An Intelligent diagnostic system from the clinical narratives in Turkish
Türkçe hasta hikayeleri üzerinde teşhis/tanı sistemi
- Tez No: 95398
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tıbbi Biyoloji, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, biçimbirimsel çözümleme, tıbbi anahtar kelime analizi.Türkçe biçimbirimsel çözümleyici, Biçimbilim, Teşhis, Yapay zeka, Natural language processing, morphological analysis, medical keyword analysis, Turkish morphological analyzer 1C YUKSEKtXJM i iM ki' k, Morphology, Diagnosis, Artificial intelligence
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
TÜRKÇE HASTA HİKAYELERİ ÜZERİNDE AKILLI TEŞHİS/TANI SİSTEMİ ÖZET Akıllı sistemler birçok alanda olduğu gibi medikal sahada da geniş ilgi uyandırmakta ve bu tip uzman sistemlerin oluşturulmasında yapay zekanın çeşitli metotları uygulanmaktadır. Bu çalışma kapsamında Türkçe yazılmış hasta hikayelerinden anahtar sözcükleri tespit ederek teşhis yapabilen akıllı bir sistem geliştirilmiştir. Böyle bir uygulamada doğal dil işleme tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Bu amaçtan hareketle, sondan eklemeli diller için KOZ adı verilen yeni bir biçimbirimsel çözümleme tekniği tasarlanmış ve bu metodoloji ile çalışan Türkçe biçimbirimsel çözümleyici meydana getirilmiştir. KOZ şu ana kadar morfolojik analiz için geliştirilen uygulamalar içerisinde ekleri grup bazında ele alan ilk ve tek sistemdir. Sözcüklerdeki eklerin araştırılmasını geliştirilen yolla yapabilmek üzere yeni bir kelime çözümleyici algoritması (LRM) da geliştirilmiştir. Sistemin çalışma prensibi Türkçe metin girdisi içerisindeki kelimelerin köklerini tespit ederek bilgi bankasındaki anahtar sözcüklerle karşılaştırmak ve bu anahtarlardan faydalanarak olası rahatsızlıkları tespit etmektir. Meydana getirilen uygulama, rahatsızlıkları kalp, solunum, kan ve damar olarak dört değişik grupta toplanan 69 hasta hikayesi üzerinde denenmiştir. Bu test kümesi üzerinde uygulama %94 doğruluk oranıyla sonuç vermiştir. Geliştirilen sistem dahilindeki Türkçe biçimbirimsel çözümleyicinin değişik kullanım sahaları da sonuç kısmında değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV AN INTELLIGENT DIAGNOSTIC SYSTEM FROM THE CLINICAL NARRATIVES IN TURKISH ABSTRACT Expert system usage emerges in many areas as well as in medicine. Different methodologies of artificial intelligence have been employed to set up such systems. In this study an intelligent diagnostic system is build that accepts Turkish medical narrative texts as inputs and generates a decision based on keyword analysis. Natural language processing has to be implemented to make such a system work. With this purpose a new morphological analysis methodology named as KOZ is developed for agglutinative languages and a Turkish morphological analyzer is implemented with this technique. Among the different techniques of morphological analysis, KOZ is the only one that makes a group vise suffix search. A word-parsing algorithm, which is designed to use with this method, is also introduced and given name“Left-Right-Middle (LRM)”search. The overall view of the system includes finding the roots of the words in the input Turkish medical text by the morphological analyzer deployed, and matching the roots of the input with the knowledge database that keeps the keywords of the illnesses. According to the detected keywords a report is prepared explaining the results obtained. The system is tested with 69 patient records having four different classes of illnesses as respiratory, cardiological, hematological and vascular diseases. The application classifies these 69 patients' medical narratives with 94 % accuracy. The usage of the developed morphological analyzer is not restricted with this study and is discussed at the conclusion for future benefits.
Benzer Tezler
- Travma sonrası stres bozukluğunun yapay zekâ kullanılarak ses ve metin verileriyle tespiti: Bir bütünleşik model yaklaşımı
Detection of post-traumatic stress disorder using artificial intelligence with speech and text data: An integrated model approach
SERVET BADEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER ŞAHİNASLAN
- Hipokrat'tan yapay zekaya: Tıpta yapay zeka kullanımının tıp etiği çerçevesinde incelenmesi
From Hippocrates to artificial intelligence: An examination of the use of artificial intelligence in medicine within the framework of medical ethics
ERKAN ATÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Deontoloji ve Tıp TarihiMersin ÜniversitesiTıp Tarihi ve Etik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA ÖGENLER
- A unified framework for secure and intelligent ECG signal processing via chaotic encryption, fully homomorphic computation and federated learning
Kaotik şifreleme, tam homomorfik hesaplama ve federatif öğrenme ile güvenli ve akıllı EKG sinyal işleme için birleşik bir çerçeve
BEYAZIT BESTAMİ YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE YILMAZER METİN
- Panoramik diş röntgenlerinden diş eksikliklerinin makine öğrenmesi kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of dental deficiencies from panoramic dental X-rays using machine learning
NUREFŞAN GÜZELCE KUYULU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİBEL SENAN
- 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