dc.contributor.author | Polat, Gülseren | |
dc.contributor.author | Arslan, Hatice Kübra | |
dc.date.accessioned | 2024-02-20T15:01:10Z | |
dc.date.available | 2024-02-20T15:01:10Z | |
dc.date.issued | 2023 | en_US |
dc.identifier.issn | 2536-4499 | |
dc.identifier.issn | 2602-2605 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11363/7046 | |
dc.description.abstract | Clinicians have increasingly been using artificial intelligence (AI) to make decisions and to increase their
knowledge in various clinical and surgical gynecological areas. A vast amount of clinical, medical, and
biological patient data is processed in fast computer networks using complex algorithms to create
mathematical modeling. The development of these mathematical models gives hope of a promising future
with their contribution to overcoming the difficulties encountered in the diagnosis, individualization of
treatment plans and improving patient outcomes. Virtual AI in clinical gynecology uses pattern recognition
to aid diagnosis, plan treatment, and predict outcomes in gynecological malignancies, assisted reproductive
techniques, and urogynecology. In gynecological surgery, physical AI combines augmented reality in
operations in the form of computer-aided or robotic platforms. However, AI is yet to be fully incorporated
into modern medical practice to improve patient outcomes in clinical gynecology. | en_US |
dc.description.abstract | Günümüzde klinisyenler, jinekolojinin çeşitli klinik ve cerrahi uygulamalarında karar vermede ve
bilgilerinin arttırılmasında giderek artan oranlarda yapay zeka (AI) teknolojilerini kullanmaktadırlar.
Hastalarla ilgili çok büyük miktarda klinik, tıbbi, biyolojik veri hızlı bilgisayar ağlarında karmaşık
algoritmalar kullanarak işlenmekte ve matematiksel olarak modellemeler oluşturulmaktadır. Geliştirilen bu
matematiksel modellemeler jinekolojik hastalıkların tanısında karşılaşılan zorlukların üstesinden gelme,
tedavi yöntemlerinin kişisel değerlendirilmesi ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesine olan katkılarıyla umut
verici bir geleceğe sahip olduğumuzu göstermektedir. Klinik jinekoloji dalında sanal AI, jinekolojik
malignitelerde, yardımlı üreme tekniklerinde, ürojinekolojide teşhis, tedavi algoritmaları ve sonuç
tahminine yardımcı olmak için örüntü tanımayı kullanır. Jinekolojik cerrahi dalında fiziksel AI,
operasyonlarda bilgisayar destekli veya robotik platformlar biçiminde arttırılmış gerçekliği birleştirerek
kullanır. AI, klinik jinekolojide hasta sonuçlarını iyileştirmek için modern tıp uygulamalarına henüz tam
dahil edilmemiştir. | en_US |
dc.language.iso | eng | en_US |
dc.publisher | İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları / Istanbul Gelisim University Press | en_US |
dc.relation.isversionof | https://doi.org/10.38079/igusabder.1291375 | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Artificial intelligence | en_US |
dc.subject | Roboticsurgery | en_US |
dc.subject | Gynecology | en_US |
dc.subject | Yapay zeka | en_US |
dc.subject | Robotikcerrahi | en_US |
dc.subject | Jinekoloji | en_US |
dc.title | Artificial Intelligence in Clinical and Surgical Gynecology | en_US |
dc.title.alternative | Klinik ve Cerrahi Jinekolojide Yapay Zeka | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.ispartof | İstanbul Gelişim Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi | en_US |
dc.department | Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu | en_US |
dc.authorid | https://orcid.org/0000-0002-5654-7967 | en_US |
dc.authorid | https://orcid.org/0000-0002-2220-478X | en_US |
dc.identifier.issue | 21 | en_US |
dc.identifier.startpage | 1232 | en_US |
dc.identifier.endpage | 1241 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.institutionauthor | Polat, Gülseren | |