{"title":"Use of artificial intelligence applications in the healthcare sector: Preliminary diagnosis with deep learning method","authors":"M. A. Yenikaya, Onur Oktaysoy","doi":"10.47542/sauied.1394746","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bilgi çağı olarak adlandırılan günümüz dünyasında dijitalleşme her sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de kendisine önemli bir yer edinmiştir. Özellikle yapay zekâ teknolojilerinin sağlık sektörü üzerinde muazzam denilebilecek bir değişim etkisi söz konusudur. Tanı ve teşhis yapabilmenin yanı sıra, sektörde yer alan nitelikli insan kaynağına alternatif olabilmesi beklenen yapay zekâ, bu araştırma da alt kümeleri olan derin öğrenme ağları perspektifinden ele alınmıştır. Çalışmada derin öğrenme ağlarından olan ResNet101 ve GoogLeNet bağlamında yapay zekânın hastalık teşhisindeki başarı düzeyinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda açık erişimli Kaggle web sitesinden beyin tümörü türlerinden olan Glioma, Meningioma ve Pituitary içeren toplamda 2124 adet MR görüntü veri seti elde edilmiştir. Analiz bulguları derin öğrenme ağlarının üç farklı beyin tümörü hastalığını ayrıştırma ve tanımlama noktasında başarılı olduğunu göstermiştir. Derin öğrenme ağlarının başarı düzeyleri incelendiğinde ResNet101 derin öğrenme ağının %91.5, GoogLeNet derin öğrenme ağının ise %87.9 başarı düzeyine sahip olduğu tespit edilmiştir. Araştırma neticesinde elde edilen bulgular tartışılarak sağlık sektörüne yönelik çıkarımlar yapılmıştır.","PeriodicalId":262242,"journal":{"name":"Sakarya Üniversitesi İşletme Enstitüsü Dergisi","volume":"574 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sakarya Üniversitesi İşletme Enstitüsü Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47542/sauied.1394746","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Bilgi çağı olarak adlandırılan günümüz dünyasında dijitalleşme her sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de kendisine önemli bir yer edinmiştir. Özellikle yapay zekâ teknolojilerinin sağlık sektörü üzerinde muazzam denilebilecek bir değişim etkisi söz konusudur. Tanı ve teşhis yapabilmenin yanı sıra, sektörde yer alan nitelikli insan kaynağına alternatif olabilmesi beklenen yapay zekâ, bu araştırma da alt kümeleri olan derin öğrenme ağları perspektifinden ele alınmıştır. Çalışmada derin öğrenme ağlarından olan ResNet101 ve GoogLeNet bağlamında yapay zekânın hastalık teşhisindeki başarı düzeyinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda açık erişimli Kaggle web sitesinden beyin tümörü türlerinden olan Glioma, Meningioma ve Pituitary içeren toplamda 2124 adet MR görüntü veri seti elde edilmiştir. Analiz bulguları derin öğrenme ağlarının üç farklı beyin tümörü hastalığını ayrıştırma ve tanımlama noktasında başarılı olduğunu göstermiştir. Derin öğrenme ağlarının başarı düzeyleri incelendiğinde ResNet101 derin öğrenme ağının %91.5, GoogLeNet derin öğrenme ağının ise %87.9 başarı düzeyine sahip olduğu tespit edilmiştir. Araştırma neticesinde elde edilen bulgular tartışılarak sağlık sektörüne yönelik çıkarımlar yapılmıştır.