Artificial Intelligence in Clinical and Surgical Gynecology

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridhttps://orcid.org/0000-0002-5654-7967en_US
dc.authoridhttps://orcid.org/0000-0002-2220-478Xen_US
dc.contributor.authorPolat, Gülseren
dc.contributor.authorArslan, Hatice Kübra
dc.date.accessioned2024-02-20T15:01:10Z
dc.date.available2024-02-20T15:01:10Z
dc.date.issued2023en_US
dc.departmentSağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokuluen_US
dc.description.abstractClinicians 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.abstractGünümüzde 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.identifier.doi10.38079/igusabder.1291375en_US
dc.identifier.endpage1241en_US
dc.identifier.issn2536-4499
dc.identifier.issn2602-2605
dc.identifier.issue21en_US
dc.identifier.startpage1232en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11363/7046
dc.identifier.urihttps://doi.org/
dc.institutionauthorPolat, Gülseren
dc.language.isoenen_US
dc.publisherİstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları / Istanbul Gelisim University Pressen_US
dc.relation.ispartofİstanbul Gelişim Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectRoboticsurgeryen_US
dc.subjectGynecologyen_US
dc.subjectYapay zekaen_US
dc.subjectRobotikcerrahien_US
dc.subjectJinekolojien_US
dc.titleArtificial Intelligence in Clinical and Surgical Gynecologyen_US
dc.title.alternativeKlinik ve Cerrahi Jinekolojide Yapay Zekaen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
10.38079-igusabder.1291375-3117744.pdf
Boyut:
278.86 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale / Article
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

IGUSABDER Sayı 21, Aralık 2023 / IGUSABDER Issue 21, December 2023