Haftalık Sağlık ve Yapay Zeka Özeti – December 08, 2025

İşte sağlık ve yapay zeka alanındaki en son gelişmeler (08 Aralık 2025 haftası)

🔹 Bakteriyofaj KP32’nin Yapısal Açıklaması: Klebsiella Pneumoniae’ye Karşı Moleküler Cephaneliğinin Çözülmesi.

AI, KP32 Faj Yapısını Ortaya Çıkarıyor: Klebsiella Pneumoniae’yi Hedefleyen 500’den Fazla Protein! 🦠🔬

——-

🔹 Küçük hücreli dışı akciğer kanseri alt türlerinin çapraz ölçekli çoklu örnek öğrenimine dayalı sınıflandırılması.

Devrim niteliğindeki model, akciğer kanseri alt türlerini sınıflandırmada %97 doğruluk sağlıyor! 📊🔬 Çeşitli veri setlerinde sağlam!

——-

🔹 Gerçek Cihazlar Üzerinde ECG Tabanlı Klinik Karar Destek Sistemleri için Laboratuvar Tabanlı Federated Learning Dağıtımı.

Federated Learning, klinik karar destek sistemlerinde ECG verisi gizliliğini artırıyor ve gerçek IoT cihazlarında %93 F1 skoru elde ediyor. 📊💡

——-

🔹 Yapay zeka destekli elektrokardiyogram modellerinde açıklanabilirliğin maliyeti.

AI-ECG modelleri: Performans ve açıklanabilirlik arasında denge sağlama. 📊🔍 Çalışma, yorumlanabilirlik ve tanısal doğruluk arasındaki dengeyi ortaya koyuyor.

——-

🔹 Akut böbrek hasarının küresel epidemiyolojisi: zorluklar ve fırsatlar.

Küresel AKI: Yılda 2 milyon ölüm, artan kronik böbrek hastalığı riski ve eşitlikçi bakım için acil ihtiyaç. 🌍💔

——-

🔹 Kraniosinostoz düzeltimi için cerrahi planlama amacıyla birleştirilmiş makine öğrenimi ve sonlu eleman modelleme aracı.

Yenilikçi araç, kraniosinostoz cerrahisi planlamasını %0.95 doğrulukla geliştiriyor! 🤖🧠 Radyasyon maruziyetini azaltır, sonuçları iyileştirir.

——-

🔹 Prostatın holmium lazer ile enükleasyonu sırasında apikal mukozal korumanın değerlendirilmesinde uzmanlar arasında uyum (HoLEP): yapay zeka modeli geliştirme için sonuçları.

HoLEP’te apikal mukozal koruma konusunda uzmanların görüş birliği %85, bu da AI model doğruluğu için kritik öneme sahip. 🤖🔍

——-

🔹 Yapay zeka destekli sanal asistanlar aracılığıyla ev rehabilitasyonunu geliştirmek: bir anlatı incelemesi.

Yapay zeka destekli sanal fizyoterapi asistanları, ev rehabilitasyonunu geliştiriyor, uyumu ve sonuçları artırıyor. Ana zorluklar arasında sensör doğruluğu ve katılım yer alıyor. 🤖🏡

——-

🔹 İnterstisyel Akciğer Hastalığı için Nicel Görüntüleme.

Nicel görüntüleme, ILD tanı ve tedavisini artırarak, CT ve yeni MRI tekniklerini kullanıyor. 📊🫁

——-

🔹 Yapay zeka destekli karar verme süreçlerine yeni bir döneme mi giriyoruz?

Yapay zekanın diş hekimliğindeki rolünü keşfetmek: karar verme ve hasta sonuçları üzerindeki potansiyel etkileri. 🤖🦷

——-

🔹 İkili zaman noktası CT taramalarında zamansal değişiklikler kullanarak akciğer kanseri hayatta kalma tahmini.

Akciğer kanseri hayatta kalma tahmini, ikili zaman noktası CT taramaları ile artırılmıştır. 📊 Çalışma, temel modeller kullanarak doğruluğun arttığını gösteriyor. 🩺

——-

🔹 Düşük ve orta gelirli ülkelerdeki erken doğmuş ve gestasyonel yaşa göre küçük yenidoğan bebeklerin maternal lipidomik imzaları.

Maternal lipid seviyeleri, erken doğum ve SGA doğumlarını etkiliyor. Ana bulgular: trigliserit dengesizlikleri, erken doğum tahmini için AUC 0.69. 📊👶

——-

🔹 Tekrar eden implantasyon başarısızlığı için immünolojik risk faktörleri: çok merkezli retrospektif kohort çalışması.

Derin öğrenme, tekrar eden implantasyon başarısızlığında canlı doğumları %87.4 doğrulukla tahmin ediyor. Ana faktörler: yaş, Th1/Th2 oranı, BMI. 📊🤰

——-

🔹 EEG’den metne modellerin gürültü bazlı performans analizi ile değerlendirilmesi.

EEG’den metne modeller potansiyel gösteriyor ancak öğrenmek yerine kalıpları ezberleyebilir. Titiz bir değerlendirme gerekiyor! 🧠📊

——-

🔹 Savaş travmasını haritalama: Ukrayna’daki ruh sağlığı etkilerini tahmin etmek için bir makine öğrenimi yaklaşımı.

Makine öğrenimi, Ukrayna’daki savaşta ruh sağlığı etkilerini tahmin ediyor ve PTSD ile anksiyetenin ana etkenlerini ortaya koyuyor. 📊🧠

——-

🔹 Uzun hastane yatışları ile ilişkili klinik yollardaki ana varyansların belirlenmesi: Makine öğrenimi ve ePath gerçek dünya verileri kullanarak model geliştirme ve doğrulama çalışması.

Makine öğrenimi, uzun hastane yatışlarıyla bağlantılı klinik varyansları belirliyor ve hasta yönetimini geliştiriyor. 📊🏥

——-

🔹 Yapay zeka kullanarak periodontitisin radyografik tanısı: görüntüleme modları arasında ikili ve aşama sınıflandırmalarını karşılaştıran bir meta-analiz.

Periodontitis Tanısında AI: Hassasiyet %87.2 📊, Doğruluk %88.9 🦷—Görüntüleme Modlarının Meta-Analiz İncelemesi.

——-

🔹 EndoCompass Projesi: Tiroid Endokrinolojisi için Araştırma Yol Haritası.

EndoCompass Projesi: Tiroid Endokrinolojisinde Stratejik Araştırma Öncelikleri 🧠📊. Ana bulgular, finansman eksikliklerini ve araştırılması gereken kritik alanları vurguluyor.

——-

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

#HealthAI #TechNews