Akademik Veri Yönetim Sistemi
Türk Radyoloji Seminerleri, cilt.12, sa.1, ss.162-176, 2024 (Hakemli Dergi)
Son on yılda başta derin öğrenme olmak üzere yapay zeka teknolojisindeki ilerlemeler, tıbbi görüntü analizinde yeni fırsatlar yaratmıştır. Bu alandaki çalışmaların sayısı gün geçtikçe artmakta ve yapay zekanın performansı iyileştirilmektedir. Yapılan çalışmalarda yeni görüntüleme biyobelirteçleri geliştirmek ve güvenilir
görüntü analiz araçları oluşturmak amaçlanmıştır. Yüksek çözünürlüklü akciğer bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenmesi yöntemi ile analizi sayesinde, interstisyel
akciğer hastalıklarının erken ve doğru tanısının, şiddetinin belirlenmesinin ve prognozun öngörülmesinin
mümkün olabileceği gösterilmiştir. Tüm bu umut verici gelişmelere rağmen aşılması gereken bazı zorluklar
da vardır. En önemlilerinden biri, performansı yüksek modeller geliştirilmesi için büyük ve kaliteli veri kümelerine ihtiyaç olmasıdır. Bu nedenle ulusal veri havuzları oluşturulmasına ve uluslararası iş birliklerine ihtiyaç
vardır. Elde olunan dijital görüntüleme verisinin en ideal şekilde toplanması, depolanması, paylaşımı ve yönetimi sağlanmalıdır. Ayrıca kişisel veri mahremiyeti ihlalinin önüne geçilmesine yönelik önlemler alınmalıdır.