Haftalık Sağlık ve Yapay Zeka Özeti – June 16, 2025

İşte sağlık ve yapay zeka alanındaki en son gelişmeler (16 Haziran 2025 haftası)

🔹 Herefordshire ve Worcestershire NHS Trust, Rio Elektronik Hasta Kayıt Sistemini Uyguladı

Herefordshire ve Worcestershire NHS Trust, hasta bakımını ve veri güvenliğini artıran Rio elektronik hasta kayıt sistemini başlattı. 🏥📊

——-

🔹 Kanser epigenomiklerinde Yapay Zeka: Pan-kanser tespiti ve hassas tıptaki ilerlemeler üzerine bir inceleme.

Yapay zeka, DNA metilasyon analizleri aracılığıyla kanser epigenomiklerini devrim niteliğinde değiştirerek erken tespiti ve hassas tıbbı geliştiriyor. 📊🔬

——-

🔹 Derin Öğrenme Modeli, Tek LDCT Taramasından Akciğer Kanseri Riskini Tahmin Ediyor

Derin öğrenme modeli Sybil, kişiselleştirilmiş tarama stratejilerine yardımcı olarak tek bir LDCT taramasından akciğer kanseri riskini tahmin ediyor. 🩻💡

——-

🔹 Kritik yapı tanımlamasını etkileyen klinik faktörlerin belirlenmesine yönelik Yapay Zeka kullanımı.

Yapay zeka, 481 videoyu analiz ederek laparoskopik cerrahi içgörülerini geliştiriyor ve cerrah deneyiminin anatomi görselleştirmesi üzerindeki etkilerini ortaya koyuyor. 📊🔍

——-

🔹 Tombot, Robotik Arkadaş Köpek İçin 6.1 Milyon Dolar Topladı

Tombot, demans hastası yaşlılar için zihinsel sağlığı destekleyen bir robot köpek için 6.1 milyon dolar güvence altına aldı. 🐶💰

——-

🔹 CT Türevli Fraksiyonel Akış Rezervi: Bölüm 2 – Literatürün Eleştirel Değerlendirmesi.

CT-FFR, koroner değerlendirmeleri geliştiriyor ve yüksek tanısal doğruluk ve klinik önem gösteriyor. Son literatürden önemli içgörüler gözden geçirildi. 📊💡

——-

🔹 DeepSeek-R1: Sağlıkta Yapay Zeka için Yeni Bir Dönem

DeepSeek-R1, sağlık hizmeti sunumunu ve hasta katılımını artırma potansiyeli gösteriyor. Klinik entegrasyonu için zorluklar devam ediyor. 🏥🤖

——-

🔹 Memede Kanser Metabolomik Biyomarkerlerinin Belirlenmesi için Kapsamlı İstatistiksel ve Makine Öğrenimi Çerçevesi.

Yenilikçi metabolomik biyomarkerler, makine öğrenimi teknikleri kullanarak erken meme kanseri tespitinde %83 doğruluk gösteriyor. 📊🔬

——-

🔹 Doccla, Etkili Tıbbi Cihaz Teslimatı için Gophr ile Ortaklık Kurdu

Doccla, etkili tıbbi cihaz teslimatı için Gophr ile ortaklık kuruyor. 🚚📦 Gerçek zamanlı izleme, hasta bakımını ve lojistiği artırıyor.

——-

🔹 Koroner Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi Tabanlı Büyük Kardiyovasküler Olumsuz Olayların Tahmininde Makine Öğrenimi Modelleri: Sistematik İnceleme.

Makine öğrenimi, büyük kardiyovasküler olayları tahmin etmede CCTA’yı geliştiriyor ve AUROC değerini 0.8444’e kadar çıkarıyor. 📊❤️

——-

🔹 Novant Health Hemşiresi, Teknolojinin Hemşirelik Kariyerleri Üzerindeki Etkisini Vurguluyor

Novant Health hemşiresi Panissa Caldwell, teknolojinin hemşirelik eğitimi ve pratiğini nasıl geliştirdiğini tartışıyor. 📚💻

——-

🔹 Çocuklarda juvenil idiyopatik artrit taraması için makine öğrenimi tabanlı öngörücü nomogramın geliştirilmesi: Amerika Birleşik Devletleri’nde 223,195 çocuğun sahte uzunlamasına çalışması.

Makine öğrenimi, çocuklarda juvenil idiyopatik artriti tahmin ediyor: 223,195 analiz edildi, AUC değeri 0.9130’a kadar çıktı! 📊🤖

——-

🔹 NHS’de Dijital ve Toplum Temelli Bakıma Geçiş, Wes Streeting’e Göre

NHS, bakımı hastanelerden dijital ve toplum ortamlarına kaydırmayı planlıyor ve teknoloji ile yapay zeka entegrasyonuna vurgu yapıyor. 📱🏥

——-

🔹 Gastrik Kanser Tespiti için Yorumlanabilir Derin Öğrenme: Yapay Zeka Mimarileri ve Açıklanabilirlik Analizinin Birleştirilmesi.

Yenilikçi yapay zeka birleşimi, gastrik kanser tespit doğruluğunu %97.8’e çıkarıyor 📈 ve açıklanabilir içgörülerle klinik güveni artırıyor! 🩺

——-

🔹 Alzheimer Derneği Hızlandırıcısı, Demans Bakımı için İki Yeniliği Seçti

Alzheimer Derneği Hızlandırıcısı, demans bakımı yenilikleri için Neu Health ve Hydro Care’ı seçti. 📱💧 Her ikisi de hasta izleme ve hidrasyonu geliştirmeyi hedefliyor.

——-

🔹 Derin Öğrenme Görüntü Yeniden Yapılandırma Algoritmasının Görüntü Kalitesi ve Katı Akciğer Lezyonlarının Tespiti Üzerindeki Etkisi.

Derin öğrenme algoritmaları, CT taramalarında akciğer lezyonlarının tespitini artırarak görüntü kalitesini önemli ölçüde geliştiriyor. 📈🩻

——-

🔹 Hassas Ayarlanmış LLM’ler Kullanarak Radyoloji Raporlarında Geliştirilmiş Hata Tespiti

Hassas ayarlanmış LLM’ler, radyoloji raporlarındaki hata tespitini geliştirerek hasta bakımını artırıyor ve radyologların bilişsel yükünü azaltıyor. 🩻📊

——-

🔹 Hipertansif İntraserebral Kanama için Bilgi Grafiği ile Geliştirilmiş Derin Öğrenme Modeli (H-SYSTEM): Model Geliştirme ve Doğrulama.

Yapay zeka destekli H-SYSTEM, hipertansif intraserebral kanama tanısında %94.87 doğruluk elde ediyor. 🧠📊

——-

🔹 Ortak Komisyon ve CHAI, Sağlıkta Yapay Zeka En İyi Uygulamaları Üzerine İşbirliği Yapıyor

Ortak Komisyon, sağlıkta yapay zeka en iyi uygulamalarını belirlemek için CHAI ile işbirliği yapıyor. Rehberlik 2025 sonbaharında bekleniyor. 🤖🏥

——-

🔹 Dijital Sağlık Teknolojisi Araçlarının Başarılı Geliştirilmesi ve Uygulanması için Öneriler.

Dijital sağlık araçları, bakım sunumunu dönüştürebilir. Anahtar öneriler arasında disiplinlerarası ekipler, hasta geri bildirimi ve etik hususlar yer alıyor. 📊💡

——-

Bu haftaki bültenimizin sonuna geldik! Daha fazla sağlık ve yapay zeka güncellemeleri için bizi izlemeye devam edin. 🚀💡

#HealthAI #TechNews