← Tüm yazılar

News 4 dk okuma

Haftalık Sağlık ve Yapay Zeka Özeti – December 15, 2025

Yusuf Yesil, MD, MIS
İşte sağlık ve yapay zeka alanındaki en son gelişmeler (15 Aralık 2025 haftası)

🔹 Token-splitting, plastik cerrahi sınavlarında GPT-4.1 performansını artırıyor: Yapay Zeka Destekli Tıp Eğitimi için sonuçlar.

Token-splitting, plastik cerrahi sınavlarında GPT-4.1’in doğruluğunu %92.93’e çıkararak tıp eğitiminde yapay zekayı geliştiriyor. 📚🤖



——-

🔹 Sağlık hizmetlerinde çok modlu yapay zekanın sorumlu benimsenmesi: vaatler ve zorluklar.

Sağlık hizmetlerinde çok modlu yapay zekayı keşfetmek: vaatler, zorluklar ve eşit hasta sonuçları için stratejiler. 🤖💉



——-

🔹 CT görüntülerinde ekstrapancreatik perinöral invazyonu tahmin etmek için derin öğrenme.

Derin öğrenme modeli, pankreas kanserinde ekstrapancreatik perinöral invazyonu %79.7 doğrulukla tahmin ediyor. 📊🤖



——-

🔹 Akıllı ve Sürdürülebilir: Akıllı Tekstiller, IoT Entegrasyonu ve İnsan Merkezli Tasarım Üzerine Küresel Bir İnceleme.

Akıllı tekstiller, giyilebilirlerde konfor ve sürdürülebilirliği artırmak için IoT ile entegre ediliyor. 🌱📊



——-

🔹 Engelli bireylerde insan aktivite kalıplarının etkili sınıflandırılması için derin öğrenme modellerinin entegrasyonu.

Devrim niteliğindeki derin öğrenme modeli, engelli bireyler için insan aktivite tanıma konusunda %99 doğruluk sağlıyor! 🤖📊



——-

🔹 İdrar yolu enfeksiyonlarını tahmin etmek için çok faktörlü makine öğrenimi modelleri: bir pilot çalışma.

Makine öğrenimi, idrar yolu enfeksiyonlarını vitamin D seviyeleri, yaş, cinsiyet ve idrar pH’ı kullanarak tahmin ediyor. %88’e kadar doğruluk! 📊🔬



——-

🔹 Yatay gen transferi tespiti için genomik veri temsilleri.

44 genomik veri temsili değerlendirildiğinde, RCKmer (k=7) ile SVM’in HGT tespiti için F1: 0.959 elde ettiği görülüyor. 📊🔬



——-

🔹 Şeker Hastalığına Bağlı Maküler Ödemin Altında Yatan: Gizli Fenotipik Kümeleme ve İntravitreal Tedavilere Farklı Yanıtlar.

Şeker Hastalığına Bağlı Maküler Ödem: 3 farklı fenotipik küme tedavi yanıtını etkiliyor. 📊👁️ Özelleştirilmiş tedaviler sonuçları optimize edebilir.



——-

🔹 Konuşma ve Dil Terapisinde Yapay Zekanın Uygulaması: Tutumlar ve Beklentiler.

Konuşma Terapisinde Yapay Zeka: Terapistlerin %65’i gelecekteki kullanımına iyimser, ancak %41’i ‘insan faktörünü’ kaybetme konusunda endişeli. 🤖💬



——-

🔹 Hasta Eğitimi için Yapay Zeka Hekim Avatarları: Bir Pilot Çalışma.

Yapay Zeka Avatarları Hasta Eğitimini Geliştiriyor: %99 Sorgu Doğruluğu, %87.7 Kullanılabilirlik Skoru, %100 Güven! 🤖📊



——-

🔹 TCPL: az sayıda örnekle konuya bağlı istem öğrenimi ile çapraz konu motor imgeleri EEG kodlama.

“TCPL: Beyin-Bilgisayar Arayüzleri için Az Sayıda Örnekle EEG Kodlamasında Bir Atılım 🧠⚡”



——-

🔹 Görsel Dönüştürücü Kullanarak Apikal Açıklığın Sınıflandırılması: Uzman Kararları ile Karşılaştırmalı Bir Yaklaşım.

Yapay Zeka, Apikal Açıklığı %88 Doğrulukla Sınıflandırıyor 📊🦷



——-

🔹 Beyin görüntülemesi için ikinci harmonik üretim: patoloji ile ilgili çalışmalar.

İkinci harmonik üretim (SHG) mikroskobu, beyin görüntülemesini geliştirerek travma, tümörler ve nörodejeneratif hastalıklar hakkında kritik bilgiler sunuyor. 🧠🔬



——-

🔹 Çevresel Epidemiyolojide Kesintili Zaman Serisi Analizi: Geleneksel ve Yenilikçi Modelleme Yaklaşımlarının Gözden Geçirilmesi.

Çevresel Epidemiyolojide Kesintili Zaman Serisi Analizini Keşfetmek: Son Araştırmalardan Anahtar Bilgiler 📊🌍



——-

🔹 Uzman incelemesine dayanan yapay zeka ile üretilen kekemelik değerlendirme ve müdahale programlarının içerik geçerliliği: yaş grupları ve dil versiyonları arasında karşılaştırmalı bir analiz.

Yapay zeka ile üretilen kekemelik programları yüksek içerik geçerliliği gösteriyor (M = 4.6-4.9) ancak kültürel nüanslar için insan doğrulaması gerektiriyor. 🤖🗣️



——-

🔹 Yapay Zeka ile Jinekolojik Kanser Bakımını Dönüştürmek: Bir Klinik Uzmanın Gelişen Manzaraya Rehberi.

Yapay zeka, jinekolojik kanser bakımını devrim niteliğinde değiştirerek tanı ve tedavide doğruluk ve hızı artırıyor. Son araştırmalardan anahtar bilgiler. 🤖💡



——-

🔹 İran’da Tıp Eğitiminin Uluslararasılaşma Manzarası: Bilimsel Ölçüm Açısından Bir Bakış.

İran’ın Tıp Eğitimi Uluslararasılaşmasını Keşfetmek: 94 çalışma, 2.32 atıf/yayın, ana temalar arasında yapay zeka ve öğretim üyelerinin hareketliliği bulunuyor. 📈🌍



——-

🔹 Sepsis ve Akut Böbrek Yaralanması Olan Hastalarda Kişiselleştirilmiş Sıvı Yönetimi: Nedensel Makine Öğrenimi Yaklaşımı.

Nedensel ML, kısıtlayıcı sıvı tedavisinden fayda sağlayan sepsis ve AKI’li hastaları tanımlıyor. 🚑📊 Erken AKI geri dönüş oranları önemli ölçüde iyileşti!



——-

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

#SağlıkYapayZeka #TeknolojiHaberleri

Bu yazı yalnızca bilgilendirme amaçlıdır; profesyonel tıbbi tavsiye, tanı veya tedavinin yerine geçmez.

Yusuf Yesil, MD, MIS
Yusuf Yesil, MD, MIS

Yeşil Science Kurucusu. Tıp Doktoru, Tıbbi Biyokimya Uzmanı ve Sağlık YZ araştırmacısı. Klinik karar destek sistemleri, tanısal yapay zeka ve biyomedikal makine öğrenimi üzerine odaklanmaktadır.

AI Health Hub'ı takip edin