3649757

Haftalık Sağlık ve Yapay Zeka Özeti – January 19, 2026

İşte sağlık ve yapay zeka alanındaki en son gelişmeler (19 Ocak 2026 haftası)

🔹 Yapay zeka destekli yöntemlerin, pre-servikal kanser hastalarının deneyimlerini keşfetmek için uygulanması ve doğrulanması.

Yapay zeka araçları, pre-servikal kanserle ilgili 4,592 Reddit gönderisini analiz ederek, hastaların endişelerini ve topluluk desteğini ortaya koyuyor. 📊💬



——-

🔹 Çevrimiçi davranış ile klinik içgörü arasında köprü kurmak: YouTube’da intihar eğilimleri üzerine yapılan uzunlamasına LLM tabanlı bir çalışma, yeni dijital işaretler ortaya koyuyor.

Uzunlamasına çalışma, YouTube davranışını intihar eğilimleri ile ilişkilendiriyor ve 166 konu ile anahtar dijital işaretleri ortaya koyuyor. 📊💔



——-

🔹 Gençlerde fiziksel aktivite ve sağlıkla ilgili fitness’ı analiz etmek için yapay zeka tabanlı bir algoritma.

Yapay zeka destekli analiz, gençlerin fitness değerlendirmelerini artırıyor: sınıflandırmada %98.448 doğruluk ve performans tahminlerinde iyileşme. 📊🤖



——-

🔹 Yapay zeka ile Gelişimsel Dil Bozukluğu Tanısını Geliştirmek: Gerçek ve Sentetik Verileri Kullanan Açıklanabilir Bir Tarama Uygulamasının Geliştirilmesi.

Yapay zeka destekli uygulama, DLD tanısını artırıyor ve klinik tanılarla yüksek uyum gösteriyor. Anahtar dil işaretleri analiz edildi. 📊🤖



——-

🔹 Periodontoloji bilgi testi üzerine büyük dil modellerinin liderliği.

Büyük dil modelleri, periodontoloji testlerinde %65 doğruluk gösteriyor, klinik karar destek için güvenilirlikten yoksun. 📊🦷



——-

🔹 Psikiyatri ve Psikoloji alanında İkamet Edenler, Araştırmacılar ve Öğrenciler için Veri Bilimi Eğitimi: Program Geliştirme ve Değerlendirme Çalışması.

Psikiyatri Eğitiminde Yapay Zeka: 10 stajyer, NLP güvenini 1.35’ten 2.79’a çıkardı! 📈💻 #VeriBilimiEğitimi



——-

🔹 [Tıpta Yapay Zeka ve Robotların Sorumlu Kullanımı: Otorinolarengoloji için Fırsatlar, Zorluklar ve Perspektifler].

Tıpta yapay zeka ve robotlar: etik zorluklarla uygulamaları dönüştürüyor. Anahtar ilkeler: şeffaflık, ortak sorumluluk, meşruiyet. 🤖⚕️



——-

🔹 Yüksek Tansiyonlu Hastalarda Yapay Zeka Tanıma Tabanlı Telerehabilitasyonun Egzersiz Kapasitesine Etkileri: Randomize Kontrollü Çalışma.

Yapay zeka telerehabilitasyonu, hipertansiyon hastalarında egzersiz kapasitesini artırıyor: 8 hafta sonra 6MWD’de 62.77m iyileşme! 📈💪



——-

🔹 Hayati Tehlike Arz Eden Prehastane Travmalarının Fenotiplemesi için Yapay Zeka Destekli Kümeleme.

Yapay zeka, travma hastalarını üç fenotipe ayırıyor ve T-1 grubunda %93.1 ölüm oranını ortaya koyuyor. Acil bakım için anahtar! 🚑📊



——-

🔹 Yapay Zeka Tabanlı Radyoloji Yazılımında Düzenleyici Şeffaflık Üzerine Kapsamlı İnceleme: PMDA Onaylı SaMD Ürünlerinin Analizi.

Radyolojide yapay zekayı keşfetmek: 2026 PMDA onaylı yazılım incelemesi, şeffaflık boşluklarını ortaya koyuyor. 📊🤖



——-

🔹 Ampuller Neoplazmlarının Yapay Zeka Destekli Hiyerarşik Sınıflandırılması: Beyaz Işık ve Dar Bant Görüntüleme Kullanarak Derin Öğrenme Yaklaşımı.

Yapay zeka destekli derin öğrenme, ampuller lezyon tanısını artırıyor: %92.2 doğruluk, yüksek dereceli displazi için %83.3 hassasiyet. 📊🔍



——-

🔹 NHS’te Teknolojinin Yavaş Benimsenmesi Üzerine Endişeler, Sağlık Bakanı Dedi

NHS, teknolojiyi benimseme konusunda zorluklarla karşılaşıyor, Sağlık Bakanı uyarıyor. Yavaş ilerleme, verimliliği ve hasta bakımını engelleyebilir. 📉💻



——-

🔹 ViSQA: Vietnamca Konuşulan Soru Cevaplama için Bir Referans Veri Seti ve Temel Modeller.

ViSQA: 13,000’den fazla çift ile ilk Vietnamca Konuşulan Soru Cevaplama Referansı, ASR hatalarının performans üzerindeki etkisini ortaya koyuyor. 📊🔍



——-

🔹 SARS-CoV-2 Enfeksiyonu Sonrası Akut Sequelae Olan Çocuklarda Ekokardiyografik Değerlendirme: Derin Öğrenme Kullanarak.

PASC’li çocuklarda ekokardiyografi: Derin öğrenme %96.6 doğruluk sağlıyor! 🫀📊



——-

🔹 Sağlık Veri Araştırma Servisi için Yeni CEO Atandı

Sağlık Veri Araştırma Servisi için yeni CEO atandı. Dr. Melanie Ivarsson, tıbbi araştırma verilerine erişimi kolaylaştırmayı hedefliyor. 📊👩‍⚕️



——-

🔹 WSSM: Çoklu Görev İşbirliğine Dayalı Zayıf Denetimli Ağız Mukozal Hastalık Segmentasyon Modeli.

Yenilikçi WSSM modeli, çoklu görev işbirliği ile ağız mukozal hastalık segmentasyon doğruluğunu %6.06 artırıyor. 📊🦷



——-

🔹 Hükümet, NHS Dijital Reformlarındaki Riskleri Tanıyor

Hükümet, NHS dijital reformlarındaki riskleri kabul ediyor ve maliyet, karmaşıklık ve veri güvenliği endişelerini vurguluyor. 📊🔒



——-

🔹 Üst Eklem Nörorehabilitasyonu için Yapay Zeka ve Giyilebilir Teknolojiler.

Yapay Zeka ve Giyilebilir Teknoloji, Üst Eklem Nörorehabilitasyonunu Dönüştürüyor: 51 Çalışma İncelendi 📊🤖



——-

🔹 Kanser Araştırması ve Onkolojide Yapay Zeka Ajanları.

Yapay zeka ajanları, kanser araştırmalarını devrim niteliğinde değiştiriyor: ilaç tasarımını optimize ediyor, tedavi öneriyor ve karmaşık zorluklarla başa çıkıyor. 🤖💊



——-

🔹 Kuzey İrlanda’da Kırık Tespiti için Yapay Zeka Aracı Tanıtıldı

Kuzey İrlanda’da kırık tespiti için yapay zeka aracı tanıtıldı. 🦴 Kemik kırıklarını tanımlamada doğruluğu artırmayı hedefliyor. 🏥



——-

Bu haftanın bülteni burada sona erdi! Daha fazla sağlık ve yapay zeka güncellemeleri için takipte kalın. 🚀💡

#SağlıkAI #TeknolojiHaberleri

Related Posts

Bir Cevap Yazın

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.