![\"\u00c7ok](\"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/\/tr\/wp-content\/uploads\/shared\/stethoscope-840125_640.jpg\")
<\/p>\n<\/p>\n
Modern t\u0131p, \u00e7oklu bilgi kaynaklar\u0131n\u0131n \u00e7apraz analizi \u00fczerine kuruludur: t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131, hayati belirtiler, klinik \u00f6yk\u00fcler veya genetik veriler. Ancak, \u015fu ana kadar sa\u011fl\u0131k alan\u0131ndaki yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fu, bir kerede yaln\u0131zca bir veri kategorisini kullanmakla s\u0131n\u0131rl\u0131yd\u0131. Yapay zeka alan\u0131ndaki yeni bir yakla\u015f\u0131m olan \u00e7ok modlu \u00f6\u011frenme, bu farkl\u0131 kaynaklar\u0131, doktorlar\u0131n ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme bi\u00e7imini taklit ederek birle\u015ftirir. Bu y\u00f6ntem, \u00f6zellikle onkoloji veya n\u00f6roloji gibi karma\u015f\u0131k alanlarda tan\u0131 ve prognozlar\u0131n do\u011frulu\u011funu \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Kanser veya Alzheimer hastal\u0131\u011f\u0131 gibi hastal\u0131klarda, t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin genetik, klinik veya bili\u015fsel verilerle b\u00fct\u00fcnle\u015ftirilmesi, geleneksel y\u00f6ntemlere g\u00f6re %15’e varan daha do\u011fru sonu\u00e7lar elde edilmesini sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, onkolojide, radyolojik g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, genomik profiller ve hasta dosyalar\u0131n\u0131n birle\u015ftirilmesi, tedavilere yan\u0131t\u0131 veya sa\u011fkal\u0131m\u0131 artan bir g\u00fcvenilirlikle tahmin etmeye yard\u0131mc\u0131 olur. Benzer \u015fekilde, n\u00f6rolojik bozukluklar i\u00e7in, MRG, bili\u015fsel testler ve biyolojik belirte\u00e7lerin birle\u015ftirilmesi, Alzheimer veya \u015fizofreni gibi hastal\u0131klar\u0131n erken te\u015fhisini iyile\u015ftirir.<\/p>\n
Ancak, bu yakla\u015f\u0131m hala \u00f6nemli zorluklarla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131yad\u0131r. Ana engellerden biri, verilerin hizalanmas\u0131d\u0131r: g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, elektrokardiyogramlar gibi zaman serileri ve tablosal veriler her zaman ayn\u0131 \u00f6l\u00e7ekte veya ritimde de\u011fildir. Bu, bunlar\u0131n birle\u015ftirilmesini zorla\u015ft\u0131r\u0131r ve model performans\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Bir di\u011fer zorluk, bu sistemleri e\u011fitmek i\u00e7in gerekli olan eksiksiz ve iyi etiketlenmi\u015f verilerin azl\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Son olarak, sonu\u00e7lar\u0131n yorumlanabilirli\u011fi kritik bir konu olmaya devam etmektedir, \u00e7\u00fcnk\u00fc doktorlar bir karar\u0131n nas\u0131l verildi\u011fini anlamal\u0131d\u0131r ki ona g\u00fcvenebilsinler.<\/p>\n
En performansl\u0131 \u00e7ok modlu modeller, genellikle “ara birle\u015ftirme” ad\u0131 verilen bir tekni\u011fi kullan\u0131r. Bu teknik, her veri t\u00fcr\u00fcnden \u00f6nce \u00f6zel bilgiler \u00e7\u0131karmay\u0131, ard\u0131ndan bunlar\u0131 birle\u015ftirmeyi i\u00e7erir. Son ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n %60’\u0131nda kullan\u0131lan bu y\u00f6ntem, esneklik ve do\u011fruluk aras\u0131nda iyi bir denge sunar. Bununla birlikte, ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n yaln\u0131zca %12’si sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 d\u0131\u015f verilerle, yani ba\u015fka hastanelerden veya pop\u00fclasyonlardan gelen verilerle do\u011frulamaktad\u0131r. Bu, bu ara\u00e7lar\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki uygulamalar\u0131na genel ge\u00e7erlili\u011fini s\u0131n\u0131rlar.<\/p>\n
Bu engelleri a\u015fmak i\u00e7in ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, verileri merkezile\u015ftirmeden birka\u00e7 merkezde da\u011f\u0131lm\u0131\u015f veriler \u00fczerinde modelleri e\u011fitmeyi sa\u011flayan ve b\u00f6ylece gizlili\u011fi koruyan “federe \u00f6\u011frenme” gibi \u00e7\u00f6z\u00fcmler ara\u015ft\u0131r\u0131yorlar. Di\u011fer yollar, eksik verilerle bile \u00e7al\u0131\u015fabilen modeller geli\u015ftirmeyi veya tahminleri daha \u015feffaf hale getirmek i\u00e7in a\u00e7\u0131klanabilirlik tekniklerini kullanmay\u0131 i\u00e7erir.<\/p>\n
T\u0131pta \u00e7ok modlu yapay zekan\u0131n entegrasyonu, daha kesin tan\u0131lar ve daha uygun tedaviler i\u00e7in umut verici perspektifler sunar. Ancak klinik bir ger\u00e7eklik haline gelmesi i\u00e7in, dayan\u0131kl\u0131l\u0131k, etik ve g\u00fcnl\u00fck t\u0131bbi uygulamalara entegrasyon sorunlar\u0131n\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fclmesi gerekecektir. Bu alandaki ilerlemeler, hastal\u0131klar\u0131n te\u015fhis ve tedavi edilme \u015feklini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek, hastalar\u0131n sa\u011fl\u0131\u011f\u0131na dair daha kapsaml\u0131 ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir vizyon sunabilir.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11831-026-10560-4<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> Multimodal Machine Learning Approaches in Predictive Healthcare Analytics: A Comprehensive Survey<\/p>\n Revue : <\/strong> Archives of Computational Methods in Engineering<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Raja Vavekanand; Teerath Kumar; Sanjai Kumar; Ganesh Kumar; Asif Ali Laghari<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00c7ok Modlu Yapay Zeka T\u0131p Alan\u0131nda Devrim Yaratarak m\u0131? Modern t\u0131p, \u00e7oklu bilgi kaynaklar\u0131n\u0131n \u00e7apraz analizi \u00fczerine kuruludur: t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131, hayati belirtiler, klinik \u00f6yk\u00fcler veya genetik veriler. Ancak, \u015fu ana kadar sa\u011fl\u0131k alan\u0131ndaki yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fu, bir kerede yaln\u0131zca bir veri kategorisini kullanmakla s\u0131n\u0131rl\u0131yd\u0131. Yapay zeka alan\u0131ndaki yeni bir yakla\u015f\u0131m olan \u00e7ok… Okumaya devam et \u00c7ok Modlu Yapay Zeka T\u0131p Alan\u0131nda Devrim Yaratarak m\u0131?<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3,2,4],"tags":[],"class_list":["post-15","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-bilim-teknoloji","category-saglik","category-toplum","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":16,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15\/revisions\/16"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/journalofartificialintelligence.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}