Akademik Veri Yönetim Sistemi
SAĞLIK YÖNETİMİNDE GÜNCEL KONULAR II, Ali ARSLANOĞLU,Halil ŞENGÜL, Editör, Akademisyen Yayınevi Kitabevi, Ankara, ss.53-74, 2026
Bu kitap bölümü, sağlıkta görüntü işleme ile derin öğrenmenin klinik karar desteğinde nasıl bir araya geldiğini bütüncül bir perspektifle ele almayı amaçlamaktadır. Çalışmanın ilk bölümlerinde tıbbi görüntü işlemenin temelleri ve temel mimari yapılar incelenmekte; ardından bu sistemlerin klinik uygulamaları, açıklanabilir yapay zeka (XAI) ile entegrasyonu ve model eğitim süreçleri ele alınmaktadır. Dengesiz sınıf dağılımları, küçük örneklem problemleri ve etik-gizlilik kısıtları gibi sağlık verilerine özgü metodolojik güçlükler de bu çerçevede değerlendirilmektedir. Söz konusu konuları birbirine bağlayan ortak bir zemin vardır: derin öğrenme modellerinin klinisyen güvenini kazanabilmesi, yalnızca yüksek doğruluk oranlarına ulaşmakla değil; aynı zamanda şeffaf, açıklanabilir ve klinik pratikte işletilebilir olmakla da mümkündür. Bu bölümün, ilgili alanlarda çalışan araştırmacılar ve sağlık bilişimi profesyonelleri için kapsamlı bir kaynak oluşturması hedeflenmektedir.