Gülüşünüzle ışıldamaya hazır mısınız?
Bahçeşehir Üniversitesinin İstanbul Balmumcu’daki merkezinde konumlanan BAU dentalcampus; eğitim, klinik hizmet, araştırma, teknoloji ve girişimciliği tek çatı altında birleştiren çok katmanlı bir ağız ve diş sağlığı araştırma ekosistemidir. 180 ünitelik modern klinikleri, dijital hasta takip sistemleri, ileri görüntüleme teknolojileri, AI destekli karar mekanizmaları ve 5.0 düzeyindeki dijital eğitim modeliyle BAU Dental Campus; diş hekimliğinin geleceğini şekillendiren bir araştırma ve inovasyon merkezi olarak konumlanıyor.
BAU dentalcampus ekosisteminde yer alan BAU Diş Hekimliği Hastanesi; yüksek teknoloji ile donatılmış klinik altyapısı ile hekim ve öğrencilere araştırma projeleri geliştirmelerine imkan tanır.
180 ünite kapasiteli klinik
Dijital hasta takip sistemleri
Röntgen, panoramik ve 3D görüntüleme teknolojileri
Akademik klinik gözlem ve vaka analiz imkânları
BAU dentalcampus, uluslararası hastanedeneyimi hedefiyle tasarladığı BAU Dental International kapılarını dünyaya açıyor.
Yabancı hastalara odaklı dijital altyapı
İngilizce içerikler ve uluslararası standartlara göre tasarlanmış içerikler
Akademik başarıları ve hasta memnuniyetini aynı anda sunan özel yapı
BAU dentalcampus’ün akademik temelini oluşturan Bahçeşehir Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, eğitim ve araştırmayı yüksek teknoloji ile bütünleştiren yenilikçi bir fakülte olarak tasarlandı. Öğrenciler, akademisyenler ve hekimler; modern laboratuvarlar, dijital simülasyon sistemleri ve uluslararası akademik ağlarla desteklenen kapsamlı bir öğrenme, araştırma ve geliştirme deneyimi yaşar.
Modern simülasyon laboratuvarları
Uluslararası değişim ve Erasmus programları
Fakülte bünyesinde yürütülen bilimsel çalışmalar ve araştırma projeleri
5.0 düzeyinde dijital müfredat yapısı
BAU dentalcampus, diş hekimliğinde dijital dönüşümü ileri yapay zekâ uygulamalarıyla birleştiren teknoloji merkezli bir araştırma ekosistemine sahiptir. Klinik verilerin analizinden görüntüleme teknolojilerine, tedavi planlamasından prognostik modellere kadar geniş bir alanda derin öğrenme, makine öğrenmesi ve sinir ağı modelleri kullanılır.
Derin öğrenme ve CNN tabanlı görüntüleme modelleri (radyolojik teşhis, lezyon tespiti, oral kanser tahmini)
Makine öğrenmesi ile tedavi başarısı ve hastalık gelişim öngörüleri
CAD/CAM ve yapay zekâ entegre dijital iş akışları
AI tabanlı klinik karar destek sistemleri ve kişiselleştirilmiş tedavi planlama
