Polikistik Ovaryum Sendromu tanısı için yapay zeka destekli klinik araç tasarımı
Artificial intelligence supported clinical tool design for the diagnosis of Polycystic Ovary Syndrome
- Tez No: 961077
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Çalışmanın amacı, kadınların üreme sağlığını etkileyen önemli bir endokrin bozukluk olan Polikistik Over Sendromu (PKOS) tanısı için yapay zeka (YZ) destekli bir klinik karar destek aracı geliştirmektir. Literatürde, PKOS tanısı genellikle klinik semptomlar, ultrason görüntüleme ve hormonal analizler kullanılarak konulmaktadır. Bununla birlikte, bu süreç uzun bir süreçtir ve esas olarak hasta ve doktor etkileşimine bağlıdır. Bu tezde, hastaların metin tabanlı ifadelerine dayalı olarak eksik bilgileri belirleyen ve dinamik soru yönlendirmeleri yapabilen bir sistem tasarlanmıştır. BioBERT ve SciBERT, biyomedikal alana özel olarak geliştirilmiş önceden eğitilmiş iki dil modeli olarak kullanılmıştır. Geleneksel büyük dil modellerinden (BDM) farklı olarak, geliştirilen sistem, hasta verilerine dayalı olarak PKOS riskini yüzde olarak tahmin eder ve makalelerden doğrulama yaparak karara yardımcı olmaktadır. Sistem ayrıca PKOS ile benzer semptomlara sahip NCCAH, hiperprolaktinemi ve Cushing sendromu gibi diğer hastalıkların ayırıcı tanısını da sunabilmektedir. Sistem çıktılarının açıklama kalitesini belirlemek için BLEU, ROUGE ve BERTScore gibi doğal dil işleme (DDİ) metrikleri kullanılmıştır. Sonuç olarak, çalışma, DDİ tabanlı dinamik sorgulama ve risk tahmini özellikleri ile PKOS tanısında YZ temelli etkileşimli sistemlerin potansiyelini ortaya koymakta ve literatüre yenilikçi bir katkı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop an artificial intelligence (AI)-assisted clinical decision support tool for the diagnosis of Polycystic Ovary Syndrome (PCOS), a significant endocrine disorder affecting women's reproductive health. In the literature, PCOS diagnosis is generally made using clinical symptoms, ultrasound imaging, and hormonal analyses. However, this process is time-consuming and largely depends on patient-physician interaction. In this thesis, a system has been designed that identifies missing information based on patients' text-based expressions and dynamically generates follow-up questions. BioBERT and SciBERT, two pre-trained language models specifically developed for the biomedical domain, were utilized. Unlike traditional large language models (LLMs), the proposed system estimates PCOS risk as a percentage based on patient data and supports decision-making by validating findings through scientific literature. The system can also suggest differential diagnoses for conditions such as NCCAH, hyperprolactinemia, and Cushing's syndrome, which present with symptoms similar to PCOS. To evaluate the quality of the system's generated explanations, natural language processing (NLP) metrics such as BLEU, ROUGE, and BERTScore were used. In conclusion, this study demonstrates the potential of AI-based interactive systems in PCOS diagnosis through NLP-driven dynamic querying and risk prediction, offering an innovative contribution to the literature.
Benzer Tezler
- Polikistik ovaryan sendromlu kadınlarda egzersiz eğitiminin etkilerinin saptanması
Determining the effects of exercise training in woman with polycystic ovarian syndrome
ÖZGE ÇELİKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonDokuz Eylül ÜniversitesiFizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURAY YOZBATIRAN
- Deneysel PKOS modelinde mıf antagonisti ıso-1'in olası tedavi edici etkilerinin histolojik ve moleküler olarak incelemesi
Histologic and molecular investigation of possible therapeutic effects of mif antagonist iso-1 in an experimental PCOS model
İLAYDA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Histoloji ve EmbriyolojiEge ÜniversitesiHistoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTUĞ YAVAŞOĞLU
- Farklı (varyant) lüteinizan hormonun polikistik ovaryum sendromu etyolojisindeki önemi
The Role of variant luteinizing hormone in the etiology of polycystic ovary syndrome
KORAY ELTER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1998
Kadın Hastalıkları ve Doğumİstanbul ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN ERTÜNGEALP
- Polikistik ovaryum sendromlu kadınlarda folikül stimülan hormon reseptör geni mutasyonu
Follicle stimulating hormone receptor gene mutation in women with polycystic ovary syndrome
CEYHAN BARAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2001
Kadın Hastalıkları ve Doğumİstanbul ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TARIK ALTINOK
- Polikistik ovaryum sendromunda insülin direnci ve renin-angiotensin sistemi arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Assessment of insulin resistance and renin angiotensin activity in polycyctic ovarian syndrome
BURAK HACIHANEFİOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1998
Kadın Hastalıkları ve Doğumİstanbul ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı