Blokzincir tabanlı güvenilir ve açıklanabilir yapay zeka kullanan akıllı sağlık çatısının geliştirilmesi
Development of smart health framework using blockchain-based trustworthy and explainable artificial intelligence
- Tez No: 995887
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Ruh sağlığı, İnsan sağlığı, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Mental health, Human health, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık hizmetlerinde artan veri hacmi ve karar süreçlerinin karmaşıklığı güvenilir, açıklanabilir ve operasyonel açıdan sürdürülebilir yapay zeka çözümlerine duyulan ihtiyacı büyük ölçüde artırmıştır. Akıllı sağlık sistemlerinin gelişimi, yapay zeka tabanlı modeller, IoMT altyapıları, bulut ve kenar bilişim yaklaşımları ile blokzincir temelli güvenlik mekanizmalarının bir arada kullanımını gerekli kılmaktadır. Bu tez çalışması, sağlık sistemlerine duyulan gereksinimlere yanıt verebilmek amacıyla akıllı sağlık sistemlerine yönelik güvenilir, açıklanabilir ve ölçeklenebilir bir yapay zeka çerçevesi geliştirmektedir. Tez çalışmasının ilk aşamasında yapay zekanın sağlık alanındaki konumu kavramsal, teknolojik ve uygulama açısından ele alınmış ve sonraki bölümünde akıllı sağlık ekosistemlerinin yapı taşlarını oluşturan IoMT sensör sistemleri, bulut-kenar bilişim mimarileri, veri analitiği süreçleri ve blokzincir tabanlı güvenlik altyapıları kapsamlı biçimde değerlendirilmiştir. Tez çalışmasının bir diğer aşamasında biyomedikal bilgi erişimini destekleyen çoklu ajan yapısına sahip bir LLM mimarisi tasarlanmıştır. Bu mimari ile RAG tabanlı bilgi işleme ve modüler ajan etkileşimleriyle klinik karar süreçlerinde tutarlı ve güvenilir çıktılar üretilmiştir. Tez çalışmasında kapsamında yapılan bir diğer çalışmada ise IoMT sensör verilerinin analizine yönelik açıklanabilir ve güvenilir bir yapay zeka çerçevesi geliştirilmiştir. Bu çerçeve, bulut-kenar mimarisi kullanılarak blokzincir tabanlı parçalama yöntemi ile veri güvenliğini artırmakta ve Transformer modelleri ile sensör verilerinin yüksek doğrulukla işlenmesini sağlamaktadır. Elde edilen bulgular, önerilen mimarinin doğruluk, yorumlanabilirlik, güvenlik ve sistem bütünlüğü açısından güçlü performans sergilediğini göstermektedir. Bu çalışma, akıllı sağlık teknolojilerinin gelecekteki tasarımı için ölçeklenebilir, güvenilir ve bütünleşik bir model oluşturarak literatüre önemli bir katkı sunmaktadır. Son olarak tez çalışması kapsamında, mental sağlık alanına odaklanan yeni bir çok-modlu öğrenme yaklaşımı geliştirilmiştir. Söz konusu yaklaşımda, görsel veriler ile sosyal medya metinleri birlikte ele alınarak Federe Öğrenme ve blokzincir destekli güvenli bir mimari içerisinde işlenmiş, böylece veri gizliliği korunurken farklı veri türlerinin birbirini tamamlayıcı etkisiyle daha dengeli ve genellenebilir bir mental sağlık sınıflandırma modeli elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The increasing volume of data in healthcare services and the complexity of decision-making processes have significantly increased the need for reliable, explainable, and operationally sustainable artificial intelligence solutions. The development of smart healthcare systems necessitates the combined use of artificial intelligence-based models, IoMT infrastructures, cloud and edge computing approaches, and blockchain-based security mechanisms. This thesis develops a reliable, explainable, and scalable artificial intelligence framework for smart healthcare systems to meet the requirements of healthcare systems. The first phase of the thesis examines the position of artificial intelligence in the healthcare field from conceptual, technological, and application perspectives. The subsequent section comprehensively evaluates IoMT sensor systems, cloud-edge computing architectures, data analytics processes, and blockchain-based security infrastructures, which form the building blocks of smart healthcare ecosystems. In another phase of the thesis, an LLM architecture with a multi-agent structure supporting biomedical information access was designed. With this architecture, consistent and reliable outputs were produced in clinical decision-making processes through RAG-based information processing and modular agent interactions. Another component of the thesis proposes an explainable and trustworthy artificial intelligence framework for the analysis of IoMT sensor data. This framework enhances data security through a blockchain-based sharding mechanism integrated within a cloud-edge architecture and enables high-accuracy processing of sensor data using Transformer-based models. The findings demonstrate that the proposed architecture exhibits strong performance in terms of accuracy, interpretability, security, and system integrity. This work contributes significantly to the literature by establishing a scalable, reliable, and integrated model for the future design of smart health technologies. Finally, within the scope of the thesis, a new multi-modal learning approach focused on mental health has been developed. In this approach, visual data and social media texts are processed together within a Federated Learning and blockchain-supported secure architecture, thus obtaining a more balanced and generalisable mental health classification model through the complementary effect of different data types while preserving data privacy.
Benzer Tezler
- Akreditifte blokzinciri ve akıllı sözleşmelerin uygulanabilirliğinin hukuki açıdan değerlendirilmesi
Legal assessments of applicability of blockchain and smart contracts in the letter of credit
ZEYNEP ÖZKAN
- Blokzincir tabanlı akıllı sözleşme kullanarak güvenli veri saklama ve veri doğrulama
Secure data storage and data verification using blockchain based smart contract
SEFA TUNÇER
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN KARAKUZU
- Blokzincir tabanlı bütünleşik yeni bir kimlik doğrulama yöntemi ve bir uygulama geliştirilmesi
Development of a novel integrated blockchain-based authentication method and its application
DİDEM YANGEÇ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF KOYUN
- Blokzincir tabanlı ıot sağlık platformu ile hasta verilerinin güvenli paylaşımı ve izlenmesi
Secure sharing and monitoring of patient data through a blockchain-based iot healthcare platform
GALAL ABDULRAHEEM ALI AHMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- Blokzincir tabanlı kayıtların medeni usul hukuku açısından güvenilirliği ve delil olarak değerlendirilmesi
The reliability of blockchain-based records from the perspective of civil procedure law and their evaluation as evidence
ESAT ERBİL TAVUS
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
HukukÇağ ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE ARSLANPINAR TAT