Dergiler / Turkish Journal of Clinics and Laboratory / 2024 / Cilt: 15 Sayı: 4

Myelodisplastik Sendrom ve Yapay Zeka

Myelodysplastic Syndrome and Artificial Intelligence

Fatma Yılmaz(Ankara Etlik City Hospital Department of Hematology)0000-0001-6112-3950
Sayfa
680–680
Yayın Tarihi
2024-12-31
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu konu ile ilgili hasta sayısının olabildiğince çok olduğu çalışmalara ihtiyaç vardır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:MDS tanısında kullanılacak olan yapay zekada veri tabanının tanıda ve risk sınıflamasında etkili tüm faktörleri olabildiğince içermesi doğruluk oranını yükselecektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Olabildiğince çok faktörü barındıran veri tabanı kullanılarak uygulanacak olan yapay zeka uygulamaları MDS tanısında ve hatta bireysel tedavi seçimlerinde klinisyene yol gösterici olabilir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu konu ile ilgili hasta sayısının olabildiğince çok olduğu çalışmalara ihtiyaç vardır.
🔬Tür:Editöre Mektup
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:myelodisplastik sendrom · yapay zeka · myelodisplastic syndrom

Özet

MDS tanısında kullanılacak olan yapay zekada veri tabanının tanıda ve risk sınıflamasında etkili tüm faktörleri olabildiğince içermesi doğruluk oranını yükselecektir. Olabildiğince çok faktörü barındıran veri tabanı kullanılarak uygulanacak olan yapay zeka uygulamaları MDS tanısında ve hatta bireysel tedavi seçimlerinde klinisyene yol gösterici olabilir. Bu konu ile ilgili hasta sayısının olabildiğince çok olduğu çalışmalara ihtiyaç vardır.

Abstract

In the artificial intelligence that will be used in the diagnosis of MDS, the accuracy rate will increase if the database includes all the factors that are effective in the diagnosis and risk classification as much as possible. Artificial intelligence applications that will be implemented using a database that includes as many factors as possible can guide the clinician in the diagnosis of MDS and even in individual treatment choices. Studies with as many patients as possible are needed on this subject.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yılmaz, F. (2024). Myelodisplastik Sendrom ve Yapay Zeka. Turkish Journal of Clinics and Laboratory, Cilt: 15 Sayı: 4, 680–680. https://doi.org/10.18663/tjcl.1577122

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (3)

  1. Karel D, Valburg C, Woddor N, Nava VE, Aggarwal A. Myelodysplastic Neoplasms (MDS): The Current and Future Treatment Landscape. Curr Oncol. 2024;31:1971-93.
  2. Sabile JM, Kaempf A, Tomic K, Manu GP, Swords R, Migdady Y. A retrospective validation of the IPSS-M molecular score in primary and therapy-related myelodysplastic syndromes (MDS). Leuk Lymphoma. 2023;64:1689-94.
  3. Elshoeibi AM, Badr A, Elsayed B, Metwally O, Elshoeibi R, Elhadary MR, et al. Integrating AI and ML in Myelodysplastic Syndrome Diagnosis: State-of-the-Art and Future Prospects. Cancers. 2023;16: 65.