Son yıllarda yapay zeka uygulamaları, birçok hastalığın tahmini ve erken teşhisi için kullanılmaktadır. Bu sayede hastalık kaynaklı can kayıplarının önüne geçilebilmekte ve yüksek maliyetli tedavilerden kaçınılabilmektedir. Sağlık verilerinin analizi ile hastalıkların tahmin, tanı ve tedavi süreçlerinde olumlu gelişmeler sağlanmıştır. Bu da yapay zeka çalışmalarına olan ilgiyi artırmıştır. Her yıl trilyonlarca gigabayt sağlık verisi üretilmektedir ve bu verilerin analizi daha karmaşık ve derin çözümler gerektirmektedir. Bu nedenle derin öğrenme teknikleri, sağlık alanında başarıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, derin öğrenme tekniklerinin tanıtımı yapılmış ve sağlık alanında kullanım örnekleri sunulmuştur. Derin öğrenme, özellikle çok sayıda ve karmaşık verilerin analizi için geliştirilen bir öğrenme türüdür. Diğer makine öğrenmesi yöntemlerinden farklı olarak, derin öğrenme teknikleri öznitelikleri otomatik olarak kullanır. Sağlık verilerinin analizi, hastalıkların tahmin, tanı ve tedavisinde önemli bir rol oynamaktadır. Örneğin, cilt kanseri gibi hastalıkların erken teşhisi, hayatta kalma oranını artırmaktadır. Sağlık verilerinin hızla artması ve karmaşık hale gelmesi, daha derin çözümler gerektirmektedir. Bu nedenle, sağlık alanında derin öğrenme çalışmalarına yoğunlaşılmaktadır. Derin sinir ağları, sinir hücrelerinin katmanlar arası iletişim kurduğu bilgi işlem modülleridir. Bu çalışmada, derin sinir ağlarının tanımı yapılmış ve sağlık alanındaki kullanım örnekleri sunulmuştur.(AI)
Atıf Sayısı :
