Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka

Gelişen sağlık sistemi ve teknolojileri ile beraber üretilen verinin miktarı ve hacmi her geçen gün artmaktadır. Böylesi verilerin analiz edilmesinde gelenek­sel teknoloji ve alt yapılar yetersiz kaldığı için bu sorunu aşmak amacıyla büyük veri kavramı ortaya çıkmış ve bu alandaki ihtiyaçların karşılanmasında güçlü bir teknoloji olmuştur. Büyük sağlık verilerinden değer üretmek her ne kadar kıy­metli olsa da, bu verilerin sahiplerinin de mahremiyetini korumak aynı derecede önemlidir. Günümüzde kişisel verilerin sıklıkla üretildiği bir alan olan sağlıkta, verilerin toplanmasından depolanmasına, analiz edilmesinden yayınlanmasına kadar geçen süreçte veri mahremiyetine en üst seviyede riayet edilmesi gerek­mektedir. Bu çalışmada, büyük sağlık verilerinin yayınlanmasında veri mahremi­yeti problemi ele alınmış, büyük sağlık verilerine yönelik mahremiyet saldırıları ve koruma modelleri açıklanmış ve çeşitli değerlendirmeler sunulmuştur.

İçindekiler

• Bölüm 1: Büyük Sağlık Verilerinde Mahremiyet
• Bölüm 2: Sağlıkta Yapay Zeka: Makine Öğrenmesi Yöntemleri ve Uygulamaları
• Bölüm 3: Sağlıkta Yapay Zeka: Derin Öğrenme Teknikleri ve Uygulamaları
• Bölüm 4: Derin Öğrenme Mimarisi
• Bölüm 5: Medikal Görüntü İşlemede Derin Öğrenme Yöntemleri ve Konvolüsyonel Sinir Ağları
• Bölüm 6: Yapay Zeka ve Malpraktis
• Bölüm 7: Robotik Rehabilitasyon
• Bölüm 8: Dermatoloji ve Yapay Zeka
• Bölüm 9: Oftalmolojide Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Uygulamaları
• Bölüm 10: Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Alanında Yapay Zeka
• Bölüm 11: Ürolojide Yapay Zekanın Yeri ve Önemi
• Bölüm 12: Plastik, Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahide Yapay Zekanın Kullanımı
• Bölüm 13: Pediatride Yapay Zeka Uygulamaları
• Bölüm 14: Ruh Sağlığı ve Hastalıklarında Yapay Zekâ Uygulamaları
• Bölüm 15: Nükleer Tıpta Yapay Zekâ Uygulamaları
• Bölüm 16: Radyolojide Makine Öğrenmenin Rolü
• Bölüm 17: Radyolojide Derin Öğrenme
• İndeks