Journals / Tüberküloz ve Toraks / 2021 / Cilt: 69 - Sayı: 3

Göğüs hastalıklarında yapay zeka uygulamaları ve pandemi döneminde sağladığı avantajlar

Artificial intelligence applications in pulmonology and its advantages during the pandemic period

Pages
380–386
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu çalışmada sağlık alanında yapay zeka uygulamaları ve göğüs hastalıkları özelinde kullanımı, giyilebilir teknolojilerin branşımızdaki yeri ve pandemi döneminde bize sağladığı avantajlar literatür eşliğinde tartışılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Yapay zeka; artan veri hacmi, gelişen teknolojiler ile daha fazla bilgi işleme gücü ve yeni algoritmalar sayesinde tüm sektörlerde geniş bir kullanım alanına sahiptir.
📊
Key Findings & Data:Böylece incelenen görüntülerde küçük farklılıkları ayırarak tanıya yardımcı olabilir, hastalığın ön belirtilerini tespit edebilir ve hastalığın nasıl gelişeceğini tahmin edebilir.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışmada sağlık alanında yapay zeka uygulamaları ve göğüs hastalıkları özelinde kullanımı, giyilebilir teknolojilerin branşımızdaki yeri ve pandemi döneminde bize sağladığı avantajlar literatür eşliğinde tartışılmıştır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Yapay zeka; artan veri hacmi, gelişen teknolojiler ile daha fazla bilgi işleme gücü ve yeni algoritmalar sayesinde tüm sektörlerde geniş bir kullanım alanına sahiptir. Sağlık alanında da bu teknolojiler kendisine her gün daha da artan bir yer edinmiştir. Yapay zeka yöntemleri, insan zihninin ve zekasının bir simülasyonu gibi davranarak karmaşık verilerin analizini ve sınıflandırmasını kısa sürede sonuçlandırabilir. Böylece incelenen görüntülerde küçük farklılıkları ayırarak tanıya yardımcı olabilir, hastalığın ön belirtilerini tespit edebilir ve hastalığın nasıl gelişeceğini tahmin edebilir. Bilgisayar tabanlı programların; hasta verilerine dayanarak geliştirilen tanı algoritmaları, cerrahi destek ve ultrasorobotik sistemler, ilaç geliştirme sektöründe kullanımı gittikçe yaygınlaşmaktadır. Bu çalışmada sağlık alanında yapay zeka uygulamaları ve göğüs hastalıkları özelinde kullanımı, giyilebilir teknolojilerin branşımızdaki yeri ve pandemi döneminde bize sağladığı avantajlar literatür eşliğinde tartışılmıştır.

Özet

Artificial intelligence, with its increasing data volume, developing technologies, more information processing power and new algorithms, has a wide usage area in all sectors. In the field of health, these technologies is gaining an increasing place every day. Artificial intelligence methods can act as a simulation of the human mind and intelligence, resulting in the analysis and classification of complex data in a short time. Thus, by separating the small differences in the images examined, it can help diagnosis, detect preliminary signs of the disease and predict how the disease will develop. Computer based programs; diagnostic algorithms, surgical support and robotic systems developed on the basis of patient data are increasingly used in the drug development industry. In this study, artificial intelligence applications in the field of health and its use in pulmonology, the place of wearable technologies in our department and the advantages they provide us during the pandemic period were discussed in the light of the literature.

🔖

Cite This Article

ÖZÇELİK, N., SELİMOĞLU, İ. (2021). Göğüs hastalıklarında yapay zeka uygulamaları ve pandemi döneminde sağladığı avantajlar. Tüberküloz ve Toraks, Cilt: 69 - Sayı: 3, 380–386. https://ajindex.com/articles/418835

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med 2019; 25(1): 44-56
  2. Wang X, Peng Y, Lu L, Lu Z, Bagheri M, Summers RM (eds). ChestX-ray8: Hospital-scale chest X-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition; 2017
  3. Li Z, Wang C, Han M, Xue Y, Wei W, Li L-J, et al (eds). Thoracic disease identification and localization with limited supervision. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition; 2018
  4. Titano JJ, Badgeley M, Schefflein J, Pain M, Su A, Cai M, et al. Automated deep-neural-network surveillance of cranial images for acute neurologic events. Nat Med 2018; 24(9): 1337-41
  5. Willems JL, Abreu-Lima C, Arnaud P, van Bemmel JH, Brohet C, Degani R, et al. The diagnostic performance of computer programs for the interpretation of electrocardiograms. N Engl J Med 1991; 325(25): 1767-73
  6. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature 2017; 542(7639): 115-8
  7. Haenssle HA, Fink C, Schneiderbauer R, Toberer F, Buhl T, Blum A, et al. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Ann Oncol 2018; 29(8): 1836-42
  8. Wong TY, Bressler NM. Artificial intelligence with deep learning technology looks into diabetic retinopathy screening. JAMA 2016; 316(22): 2366-7
  9. Cao B, Zheng L, Zhang C, Yu PS, Piscitello A, Zulueta J, et al (eds). Deepmood: modeling mobile phone typing dynamics for mood detection. Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining; 2017
  10. Fitzpatrick KK, Darcy A, Vierhile M. Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): a randomized controlled trial. JMIR Ment Health 2017; 4(2): e19
  11. Eichstaedt JC, Smith RJ, Merchant RM, Ungar LH, Crutchley P, Preoiuc-Pietro D, et al. Facebook language predicts depression in medical records. Proc Natl Acad Sci USA 2018; 115(44): 11203-8
  12. Petrone J. FDA approves stroke-detecting AI software. Nat Biotechnol 2018; 36(4): 290
  13. Hsu J. Spectrum. AI could make detecting autism easier. The Atlantic 2018. https