Neuronauts blogundan
Klinik yapay zeka, karar desteği ve güvenilir sağlık yazılımı geliştirme disiplini üzerine notlar.
Biyoinformatik Pipeline'larda Tekrarlanabilirlik
Biyoinformatik uygulamalari sirasinda pipeline'lar çoğunlukla bir kez kurulur, sonra yıllarca çalışır ve genelde bu süre boyunca hattın kendisi de içinde çalıştığı ortam da sessizce değişir: araçlar güncellenir, kütüphaneler yenilenir, referans kaynakları yeni sürümler yayınlar. Bir pipeline'ın doğru kurulmuş olması ile aynı girdiye her zaman aynı çıktıyı vermesi bu nedenle aynı şey değildir. Aradaki farkın nerede ortaya çıktığını görmek için somut bir durumla başlamak en açıklayıcısı olacaktir.
Daha Azdan Daha Fazlasını Öğrenmek: Aktif Öğrenmenin Yükselişi
Ali Güneş, Aktif Öğrenmenin çok daha az etiketli veriyle nasıl benzer ya da daha iyi başarım verdiğini anlatıyor: sorgu stratejileri, derin öğrenme varyantları ve kendi yayımlanmış çalışmalarından iki vaka analizi.
Biyoinformatikte Güçlendirilmiş Uzmanlık Çağı
Hesaplamalı biyolog Orhan Nedim Kurt, yapay zekânın biyoinformatikte neyi hızlandırdığını — ve neyin hâlâ tümüyle uzmana ait kaldığını anlatıyor.
İnsan denetiminde yapay zeka: klinik AI ne zaman susacağını bilmeli
Klinik yapay zekânın ölçüsü yalnızca ne sıklıkla haklı olduğu değil; ne zaman emin olmadığını bilmesi, hekime bırakması ve iz bırakmasıdır.
Kuruma özel klinik uygulamalar: iş akışının etrafında kurulur, tersine değil
Jenerik yazılım, kliniğin çalışma biçimini değiştirmesini ister. Daha iyi model bunun tersi: hâlihazırdaki servise, vizite ve kontrol listesine göre biçimlenen uygulamalar.
Dağınık klinik veriyi KVKK'yı bozmadan analize hazır hale getirmek
Çoğu kurumun eksiği veri değil; güvenebileceği ve yasal olarak kullanabileceği veri. Asıl iş, veriyi tasarımdan itibaren temizlemek, yapılandırmak ve kimliksizleştirmek.
HBYS entegrasyonu: yapay zekanızın sahaya çıkıp çıkmayacağını belirleyen gösterişsiz iş
Klinik yapay zeka, hastane bilgi sistemiyle kurduğu bağla yaşar ya da ölür. HL7, FHIR ve Türk hastanelerinde HBYS gerçekleri üzerine bir saha rehberi.
PACS ve yapay zeka: modeli radyoloji iş akışına sokmak
Radyoloji yapay zekası çoğunlukla doğrulukta başarısız olmaz. Son adımda başarısız olur — modelle radyoloğun PACS çalışma listesi arasındaki yolda.
Biyoinformatikte yapay zeka: varyant çağırmadan klinik yoruma
Dizileme yıllar önce darboğaz olmaktan çıktı. Darboğaz artık yorumlama — ve makine öğrenmesi genomik tıbbı sessizce tam da orada değiştiriyor.
Klinik operasyonları için ajan tabanlı otomasyon
Ajan tabanlı yapay zeka, bakımın çevresindeki tekrarlayan idari yükü üstlenebilir — kapsamı dar tutar ve insan onay noktasını korursanız.
Bir klinik karar destek sistemini güvenilir kılan nedir
Doğruluk en baştaki şart. Benimsenme ise kalibrasyona, şeffaflığa ve hekimin hâlihazırdaki iş akışına oturmaya bağlı.
Yapay zeka tanısal patolojiyi nasıl yeniden şekillendiriyor
Karar desteğinin laboratuvarda gerçekten değer kattığı yerlere — ve patoloğun kararın merkezinde kaldığı noktalara pratik bir bakış.