https://jaihs.com/index.php/jaihs/issue/feed Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 2021-04-15T00:00:00+00:00 Ali Murat Koç info@jaihs.com Open Journal Systems <p><strong>Sağlık Bilimlerinde Yapay Zekâ Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences)</strong> yayın dili Türkçe ve İngilizce olan, yılda üç kez (Nisan, Ağustos ve Aralık aylarında) yayımlanan uluslararası, hakemli bir bilimsel dergidir. Yapay zeka uygulamalarının sağlık bilimlerinde kullanımını konu alan orjinal araştırma, derleme ve olgu sunumları yayınlamaktadır.</p> <p><em>Dergimizin herhangi bir kurum/kuruluş ile doğrudan ilişkisi bulunmamaktadır.</em></p> https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1r1 Ortopedi ve Travmatolojide Yapay Zeka Uygulamaları 2021-03-08T08:39:15+00:00 Salih BEYAZ salihbyz@gmail.com Şahika Betül YAYLI sahika.betul@gmail.com <p><span style="font-weight: 400;">Ortopedide yapay zeka konusunda yayınlanan çalışmalara bakıldığında röntgen grafisinden kırık tanıma ve eklem dejenerasyon sınıflandırma sistemlerinin oldukça popüler olduğu görülmektedir. Bu durumun başlıca nedeni ortopedistlerin çoğu zaman bu hastalıkların tanısında sadece röntgen grafisine bakarar karar vermeleridir. Ayrıca röntgen grafisinin manyetik rezonanas görüntüleme ve bilgisayarlı tomografi görüntülerine kıyasla daha kolay işlenmesi bu konulara ilgiyi artırmaktadır. Yapılan çalışmalar geliştirilen algoritmaların verdiği kararlarda ortopedist olmayan hekimlerden daha iyi ve neredeyse bir ortopedik cerraha yakınlıkta tanı koyma potansiyeli göstermektedir. Yapay zeka uygulamaları sadece görüntü odaklı tanı koyma alanında değil, preop değerlendirmede, postop takip süreçlerinin yönetiminde, hasta memnuniyetinin artırılmasında ve maliyet etkin kişisel çözümler sunarak kaynakların daha verimli kullanılmasında gelecek vaad etmektedir.&nbsp; Yakın gelecekte doğal dil işleme tekniklerinin de etkin hale gelmesiyle hastayı dinleyen, raporları yorumlayan sistemlerin de hayatımıza girmesi olasıdır.</span></p> 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1r2 Covid-19 Pandemic and Investigation of Artificial Intelligence Applications Used in the Pandemic 2021-03-11T10:49:38+00:00 Beşir Sefa MUMAY sefamumay@gmail.com Ceren MUTLU cerenmutlu1999@gmail.com <p>It is certain that there have been dozens of pandemics in human history that caused mass deaths and destruction. Covid-19 disease has also turned into a pandemic with its rapid and intercontinental spread. According to some sources, the Covid-19 pandemic is one of the worst disasters in human history. Despite very serious precautions taken worldwide, Covid-19 continues to threaten health systems and human life. Under these conditions, humanity needs faster, cheaper, more efficient and more accurate diagnostic and treatment methods both in order to control the current pandemic and to be prepared for new pandemics. Undoubtedly, artificial intelligence technologies that are correctly designed and put into service will provide us with this support. In fact, many simultaneous vaccination studies, many applications that make life easier during the pandemic period, the use of artificial intelligence algorithms with foresight and predictive ability, have somewhat reduced the destruction of the pandemic. This study aims to evaluate the coronavirus-induced pandemics and SARS-CoV-2 virus in general in the light of current data and literature, to explain the features of artificial intelligence, and to present examples of artificial intelligence applications used in the pandemic period.</p> 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1r3 Kızılötesi Termal Görüntülemenin Yapay Zeka Tabanlı Biyomedikal Uygulamaları 2021-03-18T19:34:04+00:00 Saim ERVURAL saim.ervural@karatay.edu.tr Murat CEYLAN mceylan@ktun.edu.tr <p>Kızılötesi termal görüntüleme, vücut sıcaklığı dağılımının ve değişiminin izlenmesine izin veren invazif olmayan, zararlı radyasyon içermeyen, temassız bir modalitedir. Periferik kan akışı, otonom sinir sistemi, vazokonstriksiyon / vazodilatasyon, iltihaplanma, terleme veya diğer süreçler hakkında fizyolojik bilgiler sağlaması medikal alanda kullanımını yaygınlaştırmıştır. Yapay zekâ alanında yaşanan gelişmeler medikal uygulamalarda da karşılık bulmuş ve makine öğrenimi metodları karar verme, hastalık takibi, cerrahi planlama gibi birçok görev için kullanılır hale gelmiştir. Termal verilerin yorumlanması için yapay zekâ yöntemlerinin kullanılması, bir tanı, tedavi planlama veya cerrahi değerlendirme senaryosunda doktorlara ikinci bir görüş sağlamak için etkin bir çözüm olabilir.&nbsp; Bu araştırmanın amacı; literatür kaynaklarının incelenerek termal görüntülemenin medikal uygulamalardaki sınıflandırma, karar verme gibi süreçlerde Yapay zekâ yöntemlerinin işleyişlerini değerlendirmek ve literatür hakkında bilgi sunmaktır.</p> 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1or1 Pandemi Döneminde Tıp Fakültesi Öğrencilerine Simülasyon Tabanlı Online Eğitim: Biyofizik Örneği 2021-03-22T06:50:17+00:00 Güven AKÇAY guvenakcayibu@gmail.com <p>Temel tıp eğitimi, hekimlik eğitiminin birinci ve en temel basamağını oluşturmaktadır. Anatomi, biyofizik, farmakoloji, fizyoloji, histoloji gibi bazı dersler dahili ve cerrahi bilimlere zemin oluşturmaktadır. Bu derslerin hem yoğunluğu hem de zorluğundan dolayı konuların bazen anlaşılması güçleşmekte ve pekiştirilmemektedir. Özellikle pandemi döneminde online eğitim ile uygulama/pratik derslerin olmaması nedeniyle konuların anlaşılması daha da güçleşmektedir. Simülasyon eğitimlerinin konunun kavranmasına yardımcı olduğu bilinmektedir. Bundan dolayı pandemi sürecinde verilen online eğitimlerde simülasyon uygulamalarının kullanımı konunun anlaşılmasına yardımcı olabilmektedir. Pandemi döneminde Tıp Fakültesi 1. sınıf öğrencilerinin online eğitimde simülasyon tabanlı öğretimin biyofizik dersindeki genel memnuniyetinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Araştırma 102 öğrenci üzerinde yapılmıştır. Veri toplama aracı olarak Google Anket Formu kullanılmıştır. Bu çalışmada yer alan memnuniyet ölçeği 13 madde üzerinden iç tutarlılığı değerlendirildiğinde ölçeğin toplam Cronbach alfa değerinin %86 olduğu saptanmıştır ve ölçeğin geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğu ve tıp eğitimi veren kurumlarda öğrencilerin memnuniyet düzeylerini belirlemede kullanılabileceği düşünülmüştür. Bu çalışmada pandemi döneminde tıp fakültesi öğrencilerine biyofizik dersinde simülasyon ağırlıklı online eğitiminin öğrencilerin dersten memnuniyet ve beklenti düzeylerine etkisi araştırılmıştır.</p> 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1or2 Sağlık Veri Setlerinde Öznitelik Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi 2021-03-24T08:29:05+00:00 Aslı SUNER asli.suner@ege.edu.tr Mert DEMİRARSLAN mert.demirarslan@gmail.com <p>Günümüzde veri setleri, farklı cihazlardan toplanan verilerle çok yüksek boyutlu ve spesifik hale geldiğinden, öznitelik seçimi veri madenciliğinde veri boyutunu azaltmada önemli bir veri ön işleme adımıdır. Bu çalışma, öznitelik seçim yöntemlerini kullanarak makine öğrenmesi yöntemlerinin hesaplama süresini ve maliyetini düşürüp sınıflandırma performansının iyileştirilmesini amaçlamaktadır. Öznitelik seçim yöntemleri filtreleme yöntemleri, sarmal yöntemler ve gömülü yöntemler olmak üzere üç ana başlık altında incelenmektedir. Çalışmada makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından destek vektör makinesi, Naïve Bayes ve karar ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan veriler UCI ve Kaggle veri tabanlarından elde edilmiştir. Algoritmaların sınıflandırma performanslarını karşılaştırmak için doğruluk değerleri hesaplanmıştır. Tüm analizlerde WEKA 3.8.3, R3.3.0 ve Tableu programları kullanılmıştır. Analizlerde uygun yöntemler kullanılarak gereksiz öznitelikler çıkarıldıktan sonra; algoritmaların sınıflandırma performansları ve çalışma süreleri hesaplanmıştır. Doğruluk değerleri, öznitelik seçiminden sonra kullanılan veri setlerinde MNIST için % 87’e, Parkinson&nbsp; için % 85’e, SCADI için % 97’ye, HCC için % 100’e ve meme kanseri için% 78'e yükselmiştir. En yüksek performansa sahip algoritma karar ağaçları (J48) sarmal yöntem öznitelik seçimi ile elde edilmiştir. En hızlı metot filtreleme yöntemi iken, en uzun süre çalışan algoritma sarmal yöntemdir. Bulgulara göre, çok sayıda özniteliğe sahip verilerin sınıflandırma performansları, öznitelik seçimi yapılmış verilere göre daha düşük bulunmuştur. Sonuç olarak, düşük boyutlu veri setleri, daha düşük hesaplama maliyetleri ile daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağlayabilmektedir.</p> 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1le1 Sağlık Çalışanları Yapay Zekaya Hazır Mı? 2021-03-14T16:17:20+00:00 S. Ayhan ÇALIŞKAN ayhanca@gmail.com Kadir DEMİR kademir07@gmail.com Ozan KARACA ozankaraca10@gmail.com <p>Sağlık bilimlerinde yapay zeka araştırmaları ile bu araştırma sonuçlarından yararlanılarak geliştirilip sağlık hizmeti kullanımına sunulan ürünler ve uygulamalar geniş bir yelpazeye yayılmaktadır. Sağlık verilerinin toplanması, sınıflanması, yorumlanması, bu verileri kullanarak laboratuvar verilerinin (örneğin, radyolojik ve patolojik görüntülerin) işlenmesi ile elde edilen bilgilerin tıbbi ve cerrahi tedaviyi destekleyici olarak kullanılması bu geniş çerçevenin içinde yer almaktadır. Ayrıca tüm bu aşamalar hakkında hastanın ve ilgili sağlık çalışanlarının bilgilendirilmesi, gerektiğinde erken uyarılması da sürecin önemli bir parçasıdır. Bu çerçeveden bakıldığında tıp ve sağlık bilimleri alanında yapay zekanın kullanımı ve görünürlüğü giderek artmaktadır.</p> 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1ed1 Editörden-I 2021-03-12T12:17:45+00:00 Ali Murat Koç alimuratkoc@gmail.com 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i1y1ed2 Editörden-II 2021-03-09T05:39:18+00:00 Melih Bulut drmelihbulut@gmail.com 2021-04-15T00:00:00+00:00 Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences)