Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSon olarak yapay zekâ teknikleri ile tıbbi görüntülerin işlenmesinedair çalışmalar verilerek çalışmanın teorik anlam bütünlüğü sağlanmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüzde yapay zekânın kullanıldığı alanlar her geçen gün artmakta olup, bu alanlardan biri de sağlıksektörüdür. Özellikle görüntü işlemede oldukça başarılı sonuçlar vermesi sebebi ile yapay zekânın bir altdalı olan derin öğrenme, tıbbi görüntülerin işlenmesinde ve yorumlanmasında sıkça tercih edilmektedir. Herne kadar tıbbi görüntüleme teknolojilerinin gelişmesi ile hastalık tanısı ve teşhisi gibi işlemlerdeki doğrulukoranı artsa da bu görüntülerin uzmanlar tarafından doğru bir şekilde yorumlanması zaman açısındanmaliyetli ve tedavi süreci açısından da olumsuz bir durum sergilemektedir. Bu sebeple, yapay zekâkullanılarak otomatik tanı sistemleri oluşturulmakta ve bu sistemler gelişen teknoloji ve algoritmalarsayesinde her geçen gün ilerleme kat etmektedir. Çalışmanın amacı, tıbbi görüntülemede yapay zekâkullanımı konusunda tüm bileşenlerin ele alınarak bilgi verilmesi ve bu alanda çalışma yapacakaraştırmacılara bir temel teşkil edecek bir alt yapı oluşturmaktır. Bunun sağlanması için yapay zekâ ve tıbbigörüntüleme konusu öncelikle ayrı bir şekilde ele alınmış, tıbbi görüntüleme teknolojileri kapsamlı birşekilde anlatılmış ve tıbbi görüntülemede yapay zekâ kullanımının mevcut durumu, geleceği, sorunları veçözümleri açık bir şekilde belirtilmiştir. Son olarak yapay zekâ teknikleri ile tıbbi görüntülerin işlenmesinedair çalışmalar verilerek çalışmanın teorik anlam bütünlüğü sağlanmıştır.
Abstract
Nowadays, the use of artificial intelligence is increasing steadily, particularly in the health sector. Deeplearning, which is a sub-branch of artificial intelligence, is frequently preferred in the processing andinterpretation of medical images, because it provides fruitful outcomes in image processing. Despite thedevelopment in medical imaging technologies and the increasing accuracy rate of disease diagnosis, accurateinterpretation of these images by experts is time consuming, and unfavorable conditions may arise duringtreatment. For this reason, automated diagnostic systems are created using artificial intelligence, and thesesystems are improving gradually, owing to the evolution of several technologies and algorithms. This studyaimed to provide information on the use of artificial intelligence in medical imaging with due considerationof all factors and create a base infrastructure for researchers in this field. To achieve this, previously artificialintelligence and medical imaging were discussed separately, placing more emphasis on medical imagingtechnologies. However, at present, potential problems and solutions in the use of artificial intelligence inmedical imaging are clearly stated. In conclusion, by conducting more studies on the processing of medicalimages using artificial intelligence, the theoretical integrity of this field will become possible.