Dergiler / Acta Medica Alanya / 2026 / Cilt: 8 Sayı: 2

Kardiyovasküler hastalıklar alanında yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının potansiyeli

The potential of artificial intelligence and machine learning algorithms in the field of cardiovascular diseases

Can Öncel(ALANYA ALAADDIN KEYKUBAT UNIVERSITY)0000-0001-5422-6847
Ahmet Aslan(Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi, Tıp Fakültesi)0000-0001-5797-1287
Sayfa
91–92
Yayın Tarihi
2024-08-30
🏛️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)

Kardiyolojinin geleceği büyük ölçüde bu yenilikçi dijital teknolojilere dayanacaktır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), tıp da dahil olmak üzere modern yaşamın neredeyse her alanına dokunan bir zekadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapay zeka araçları ve teknolojileri, ciddi veya karmaşık kalp sorunlarının erken risk tahmini ve teşhisine uygulanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Kardiyolojinin geleceği büyük ölçüde bu yenilikçi dijital teknolojilere dayanacaktır.
🔬Tür:Editoryal
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay zeka · makine öğrenimi · kardiyovasküler hastalıklar

Özet

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), tıp da dahil olmak üzere modern yaşamın neredeyse her alanına dokunan bir zekadır. Yapay zeka araçları ve teknolojileri, ciddi veya karmaşık kalp sorunlarının erken risk tahmini ve teşhisine uygulanmaktadır. Kardiyovasküler tıpta yapay zekanın potansiyeli büyüktür, ancak sınırlı veri çeşitliliği ve birçok büyük veri tabanına erişim eksikliği, yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinin önündeki en büyük engeller arasındadır. Kardiyolojinin geleceği büyük ölçüde bu yenilikçi dijital teknolojilere dayanacaktır.

Abstract

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is a form of intelligence that has a wide-reaching impact on various aspects of contemporary life, including the field of medicine. Artificial intelligence tools and technology are utilized for the early identification and diagnosis of severe or intricate heart conditions. The potential of artificial intelligence (AI) in cardiovascular medicine is significant. However, the major challenges hindering the development of AI applications in this field include the scarcity of diverse data and limited availability of huge datasets. These revolutionary digital technologies will play a significant role in shaping the future of cardiology.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Öncel, C., Aslan, A. (2024). Kardiyovasküler hastalıklar alanında yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının potansiyeli. Acta Medica Alanya, Cilt: 8 Sayı: 2, 91–92. https://doi.org/10.30565/medalanya.1537200

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (6)

  1. Ledziński Ł, Grześk G. Artificial Intelligence Technologies in Cardiology. J Cardiovasc Dev Dis. 2023;10(5):202. doi: 10.3390/jcdd10050202
  2. Harmon DM, Sehrawat O, Maanja M, Wight J, Noseworthy PA. Artificial Intelligence for the Detection and Treatment of Atrial Fibrillation. Arrhythm Electrophysiol Rev. 2023;12:e12. doi: 10.15420/aer.2022.31
  3. Yoon M, Park JJ, Hur T, Hua CH, Hussain M, Lee S, et al. Application and Potential of Artificial Intelligence in Heart Failure: Past, Present, and Future. Int J Heart Fail. 2023; 6(1):11-19. doi: 10.36628/ijhf.2023.0050
  4. Kwon JM, Jo YY, Lee SY, Kang S, Lim SY, Lee MS, et al. Artificial Intelligence-Enhanced Smartwatch ECG for Heart Failure-Reduced Ejection Fraction Detection by Generating 12-Lead ECG. Diagnostics (Basel). 2022;12(3):654. doi: 10.3390/diagnostics12030654
  5. Hayıroğlu Mİ, Altay S. The Role of Artificial Intelligence in Coronary Artery Disease and Atrial Fibrillation. Balkan Med J. 2023;40(3):151-152. doi: 10.4274/balkanmedj.galenos.2023.06042023
  6. Kampaktsis PN, Emfietzoglou M, Al Shehhi A, Fasoula NA, Bakogiannis C, Mouselimis D, et al. Artificial intelligence in atherosclerotic disease: Applications and trends. Front Cardiovasc Med. 2023;9:949454. doi: 10.3389/fcvm.2022.949454