Geri Dön

Bilişsel hesaplama temelli yeni bir karar destek sisteminin geliştirilmesi

Development of a new decision support system based on cognitive computing

  1. Tez No: 932719
  2. Yazar: HASARİ KAŞKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BADEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Sağlık sistemleri, teknolojik gelişmelere rağmen dünya genelinde önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Sağlık uzmanları bazı hastalıkları kolayca teşhis edebilirken, bazı durumlarda ciddi zorluklarla karşılaşabilir. Aynı zamanda yanlış tanı koyma riskiyle karşı karşıya kalabilirler. Özellikle bazı hastalıklarda erken teşhis hayati önem taşımaktadır. Teşhisteki gecikmeler, hastanın durumunun kötüleşmesine veya hayatını kaybetmesine neden olabilir. En iyi ihtimalle, hasta sağlık sorunlarıyla mücadele etmeye devam eder. Teşhis konulamayan hastalar ise benzer ya da daha ağır sonuçlarla karşılaşabilir. Bununla birlikte, erken teşhis sayesinde hastalar kısa sürede iyileşebilir. Eğer hastalık kronikse, doğru teşhis ve uygun tedavi ile hastanın yaşam kalitesi artırılabilir. Ölümcül hastalıklarda ise erken teşhis, yaşam süresini uzatabilir ve hastanın kalan hayatını daha ağrısız ve konforlu geçirmesine olanak tanıyabilir. Son yıllarda, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerine dayalı bilişsel hesaplama yaklaşımlarının, hastalık teşhisinde üstün sonuçlar verdiği rapor edilmektedir. Bu tez çalışması, hastalık tanısı ve tedavi planlamasında kullanılmak üzere bilişsel hesaplama tabanlı yeni bir karar destek sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Healthcare systems continue to be a major global challenge despite technological advancements While health professionals can easily diagnose some diseases, health professionals may face serious difficulties in other cases. Health professionals may also face the risk of making a wrong diagnosis. Especially in some diseases, early diagnosis is vital. Delays in diagnosis may result in the patient's condition worsening or death. At best, the patient continues to struggle with health issues. Undiagnosed patients may face similar or more severe consequences. On the other hand, early diagnosis can lead to faster recovery. If the disease is chronic, accurate diagnosis and appropriate treatment can significantly improve the patient's quality of life. In the case of life-threatening illnesses, early detection can extend life expectancy and allow patients to live their remaining years with less pain and greater comfort. In recent years, cognitive computing approaches based on machine learning and deep learning models have been reported to achieve remarkable results in disease diagnosis. This thesis aims to develop a novel cognitive computing-based decision support system for disease diagnosis and treatment planning.

Benzer Tezler

  1. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  2. Thermodynamic stability of binary compounds: A comprehensive computational and machine learning approach

    İkili bileşiklerin termodinamik kararlılığı: Kapsamlı bir hesaplamalı yaklaşım ve makine öğrenmesi uygulaması

    FERAYE HATİCE CANBAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKİN

  3. Process bot automation selection with MCDM in airline cargo sector

    Hava kargo sektöründe çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile süreç botu seçimi

    GÜL DURAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Lojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. ÇAĞRI TOLGA

  4. Exploiting optimal supports in enhanced multivariance products representation for lossy compression of hyperspectral images

    Hiperspektral görüntülerin çokdeğişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi destek vektörlerinin optimize edilerek kayıplı sıkıştırılması

    MUHAMMED ENİS ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  5. Sign predictability of intraday price returns to formulate appropriate trading strategies with optimum set of equities

    Optimum hisse senedi kümesi ile uygun işlem stratejileri oluşturmak için gün içi fiyat getirilerinin işaret tahmin edilebilirliği

    ABDURRAHMAN KILIÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU