Geri Dön

Psikiyatrik hastalıkların sınıflandırılması ve tedavisinde akıllı sistem uygulamaları

Smart system applications in the classfication and treatment of psychiatric diseases

  1. Tez No: 891874
  2. Yazar: KÜBRA ECE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sağlık Eğitimi, Health Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu çalışmada yapay zekâ yöntemlerini kullanarak, majör depresif bozukluk, travma sonrası stres bozukluğu, bipolar, şizofreni, psikoz, dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu dahil olmak üzere belirli psikiyatrik hastalıkların erken tespit edilmesini ve sınıflandırmasını kolaylaştıran çalışmalar incelenmiştir. Bu çalışmalarda hangi yapay zekâ tekniklerinin kullanıldığı ve elde edilen sonuçların doğrulukları ile ilgili bilgiler verilmektedir. Psikiyatrik hastalıkların semptomlarının birbirleri ile karıştırılma ihtimalinin yüksek olmasından ötürü doğru teşhis noktasında oluşan problemlere yapay zekâ yaklaşımları ile yaklaşan araştırmacıların yüksek doğruluk oranı elde etmiş olmaları umut verici bir durumdur. Doğru teşhisin konulması kişiyi doğru tedaviye yönlendirecektir. Dünya için büyük bir yük olarak kabul edilen psikiyatrik hastalıkların doğru tedavi edilmesi bu yükü kaldırma noktasında yapay zekâ tekniklerinin iyi bir performans sergilediği yapılan araştırmalarla kanıtlanmıştır. Yapay Zekâ (YZ), bir bireyin psikiyatrik bir bozukluğa yakalanma olasılığını daha kesin bir şekilde değerlendirmeyi mümkün kılacak risk modellemeleri geliştirmek ve tanı tarama araçları oluşturmak konusunda önemli bir potansiyele sahiptir. Aynı zamanda Yapay zekâ teknikleri ile büyük veri setleri analiz edilebilir ve işlenebilir.

Özet (Çeviri)

This study investigates the use of artificial intelligence (AI) methods to facilitate the early detection and classification of specific psychiatric disorders, including major depressive disorder, post-traumatic stress disorder, bipolar disorder, schizophrenia, psychosis, attention-deficit/hyperactivity disorder, among others. The research explores the AI techniques employed in these studies and provides information on the accuracy of the results obtained. Given the high likelihood of symptoms of psychiatric disorders being confused with each other, researchers employing AI approaches to address the challenges in accurate diagnosis have achieved promising results in terms of high accuracy rates. Accurate diagnosis is crucial for guiding individuals towards appropriate treatment. The effective use of AI techniques in research has been proven to be a promising avenue for lifting the substantial burden of psychiatric disorders globally. Artificial Intelligence (AI) has significant potential in developing risk models that more accurately assess an individual's likelihood of developing a psychiatric disorder and creating diagnostic screening tools. Simultaneously, AI techniques enable the analysis and processing of large datasets, contributing to a better understanding of psychiatric disorders.

Benzer Tezler

  1. Bipolar ve unipolar bozuklukların uygun biyobelirteç kullanarak makine öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    Classification of bipolar and unipolar disorder using biomarkers by machine learning methods

    GÜLİZ ALTINBAŞAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    NörolojiÜsküdar Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE BALLI

  2. Psikojen non-epileptik nöbet hastalarında psikiyatrik komorbiditenin nöbet semiyolojisi ile ilişkisinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the relationships between psychiatric comorbidity and seizure semiology in psychogenic non-epileptic seizure patients

    GÜLCE COŞKU YILMAZ ÇAKAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Nörolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP AKHAN

    DOÇ. DR. HATİCE SABİHA TÜRE

  3. Migren hastalarında iki uçlu bozukluk oranı ve klinik özellikler ile ilişkisi

    Bipolar disorder rate in migraine patients and relationship between bipolar disorder and clinical features of migraine

    YİĞİT KIVILCIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    PsikiyatriSağlık Bilimleri Üniversitesi

    DR. MERİH ALTINTAŞ

    DOÇ. DR. SAİME FÜSUN DOMAÇ

  4. Yaşlı hastalarda dürtü kontrol bozukluklarının özellikleri

    Characteristics of impulse control disorders in elderly patients

    MEHTAP BİCAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    GeriatriÇukurova Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LUT TAMAM

  5. Depresyon hastalarında dürtü kontrol bozuklukları sıklığı

    The prevalence of impulse control disorders among patients with major depression

    BİLGE BURÇAK ANNAGÜR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    PsikiyatriÇukurova Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LUT TAMAM