Perinatal Dönemde Yapay Zekâ Teknolojisinin Kullanımı
Öz
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Proje Numarası
Kaynakça
- 1. Adar, T., Kılıç Delice, E. (2019). A literatüre review on the use of machine learning algorithms in health. UEMK 2019 Proceedings Book, 24-25 October 2019, Gaziantep University, Turkey.
- 2. Akalın, B., Veranyurt, Ü. (2020). Sağlıkta dijitalleşme ve yapay zekâ. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi. 2(2), 131-141.
- 3. Akazawa, M., Hashimato, K. (2020). Artificial intelligence in ovarian cancer diagnosis. Anticancer Research. 40(8), 4795-4800. doi: https://doi.org/10.21873/anticanres.14482.
- 4. Andersson, S., Bathula, D.R., Iliadis, S.I., Walter, M., Skalkidou, A. (2021). Predicting women with depressive symptoms postpartum with machine learning methods. Scientific Reports. 11, 7877. https://doi.org/10.1038/s41598-021-86368-y.
- 5. Betts, K.A., Kisely, S., Alati, R. (2019). Predicting common Maternal postpartum complications: leveraging health administrative data and machine learning. BJOG: An International Journal of Obstetrics & Gynaecology. 126(6), 702-709. doi: 10.1111/1471-0528.15607.
- 6. Boland, M.R., Polubriagniof, F., Tatonetti, N.P. (2017). Development of a machine learning algorithm to classify drugs of unknown fetal effect. Scientific Reports. 7, 12839. https://doi.org/10.1038/s41598-017-12943-x .
- 7. Caballero-Ruiz, E., Garcia-Saez, G., Rigla, M., Villaplana, M., Pons, B., Hernando, M.E. (2017). A web-based clinical decision support system for gestational diabetes: Automatic diet prescription and detection of insulin needs. International Journal of Medical Informatics. 102, 35-49. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2017.02.014 .
- 8. Catley, C., Frize, M., Walker, C.R., Petriu, D.C. (2006). Predicting high-risk preterm birth using artificial neural networks. IEEE Transactions on information technology in biomedicine. 10(3), 540-549.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Sağlık Politikası
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
31 Aralık 2021
Gönderilme Tarihi
9 Ağustos 2021
Kabul Tarihi
15 Kasım 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Cilt: 5 Sayı: 2
Cited By
Yapay Zekâ Teknolojisinin Perinatal Dönem Bakımına Entegrasyonu ve Uygulama Örnekleri
Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı Dergisi
https://doi.org/10.54537/tusebdergisi.1154089Prekonsepsiyonel Dönemden Postpartum Döneme İnovatif Gelişmeler
Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı Dergisi
https://doi.org/10.54537/tusebdergisi.1306827Ebelik Öğrencilerin Yapay Zekâ Kaygı Durumlarının Değerlendirilmesi
Cumhuriyet Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.51754/cusbed.1286594Postpartum komplikasyon yönetiminde yapay zekâ teknolojisi ve ebelik bakımına katkısı
Anatolian Journal of Health Research
https://doi.org/10.61534/anatoljhr.1402380A case study on the perception of artificial intelligence by gifted students in Turkey
Journal of Digital Educational Technology
https://doi.org/10.30935/jdet/15809SAĞLIK ÇALIŞANLARININ ÇEVRİMİÇİ MAHREMİYET FARKINDALIĞININ YAPAY ZEKÂ KAYGISI ÜZERİNE ETKİSİ: ANKARA ŞEHİR HASTANELERİ ÖRNEĞİ
Sağlık ve Sosyal Refah Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.55050/sarad.1694261Ebelik Öğrencilerinin Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutumlarının Değerlendirilmesi
Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.22312/sdusbed.1616904PSİKOLOJİDE YAPAY ZEKÂ KULLANIMI VE UYGULAMALARI
Journal of Kocaeli Health and Technology University
https://doi.org/10.66163/jokohtu.1641864