Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Yapay Zekâ Teknolojisinin Perinatal Dönem Bakımına Entegrasyonu ve Uygulama Örnekleri
2
Zitationen
3
Autoren
2022
Jahr
Abstract
Yapay Zekâ (YZ) kavramı, insan gibi davranışlar sergileme, sayısal mantık yürütme, hareket, konuşma ve ses tanıma gibi birçok yeteneğe sahip yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür. YZ konusundaki gelişmeler, sağlık profesyonellerinin tanı, tedavi, bakım hizmetlerini daha verimli ve güvenli bir şekilde sunmalarına destek olmaktadır. Yirmi birinci yüzyılda robot teknolojisi ve yapay zekânın gelişmesi perinatal dönem uygulamalarını da etkilemektedir. Perinatal dönemde YZ teknolojisi; gebelik, doğum ve doğum sonu dönemlerindeki sağlık ve hastalık kavramlarını kapsamaktadır. Perinatal dönemde oldukça sık kullanılan yapay zekâ teknolojisinin temel amaçları; anne ve fetüsün sağlığının geliştirilmesi, gebelik takiplerinin düzenli yapılması, prenatal tarama testlerinde maliyetin azaltılması olarak belirlenmektedir. Bu amaçları desteklemek için geliştirilen YZ teknolojileri; gebelikte riskli durumların taranması ve yönetimini, genetik tarama süreçlerini, uzaktan gebelik takibini, erken teşhis- tedavi uygulamalarını ve postpartum dönem takip süreçlerini kapsamaktadır. Perinatal dönemde geliştirilen YZ teknolojilerinin etkin ve verimli olabilmesi için bu alandaki sağlık profesyonellerinin, teknolojilerin geliştirilmesi ve kullanımında aktif rol almaları önemlidir. Günümüzde bu alanda rol alan sağlık profesyonelleri, yapay zekâ teknolojilerinin hizmet sürecine entegrasyonunda kimi zaman zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ teknolojisinin perinatal dönemde kullanımına, hizmet sürecinde yapay zekâ temelli uygulama örneklerine ve bu teknolojilerin kullanılması ile ortaya çıkabilecek etik sorunlara ilişkin güncel bilgilere yer vermek amaçlanmıştır.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.291 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.143 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.535 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.452 Zit.