Kitap Tanıtımı |
Gelişen sağlık sistemi ve teknolojileri ile beraber üretilen verinin miktarı ve hacmi her geçen gün artmaktadır. Böylesi verilerin analiz edilmesinde geleneksel teknoloji ve alt yapılar yetersiz kaldığı için bu sorunu aşmak amacıyla büyük veri kavramı ortaya çıkmış ve bu alandaki ihtiyaçların karşılanmasında güçlü bir teknoloji olmuştur. Büyük sağlık verilerinden değer üretmek her ne kadar kıymetli olsa da, bu verilerin sahiplerinin de mahremiyetini korumak aynı derecede önemlidir. Günümüzde kişisel verilerin sıklıkla üretildiği bir alan olan sağlıkta, verilerin toplanmasından depolanmasına, analiz edilmesinden yayınlanmasına kadar geçen süreçte veri mahremiyetine en üst seviyede riayet edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, büyük sağlık verilerinin yayınlanmasında veri mahremiyeti problemi ele alınmış, büyük sağlık verilerine yönelik mahremiyet saldırıları ve koruma modelleri açıklanmış ve çeşitli değerlendirmeler sunulmuştur. Bölüm 1: Büyük Sağlık Verilerinde MahremiyetBölüm 2: Sağlıkta Yapay Zeka: Makine ÖğrenmesiYöntemleri ve UygulamalarıBölüm 3: Sağlıkta Yapay Zeka: Derin ÖğrenmeTeknikleri ve UygulamalarıBölüm 4: Derin Öğrenme MimarisiBölüm 5: Medikal Görüntü İşlemede Derin ÖğrenmeYöntemleri ve Konvolüsyonel Sinir AğlarıBölüm 6: Yapay Zeka ve MalpraktisBölüm 7: Robotik RehabilitasyonBölüm 8: Dermatoloji ve Yapay ZekaBölüm 9: Oftalmolojide Yapay Zeka ve Derin Öğrenme UygulamalarıBölüm 10: Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Alanında Yapay ZekaBölüm 11: Ürolojide Yapay Zekanın Yeri ve ÖnemiBölüm 12: Plastik, Rekonstrüktif ve Estetik CerrahideYapay Zekanın KullanımıBölüm 13: Pediatride Yapay Zeka UygulamalarıBölüm 14: Ruh Sağlığı ve Hastalıklarında Yapay Zekâ UygulamalarıBölüm 15: Nükleer Tıpta Yapay Zekâ UygulamalarıBölüm 16: Radyolojide Makine Öğrenmenin RolüBölüm 17: Radyolojide Derin Öğrenmeİndeks (Tanıtım Bülteninden) ) |