Yapay zekâ destekli tanı ve tedavi yöntemlerinin tıp alanındaki etkisi
Impact of a-supported diagnosis and treatment methods in the field of medicine
- Tez No: 931299
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin tıp alanındaki tanı ve tedavi süreçlerinde nasıl kullanıldığını, bu teknolojilerin klinik karar verme süreçlerindeki etkisini ve tıbbi uygulamalarda sağladığı avantajları incelenmiştir. Aynı zamanda, Yapay Zekânın sağlık hizmetlerine entegrasyonunun getirdiği etik ve hukuki sorunlar da ele alınarak, bu teknolojilerin tıp alanında uzun vadeli etkileri değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında Yapay Zekânın özellikle tıbbi görüntüleme, klinik karar destek sistemleri, robotik cerrahi ve kişiselleştirilmiş tıp gibi kritik alanlarda sunduğu çözümler ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Tez, literatür taraması ve mevcut uygulamaların analiz edilmesi yoluyla gerçekleştirilmiş, Yapay Zekânın sunduğu avantajlar, sınırlamalar ve olası riskler üzerine odaklanmıştır. Ayrıca, Yapay Zekâ tabanlı sağlık hizmetlerinin veri gizliliği, tarafsızlık ve hasta güvenliği gibi önemli etik sorunlar bağlamında incelenmiştir. Sonuç olarak, Yapay Zekânın tıp alanındaki kullanımının, özellikle tanı ve tedavi süreçlerini hızlandırarak, hata oranlarını azaltarak ve sağlık maliyetlerini düşürerek büyük faydalar sağladığı görülmektedir. Bununla birlikte, Yapay Zekânın tıbbi uygulamalardaki genişlemesi, veri güvenliği ve etik sorunların çözüme kavuşturulması gerekliliğini de ortaya koymaktadır. Gelecekte bu teknolojilerin daha yaygın kullanılması beklenirken, doktorlar ve sağlık profesyonelleri tarafından dikkatli ve dengeli bir şekilde kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
The study examines how Artificial Intelligence (AI) technologies are utilized in the diagnosis and treatment processes in the field of medicine, their impact on clinical decision-making processes, and the advantages they provide in medical practices. Additionally, ethical and legal issues arising from the integration of AI into healthcare services are addressed, and the long-term effects of these technologies in the medical field are evaluated.The study particularly focuses on the solutions offered by AI in critical areas such as medical imaging, clinical decision support systems, robotic surgery, and personalized medicine. It was conducted through a literature review and analysis of existing applications, emphasizing the advantages, limitations, and potential risks of AI. Furthermore, AI-based healthcare services were examined in the context of significant ethical concerns such as data privacy, impartiality, and patient safety.As a result, it was observed that the use of AI in the medical field provides substantial benefits, particularly by accelerating diagnostic and treatment processes, reducing error rates, and lowering healthcare costs. However, the expansion of AI in medical applications also underscores the necessity of addressing data security and ethical issues. While these technologies are expected to be more widely adopted in the future, it is concluded that they should be used cautiously and judiciously by doctors and healthcare professionals.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Yapay zeka ile meme kanseri teşhisi
Breast cancer diagnosis with artificial intelligence
İLKER ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Derin öğrenme modellerinin desteği ile distal radius kırıklarının tanımlanması ve konservatif tedavi kriterlerinin değerlendirilmesi
Identification of distal radius fractures and evaluation of conservative treatment criteria with the support of deep learning models.
MEHMET SARACALIOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Ortopedi ve TravmatolojiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEHMUZ KAYA
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Classification of knee osteoarthritis severity using deep learning with fully supervised and semi-supervised-based approaches
Derin öğrenme ile tamamen denetimli ve yarı-denetimli yaklaşım tabanlı diz osteoartrit şiddetinin sınıflandırılması
İLKNUR AKTEMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ