Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://jaihs.com/index.php/jaihs <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> tr-TR <p>Endülüs Ajans tarafından yayınlanmaktadır.</p> info@jaihs.com (Ali Murat Koç) muminalper.erdogan@ikcu.edu.tr (Mümin Alper Erdoğan) Wed, 18 Aug 2021 21:07:35 +0000 OJS 3.3.0.3 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 Hemşirelik Mesleğinin Geleceği: Robot Hemşireler https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1rev1 <p>Teknolojide hızlı değişim tüm sektörlerde olduğu gibi sağlık alanında da devrim yaratmıştır. Yapay zeka teknolojilerinin insan düşüncesinden daha yüksek performans gösterme olasılığı tüm mesleklerde olduğu gibi hemşirelik mesleğinde de tehdit olarak görülebilmektedir. Hemşireler profesyonel sağlık ekibinin vazgeçilmez bir parçasıdır, mesleki gelişim açısından teknolojiyi anlama ve aktif kullanımları mesleğin geleceği açısından önemlidir. Teknolojik gelişmelerin hemşirelik mesleğine ciddi etkileri olacağı açıktır. Hemşireler rutin ve tekrarlayan işlerini robot teknolojisine devredebilecekler. Bu durum robot hemşireler, hemşirelerin yerini alabilir mi? Hemşirelik mesleği son bulur mu? gibi soruları düşündürmektedir. Hemşireler yapay zeka ve teknolojiye uyum sağladıklarında robot hemşirelerin kullanım kolaylığı ve avantajlarından yararlanacak, hasta ile duygusal bağ kurması gereken bakım gibi karmaşık işlere vakit ayırabilecektir. Robot hemşireler henüz yetkin olmadığı için, insiyatif kullanma ve eleştirel düşünme gibi süreçlerde hemşirelerin yeri daha önemli olacaktır. Robot hemşirelerin kullanımı, robotlar ile birlikte çalışmak ve robotları yönetmek gibi yeni iş kollarına gereksinim sağlayacaktır ve rutin görevlerde iş gücü ihtiyacını azaltacaktır. Bu çalışma, teknolojik gelişmelerin mesleki gelişim sürecindeki etkileri, hemşirelik mesleğinin geleceğinde robot hemşirelerin yeri, robot hemşirelerin sağlık alanında kullanımı, robotlar ile çalışma durumunda dikkat edilmesi gereken güncel bilgilerin derlenmesi amacıyla yapılmıştır</p> Emel Gümüş- Ece Uysal Kasap Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1rev1 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000 Diş Hekimliğinde Yapay Zeka https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1rev2 <p>Teknolojik anlamdaki değişiklikler tıp ve diş hekimliği alanında büyük değişimler yaratmıştır. Bu değişime sebep olan en önemli yeniliklerden biri de yapay zekâ teknolojisidir. Tıp ve diş hekimliği alanında hasta sağlık hizmetlerine önemli katkıları ve hekimlere sağladığı kolaylıklar sayesinde gittikçe daha çok tercih edileceği düşünülmektedir. İşlem hızındaki artış, hesaplama gücü, depolama kapasitesi, farklı görevleri yerine getirme yeteneği ve gelişmiş grafik işlem birimleri ve bilgisayarların satın alınabilirliği ile tıpta ve özellikle radyolojide yeni bir dönemin başlangıcı kabul edilmektedir Diş hekimliği alanında da başlayan bu yeni dönem, hastalıkların erken teşhisinin yapılması ve önlenmesinde büyük katkı ortaya koyacaktır. Bu derlemenin amacı yaşadığımız dönem ve gelecek için son derece önemli bir noktada olan yapay zekâ teknolojisinin diş hekimliği alanındaki uygulamalarını anlatmaktır.</p> Hande Saglam- Tuğba ARI- İbrahim Şevki BAYRAKDAR- Elif BİLGİR- Mehmet UĞURLU- Özer ÇELİK- Kaan ORHAN Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1rev2 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000 Artificial Intelligence Applications Used in Pharmacy and Pharmacy Related Fields https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1rev3 <p>Changing occupational conditions with the development of technology required new definitions for each profession. Pharmacy is a field in which multidisciplinary studies that include many different fields are possible. The pharmacy profession, which was defined as a profession separate from medicine for the first time in 1960, has undergone changes required by the age in every period after 1960. Examples such as pharmacy laboratories where magistral medicines are prepared, the increase in the number of officinal drugs, the drug tracking system and the integration of the medulla system into pharmacies can be interpreted as a result of the pharmacy service's adaptation to the era. Nowadays, considering the necessity of change brought by technology, no pharmaceutical service can be considered independent of technology. Artificial intelligence algorithms can be used in every field of pharmacy. Artificial intelligence applications used in rational drug use, hospital pharmacy, community pharmacy, drug development and production. The aim of this study is; To evaluate the pharmacist's responsibilities and pharmacy practices in general in the light of current data and literature; The aim of this course is to explain artificial intelligence and the properties of artificial intelligence and present examples of artificial intelligence applications used in pharmacy.</p> Beşir Sefa MUMAY- Ömrüm ERGÜVEN Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1rev3 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000 Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Covid-19 Verilerinin İncelenmesi: Türkiye Örneği https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1or1 <p>Covid 19 virüsü günümüzde sağlığımızı ve yaşamımızı etkileyen en önemli sorunların başındadır. Bu virüsün normal bir hastada etkisinin yaklaşık olarak bir ay sürdüğü düşünülmektedir. Buradan yola çıkarak Türkiye Sağlık Bakanlığının açıkladığı günlük vakalar, vefatlar, iyileşenler, testler ve ağır hasta sayıları verilerinden yola çıkarak aylık bir değerlendirme yaprak virüsün aylık olarak seyrinin değerlendirilmesi amaçlandı. Araştırmamızda Mart 2020 ile Mart 2021 arasında açıklanan 12 aylık veri seti kullanıldı. Bu veri seti Makine Öğrenmesi sınıflandırma yöntemlerinden Random Forest algoritması ile analiz edildi. Analiz sonucunda yöntem Kesinlik, Duyarlılık, F Ölçüsü ve AUC performans ölçütleri ile sınandı. Ayrıca kullanılan değişkenlerin model için önemi değerlendirildi. Yapılan analizler sonucunda Modelimizin doğruluğu (OOB) ise %83 olarak bulundu. Performans ölçütleri de Kesinlik oranı %90, Duyarlılık oranı %89, F ölçüsü %89 ve Eğrinin altında kalan alan (AUC) %99 olarak bulundu. Değişken önemleri modelinin doğruluğu için en önemli değişken Günlük İyileşen Sayısı iken sınıf belirlemedeki en önemli değişken Günlük İyileşen Sayısı olarak belirlendi.</p> Zeynep ÖZEL- Mert DEMİRSÖZ Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1or1 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000 Google Trendler İle COVID-19'un Analiz Edilmesi: Türkiye ve Dünya Vaka Örnekleri https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1or2 <p>Bu çalışmada 01.01.2020 ile 21.03.2021 tarihini içine alan yaklaşık 14 aylık süre içerisinde büyük veri kaynağı olan Google Trends'i kullanarak COVID-19 pandemisinin eğilimleri ve bu eğilimler ile COVID-19 vakaları arasındaki ilişki düzeylerinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, öncelikle koronavirüs verileriyle ilişkili arama terimlerine göre oluşturulan Google Trends verilerine bağlı olarak pandeminin seyri hem Türkiye hem de Dünya bağlamında ortaya konulmuştur. Ardından ise günlük onaylanmış koronavirüs vakaları ile koronavirüs ilişkili arama terimleri kullanılarak üretilen Google Trends verileri karşılaştırmalı olarak hem Dünya hem de Türkiye özelinde incelenmiştir. Son olarak, Türkiye'de ve Dünyada Google Trend koronavirüs pandemisi ilişkili alt arama sorgularında öne çıkan arama terimleri ortaya konulmuştur. Türkiye ve Dünya vakalarından elde edilen bulgular, Google Trend Hit sayıları ile günlük onaylanmış vaka sayıları trendinin birbiriyle benzerlik göstermediğini ortaya koymuştur. Aynı zamanda Türkiye ve Dünya vakalarında Google Trend Hit sayılarının izlediği dalgalı seyrin aksine günlük onaylanmış vaka sayılarının doğrusal bir seyir izlediği gözlenmiştir. Google Trends üzerinden halk sağlığına yönelik arama faaliyeti verileri, COVID-19 pandemisi gibi halk sağlığı krizlerinde gerçek zamanlı, bilgilendirici ve maliyet etkili halk sağlığı politikaları oluşturulmasında ön bulgu olarak kullanılabilir. Bu tür bulgular aynı zamanda istatistiki verilerle ile karşılaştırılarak aralarındaki ilişki ortaya konulabilir.</p> Tevfik Bulut Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1or2 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000 Akıllı Telefon Kullanarak Yapay Zeka Tabanlı Farenjit Tespiti https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1or3 <p>Burun ve ağız boşluğunun arka duvarında oluşan iltihaplanma farenjit olarak tanımlanmaktadır.&nbsp; Son küresel salgınla birlikte solunum semptomları gösteren farenjit gibi hastalıkların ön teşhisinde mobil teknolojilerin kullanımı gittikçe önem kazanmıştır. Bu çalışmada, geliştirdiğimiz Android tabanlı akıllı telefon uygulamasına gömülü yapay zeka algoritması ile çekilen boğaz görüntülerinden farenjitin tespit edilmesi sağlanmıştır.&nbsp; Yapay zeka yöntemlerinden biri olan derin öğrenmenin Android’e gömülebilmesi ile internet bağlantısı olmaksızın hızlı ve yüksek doğrulukla sonuçlar alınabilmektedir. Popüler derin öğrenme yöntemlerinden Inception-v3, MobileNet-v2, Xception, VGG16, VGG19 ve ResNet50 mimarileri farenjit tespitindeki performanslarını değerlendirmek için eğitilmiştir. Çekilen görüntünün ağız içi veya dışı olduğunu tespitinden sonra ağız içi görüntülerinin farenjit tespiti yapılması gerekmektedir. Bu nedenle sıralı olarak çalışan iki sınıflandırıcı tasarlanmıştır. İlk sınıflandırıcılar MSCOCO veri kümesiyle eğitilirken, ikinci sıradaki sınıflandırıcılar çoğaltma yöntemleri ile genişletilen 131 adet farenjit ve 208 adet farenjit olmayan boğaz görüntüsünün olduğu veri kümesiyle eğitilmiştir. Eğitilen mimariler arasından ResNet50 %96.20 doğrulukla en yüksek performansı göstermiştir. Geliştirdiğimiz ‘<em>Farenjit Tanımlama</em>’ adlı Android uygulamasına ResNet50 mimarisinin gömülmesiyle kullanıcılar pratik bir şekilde ön teşhis yapabilecek, böylelikle salgından kaynaklı sağlık sistemindeki yükün azaltılmasına katkı sağlanacaktır.</p> Vakkas DOĞAN- Volkan KILIÇ Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y1or3 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000 Yapay Zeka Sistemlerine Dair Hukuki Düzenlemelere Doğru https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y2ed1 Başak Ozan Özparlak Telif Hakkı (c) 2021 Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi (Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences) ISSN:2757-9646 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 https://jaihs.com/index.php/jaihs/article/view/i2y2ed1 Wed, 18 Aug 2021 00:00:00 +0000