Yapay zeka yöntemlerinin sağlık alanında kullanımı, birçok faydalı ürünün geliştirilmesine olanak sağlamıştır. Bu alanda yapay zeka uygulamaları, hastalıkların tahmin, teşhis ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi, sağlık çalışanlarının işlerinin kolaylaştırılması ve harcamaların azaltılması gibi konularda büyük ölçüde fayda sağlamıştır. Ancak, sağlık verilerinin hızla büyümesi ve farklı hastalıkların ortaya çıkması, yapay zeka çalışmalarının önemini daha da artırmıştır. Bu çalışmada, yapay zeka uygulamalarının büyük bir kısmını oluşturan makine öğrenmesi yöntemleri ve sağlık alanında kullanım örnekleri ele alınmıştır. Makine öğrenmesi yöntemleri, farklı tipte verilerin analizinde kullanılan istatistiksel ve algoritmik tekniklerin birleşimidir. Sağlık alanında, hastalıkların teşhis ve tedavi süreçlerinin tahmininden ilaç keşfine kadar birçok alanda makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler, sağlık verilerinin analiz edilmesi ve anlamlı bilgilerin çıkarılması konusunda önemli bir araç olmuştur. Veri temini ve veri ön işleme aşamaları da makine öğrenmesi çalışmalarında önemli bir yer tutmaktadır. Sağlık alanında kullanılan veri tipleri arasında klinik veriler, sensör verileri ve omiks verileri bulunmaktadır. Veri ön işleme aşamasında ise veri temizleme, öznitelik seçimi ve boyut indirgeme gibi işlemler gerçekleştirilmektedir. Bu çalışma, yapay zeka uygulamalarının sağlık alanında kullanımının önemini vurgulamakta ve makine öğrenmesi yöntemlerinin sağlık verilerinin analizindeki rolünü açıklamaktadır.(AI)