasyon ile insan dokunuşu, teşhis desteği ile klinik sorumluluk arasındaki denge nasıl kurulacaktır?
Literatürdeki boşluk nedir?
Makalenin giriş ve literatür taraması bölümlerine göre, AI’nin diş hekimliğindeki kullanımları üzerine çok sayıda çalışma vardır. Özellikle tanısal görüntüleme, çürük tespiti, periodontal kemik kaybı analizi, implant planlama ve ortodontik çıkarım modelleri üzerine araştırmalar artmıştır. Ancak yazar, diş hekimlerinin AI’ye yönelik algılarını doğrudan inceleyen çalışmaların çok az olduğunu belirtmektedir.
Özellikle ABD bağlamında, yerel diş hekimlerinin yapay zekâya nasıl baktığına ilişkin nitel veri eksikliği olduğunu savunmaktadır. Bu nedenle çalışma, teknik başarı yerine mesleki algıyı araştırarak literatürdeki bu boşluğu doldurmaya çalışmaktadır.
Çalışmanın yöntemi nasıldı?
Bu araştırma nicel anket değil, nitel görüşme çalışması olarak tasarlanmıştır. Yazar, Morris County, New Jersey’de yüksek puanlı ve en az belirli düzeyde teknoloji kullandığı düşünülen diş kliniklerine ulaşmış, katılmayı kabul eden diş hekimleriyle çevrim içi Zoom görüşmeleri yapmıştır.
Metinde toplam beş görüşme yapıldığı belirtilse de bulgular ve demografik tabloda dört katılımcının ayrıntılandırıldığı görülmektedir. Tematik bulgular da dört katılımcı üzerinden sunulmaktadır. Bu nedenle çalışmanın raporlanan temel analiz çerçevesi pratikte dört profesyonel üzerine kuruludur.
Tüm katılımcıların şu ortak özellikleri vardır:
- DDS derecesine sahip olmaları,
- En az 10 yıllık mesleki deneyime sahip olmaları,
- Yerel diş hekimliği pratiği içinde aktif çalışmaları.
Görüşmeler kaydedilmiş, yazıya dökülmüş ve daha sonra thematic analysis, yani tematik analiz uygulanmıştır. Tematik analiz, katılımcı ifadelerinde tekrarlanan konu, ifade ve anlam kümelerini bularak ana temalar oluşturmayı amaçlar.
Katılımcı profili neydi?
Makaledeki demografik tabloya göre dört katılımcının tamamı kadındır ve hepsi DDS derecesine sahiptir. Mesleki deneyim süreleri 11 yıl ile 25 yıl arasında değişmektedir. Yaş aralığı ise yaklaşık 34 ile 48 yaş arasındadır.
Bu demografik yapı önemlidir; çünkü çalışma genç öğrenciler ya da mesleğe yeni başlayanlar yerine, klinik pratiği uzun süre deneyimlemiş profesyonellerin görüşünü aktarmaktadır. Ancak bunun aynı zamanda sınırlılık yarattığını da söylemek gerekir: örneklem hem küçüktür hem de demografik çeşitlilik açısından dardır.
Tematik analiz sonucunda hangi ana temalar bulundu?
Çalışma beş temel tema üretmiştir:
- AI Strictly as a Supporting Tool – Yapay zekânın yalnızca destekleyici araç olarak görülmesi
- Enhanced Efficiency of Diagnostics – Tanısal verimliliği artırması
- Need for Human Interaction – İnsan etkileşiminin gerekliliği
- Enhancement of Administrative Functions – İdari işlevleri güçlendirmesi
- Professional Oversight – Mesleki denetim gereksinimi
Bu temalar birlikte okunduğunda, katılımcıların AI’ye tamamen karşı olmadığı; fakat AI’yi bağımsız klinisyen gibi değil, kontrollü ve sınırları belli yardımcı sistem olarak gördüğü anlaşılmaktadır.
Birinci tema: Yapay zekâ destekleyici araçtır
En baskın temalardan biri, AI’nin diş hekimlerinin yerini alacak otonom sistem değil, onların işini kolaylaştıracak bir destek aracı olarak görülmesidir. Katılımcılar neredeyse oybirliğiyle yapay zekânın yakın gelecekte diş hekimlerini tamamen ortadan kaldırmayacağını söylemiştir.
Bu temanın temel mantığı şudur: Diş hekimliği yalnızca veri işleme işi değildir. Klinik anlık kararlar, hasta davranışına göre yaklaşım değiştirme, beklenmeyen komplikasyonlara tepki verme ve fiziksel uygulama becerisi gerektirir. Katılımcılar AI’nin bu alanlarda en azından yakın vadede sınırlı kalacağını düşünmektedir.
Makaledeki görüşmelerde bu tema şu biçimde öne çıkmaktadır:
- AI’nin “supporting tool” yani destekleyici araç olduğu,
- En iyi sonucun insan + AI iş birliğiyle alınabileceği,
- Dental profesyonelin son klinik aktör olarak kalması gerektiği,
- AI’nin yakın gelecekte diş hekimlerini tamamen yerinden etmeyeceği.
Bu tema, çalışmanın genel sonucunu da taşır: Katılımcılar AI’yi reddetmiyor; fakat “yer değiştiren profesyonel” olarak da görmüyor.
İkinci tema: AI tanısal verimliliği artırabilir
Katılımcılar AI’nin özellikle tanısal görüntüleme ve hata azaltma tarafında yararlı olabileceğini düşünmektedir. Bu bölümde radyograf okuma, lezyon tespiti, ikinci görüş sunma ve daha derin veri analizi gibi başlıklar öne çıkmaktadır.
Bazı katılımcılar AI’nin gelecekte insan diş hekiminden daha az hata yapabileceğini, özellikle radyografik incelemelerde gözden kaçabilecek ayrıntıları daha iyi yakalayabileceğini söylemektedir. Bazıları ise buna daha temkinli yaklaşmakta, AI’nin faydalı olabileceğini ama şu anda yüzde yüz güvenilir olmayabileceğini belirtmektedir.
Bu temanın içindeki önemli ayrım şudur: Katılımcılar AI’nin tanıda yardımcı olabileceğini kabul ediyor; ancak çoğu, AI’nin klinik muayene ve uzman yorumu olmadan tek başına yeterli olmayacağını düşünüyor. Özellikle “radyografide görünen şeyle klinikte karşılaşılan şeyin her zaman aynı olmaması” vurgulanmaktadır. Bu, diş hekimliğinde görüntü ile klinik bulgunun birlikte değerlendirilmesi gerektiğini gösteren önemli bir noktadır.
Üçüncü tema: İnsan etkileşimi hâlâ vazgeçilmez
Çalışmanın en dikkat çekici bölümlerinden biri, AI’nin insan etkileşimini ne kadar taklit edebileceği konusundaki şüphedir. Katılımcılar, özellikle hasta kaygısı, çocuklarla iletişim, yaşlı hastaların alışkanlıkları, ağrı korkusu, açıklama yapma biçimi ve empati gerektiren durumlarda AI’nin sınırlı kalacağını düşünmektedir.
Bu tema diş hekimliğinin çok önemli ama bazen teknik tartışmalarda görünmez hale gelen yönünü öne çıkarır: Hasta sadece “teşhis nesnesi” değildir. Kimi hasta korkar, kimi inat eder, kimi acıya aşırı duyarlıdır, kimi tedavi seçeneklerini anlamak için uzun açıklama ister. Katılımcılar, bu insani karmaşıklığın standart veri işleme mantığıyla tam karşılanamayacağını savunmaktadır.
Özellikle bir katılımcının, AI’nin genç kuşakta daha kolay kabul görebileceğini ama yaşlı hastalar için aynı düzeyde doğal olmayabileceğini söylemesi dikkat çekicidir. Bu, teknolojik kabulün yalnızca meslek içi değil, hasta demografisine göre de değişebileceğini düşündürmektedir.
Dördüncü tema: İdari işlevlerde AI çok daha hızlı kabul görüyor
Katılımcıların en olumlu konuştuğu alanlardan biri klinik dışı ama ofis için çok önemli olan idari işlevlerdir. Buna randevu planlama, çağrı yanıtlama, sigorta doğrulama, hatırlatma sistemleri, ön büro süreçleri ve hasta geri çağırma gibi işler dahildir.
Burada ilginç bir durum vardır: Klinik teşhis ve tedavi alanında AI’ye karşı belirli bir mesafe korunurken, idari süreçlerde AI çok daha az tehditkâr ve çok daha yararlı görülmektedir. Bunun nedeni anlaşılırdır. Çünkü ön büro işleri, tekrarlayıcı ve sistematik yapıları nedeniyle otomasyona daha uygundur. Ayrıca bu alanlarda zaman kazancı ve personel yükünü azaltma potansiyeli çok daha görünürdür.
Katılımcılar özellikle şunları vurgulamaktadır:
- Randevu kaçırmama ve çağrıları cevapsız bırakmama,
- Hatırlatma ve geri çağırma sistemleri,
- Sigorta ve plan doğrulama,
- Ofis akışının daha verimli hale gelmesi.
Bu sonuç, diş hekimliğinde AI’nin en hızlı ve en az dirençle yayılacağı alanın belki de doğrudan tedavi değil, operasyonel yönetim olabileceğini düşündürmektedir.
Beşinci tema: Mesleki denetim şart
Çalışmanın son büyük teması, AI’nin tamamen başıboş bırakılamayacağı yönündeki ortak kanaattir. Katılımcılar AI destekli tanılara belirli ölçüde güvenebileceklerini, ama yine de insan denetimi ve doğrulamasının gerekli olduğunu söylemektedir.
Bu görüş özellikle sağlık alanı için çok önemlidir. Çünkü tanı veya tedavi kararı yalnızca teknik doğruluk meselesi değildir; aynı zamanda sorumluluk, etik ve hasta güvenliği meselesidir. Katılımcıların çoğu, AI’nin ürettiği sonucun son karar değil, güçlü bir yardımcı veri olarak görülmesi gerektiğini savunmaktadır.
Burada çalışma, diş hekimlerinin AI’yi reddetmediğini ama “black box” yani açıklaması bilinmeyen, bağımsız karar verici sistem olarak da tam kabul etmediğini göstermektedir.
Mahremiyet ve etik tartışması ne gösteriyor?
Makalenin literatür bölümü ve görüşme içerikleri, veri gizliliği ve etik meselelerin tamamen ortadan kalkmadığını göstermektedir. Bazı katılımcılar doğru protokoller ve güçlü sistem altyapısı ile hasta mahremiyetinin korunabileceğini düşünürken, bazıları AI’nin veri güvenliği açısından riskler taşıyabileceğini belirtmiştir.
Bu noktada çalışma, diş hekimlerinin AI’ye yönelik rezervlerinin yalnızca “işimizi elimizden alır mı?” endişesi olmadığını, aynı zamanda şu soruları da içerdiğini gösterir:
- Hata olursa sorumluluk kimde olacak?
- Hasta verisi ne kadar güvenli tutulacak?
- AI’nin önerisi ne kadar şeffaf olacak?
- Tanı ve tedavide nihai kontrol kimde kalacak?
Bu sorular, sağlıkta AI entegrasyonunun yalnızca mühendislik değil, etik yönetişim sorunu da olduğunu hatırlatmaktadır.
Çalışmanın günlük klinik yaşama dönük anlamı nedir?
Bu çalışmanın en pratik mesajı şudur: Diş hekimleri yapay zekâyı tamamen dışlamıyor; fakat en çok şu alanlarda benimsiyor gibi görünüyor:
- Radyograf ve görüntü destekli teşhis,
- İkinci görüş ve hata azaltma,
- Planlama ve hasta eğitimi,
- Randevu ve ofis yönetimi,
- İmplant planlama gibi bilgisayar destekli süreçler.
Buna karşılık AI’nin tam otonom muayene, bağımsız tedavi uygulaması, hasta davranış yönetimi ve “insanın yerine geçen diş hekimi” rolü şu aşamada kabul görmemektedir. Yani diş hekimliğinde AI’nin yakın gelecekteki gerçek rolü, bir tür hızlandırıcı, doğrulayıcı ve operasyonel kolaylaştırıcı olarak şekilleniyor görünmektedir.
Çalışmanın güçlü yönleri
Bu araştırmanın güçlü yönlerinden biri, teknik performans yerine doğrudan diş hekimlerinin kendi deneyimlerini, dillerini ve kaygılarını merkeze almasıdır. Çünkü bir teknolojinin sağlık alanında başarılı olması için sadece doğru çalışması değil, kullanıcı tarafından kabul edilmesi de gerekir.
İkinci güçlü yön, tematik analiz yoluyla yalnızca tek tek cevapları değil, tekrar eden profesyonel düşünce kalıplarını ayırt etmesidir. Bu sayede AI’nin diş hekimliğinde nasıl görüldüğüne dair daha bütünlüklü bir tablo oluşmaktadır.
Üçüncü güçlü yön, klinik ve idari kullanımlar arasındaki farkı görünür kılmasıdır. Çalışma, AI’nin her alanda aynı şekilde değerlendirilmediğini; bazı alanlarda daha hızlı kabul gördüğünü ortaya koymaktadır.
Çalışmanın sınırlılıkları
Makalenin kendi de kabul ettiği gibi, çalışmanın en önemli sınırlılığı örneklem büyüklüğünün çok küçük olmasıdır. Dört katılımcıdan elde edilen temaların Morris County’deki ya da genel olarak ABD’deki tüm diş hekimlerini temsil ettiği söylenemez.
İkinci sınırlılık, katılımcı çeşitliliğinin dar olmasıdır. Katılımcıların tamamı kadın, hepsi DDS dereceli ve hepsi belirli deneyim düzeyine sahiptir. Daha farklı yaş, uzmanlık, coğrafya ve teknoloji kullanımı düzeylerinden profesyonellerle daha geniş veri elde edilebilirdi.
Üçüncü sınırlılık, çalışmanın nitel yapısıdır. Bu bir zayıflık değil, yöntem tercihi olarak değerlidir; ancak sonuçlar oran, yaygınlık veya istatistiksel genelleme üretmez. Yani “diş hekimlerinin yüzde kaçı böyle düşünüyor?” sorusuna cevap vermez; bunun yerine “bu küçük grupta hangi düşünce kalıpları baskın?” sorusunu yanıtlar.
Dördüncü sınırlılık, çalışmanın hakem değerlendirmesinden geçmemiş preprint olmasıdır. Bu nedenle kullanılan yorumlar, yöntem çerçevesi ve sonuç dili ileride daha fazla akademik değerlendirmeyle değişebilir ya da rafine edilebilir.
Çalışma ne söylüyor, ne söylemiyor?
Bu çalışma şunu söylüyor: Yerel düzeyde görüşülen diş hekimleri AI’ye genel olarak olumlu yaklaşmaktadır; özellikle tanı desteği ve idari süreçlerde fayda görmektedirler. Ancak AI’yi insan diş hekiminin yerine geçen bağımsız aktör olarak değil, faydalı yardımcı araç olarak konumlandırmaktadırlar. İnsan etkileşimi, klinik sezgi, hasta davranışı yönetimi ve profesyonel denetim hâlâ merkezde görülmektedir.
Bu çalışma şunu söylemiyor: AI kesin olarak diş hekimliğinde güvenlidir, ya da yakın gelecekte tüm diş hekimleri aynı tutumu paylaşacaktır. Ayrıca AI’nin gerçekten klinik sonuçları ne ölçüde iyileştirdiğini bu çalışma test etmemektedir. Bu araştırma, teknik başarı çalışması değil; profesyonel algı çalışmasıdır.
Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları
Çalışmanın yöntemi
| Yöntem bileşeni | Çalışmadaki uygulama | Ne anlam ifade ediyor? |
|---|---|---|
| Araştırma türü | Nitel görüşme çalışması | Sayısal oranlardan çok mesleki algıları ve anlam kalıplarını inceler. |
| Yer | Morris County, New Jersey | Sonuçlar yerel bağlama dayalıdır; ulusal genelleme gücü sınırlıdır. |
| Katılımcı tipi | DDS dereceli, en az 10 yıl deneyimli diş hekimleri | Görüşler klinik deneyimi olan profesyonellerden alınmıştır. |
| Görüşme şekli | Zoom üzerinden kayıtlı bireysel görüşmeler | Derinlikli ve açıklayıcı veri toplanmıştır. |
| Analiz yöntemi | Tematik analiz | Tekrarlayan ifade ve konulardan ana temalar türetilmiştir. |
| Raporlanan ana katılımcı sayısı | 4 | Tablolar ve bulgular dört katılımcı üzerinden yapılandırılmıştır. |
Katılımcı demografisi
| Katılımcı | Cinsiyet | En yüksek derece | Deneyim süresi | Yaş |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Kadın | DDS | 25 yıl | 48 |
| 2 | Kadın | DDS | 16 yıl | 38 |
| 3 | Kadın | DDS | 11 yıl | 47 |
| 4 | Kadın | DDS | 15 yıl | 34 |
Belirlenen ana temalar
| Tema | Türkçe anlamı | Çalışmadaki ana yorumu |
|---|---|---|
| AI Strictly as a Supporting Tool | AI’nin yalnızca destekleyici araç olması | Diş hekimleri AI’yi yardımcı sistem olarak görüyor; tam yer değiştirme beklemiyor. |
| Enhanced Efficiency of Diagnostics | Tanısal verimliliğin artması | Radyograf yorumlama ve hata azaltmada AI’ye olumlu bakılıyor. |
| Need for Human Interaction | İnsan etkileşimi ihtiyacı | Hasta iletişimi, kaygı yönetimi ve empati açısından insan unsuru gerekli görülüyor. |
| Enhancement of Administrative Functions | İdari işlevlerin güçlenmesi | Randevu, çağrı, sigorta ve ön büro süreçlerinde AI çok faydalı bulunuyor. |
| Professional Oversight | Mesleki denetim gereksinimi | AI destekli tanı ve kararların insan denetimi olmadan bırakılmaması isteniyor. |
Tematik bulguların teknik özeti
| Ana bulgu | Çalışmadaki anlamı | Pratik sonucu |
|---|---|---|
| AI’nin tamamen yer değiştireceğine dair inanç zayıf | Katılımcılar mesleklerinin kısa vadede AI ile tamamen ikame edilmeyeceğini düşünüyor. | AI’nin daha çok hibrit iş akışına girmesi bekleniyor. |
| Tanıda AI desteği olumlu görülüyor | Özellikle radyograf ve görüntü yorumlamada ikinci görüş aracı olarak yararlı bulunuyor. | Teşhis desteği diş hekimliğinde AI’nin en güçlü giriş alanlarından biri olabilir. |
| İnsan ilişkisi korunmalı | Hasta kaygısı, empati, anlık klinik karar ve kişisel açıklama AI ile tam kopyalanabilir görülmüyor. | Tam otomatik klinik rol yerine destekli klinik model daha olası. |
| İdari süreçlerde güçlü kabul var | Randevu, çağrı, sigorta, planlama ve ön büro işlerinde AI çok olumlu karşılanıyor. | İlk yaygın kullanım alanı klinik öncesi ve klinik dışı operasyonlar olabilir. |
| Denetimsiz güven yok | Katılımcıların çoğu AI’ye güvense bile doğrulama ve insan kontrolü istiyor. | Sağlıkta AI entegrasyonu, “otonom sistem” değil “kontrollü sistem” modeliyle ilerliyor. |
Görüşmelerden çıkan uygulama alanları
| Uygulama alanı | Katılımcıların yaklaşımı | Yorum |
|---|---|---|
| Radyograf yorumlama | Olumlu ama kontrollü | AI, insan gözünün kaçırabileceği detayları yakalayan ikinci görüş sistemi gibi görülüyor. |
| Çürük / lezyon tanısı | Kısmen olumlu | Görüntü bazlı yardım mümkün görülüyor; ancak klinik muayene hâlâ gerekli kabul ediliyor. |
| Robotik tedavi / cerrahi | Temkinli | Teknik olarak mümkün olsa da tam insan ikamesi olarak düşünülmüyor. |
| Hasta eğitimi | Olumlu | Özellikle genç hastalarda açıklama ve görselleştirmede yararlı olabileceği düşünülüyor. |
| İmplant planlama ve tarama | Kısmen kullanılıyor | Bazı katılımcılar mevcut klinik yazılımlarda AI destekli planlama araçlarını kullandığını belirtiyor. |
| Randevu ve ön büro | Çok olumlu | En somut ve en hızlı fayda beklenen alanlardan biri olarak öne çıkıyor. |
Genel teknik sonuç
Bu çalışmanın teknik sonucu, diş hekimlerinin AI’ye karşı basit biçimde “evet” ya da “hayır” demediğini; onun rolünü alan bazlı ve koşullu biçimde tanımladığını göstermesidir. Klinik yorum ve idari verimlilikte AI’ye açık kapı vardır; fakat hasta ilişkisi, tedavi anı problem çözme ve mesleki sorumluluk alanlarında insan merkezli yapı korunmaktadır. Bu da diş hekimliğinde AI’nin en olası geleceğinin, diş hekimini ortadan kaldıran değil, diş hekimiyle birlikte çalışan hibrit model olduğunu düşündürmektedir.
Kaynak ve Yöntem Notu
Bu makale, “Perceptions of Dental Professionals Regarding the Use of AI in Dentistry” başlıklı çalışmaya dayanarak hazırlanmıştır. Metin, diş hekimliğinde yapay zekâya yönelik profesyonel algıları inceleyen küçük örneklemli nitel görüşme çalışmasıdır.
Kaynak metin bir preprinttir ve metinde açıkça “This preprint research paper has not been peer reviewed” ifadesi yer almaktadır. Bu nedenle çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Sonuçlar dikkatli okunmalı; özellikle geniş meslek grubuna genellenirken temkinli olunmalıdır.
Bu içerik yalnızca PDF’de sunulan görüşmeler, tema tabloları, yöntem açıklamaları ve tartışma bölümleri temel alınarak hazırlanmıştır. PDF’de olmayan ulusal temsil gücü, klinik etkinlik kanıtı veya AI’nin gerçek teknik doğruluğuna dair ek iddialar eklenmemiştir.
Çalışma doğrudan AI sistemlerini test etmemekte, diş hekimlerinin algılarını incelemektedir. Bu nedenle sonuçlar “AI diş hekimliğinde gerçekten ne kadar başarılı?” sorusundan çok, “profesyoneller AI’yi nasıl konumlandırıyor?” sorusuna cevap verir. Ayrıca örneklem küçüktür, coğrafi olarak sınırlıdır ve katılımcı çeşitliliği düşüktür. Bu nedenle daha geniş, çok merkezli, daha çeşitli katılımcı gruplarıyla yapılacak gelecekteki çalışmalar gereklidir.

Bir yorum bırakın
E-posta adresiniz yayınlanmayacaktır. Gerekli alanlar * ile işaretlenmiştir