EN
TR
COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ
Öz
Covid-19 hastalığı, ortaya çıktığı günden bugüne birçok can kaybına yol açmıştır. Pandemi olarak ilan edilen bu hastalığa yakalanan kişilerde ciddi akciğer tahribatları oluşabilmektedir. Hekimlerin bu hastalığın teşhisinde akciğer özelinde çekilen bilgisayarlı tomografi (Computed Tomography - CT) ve X-Ray (Chest X-Ray - CXR) görüntülerini inceleyerek teşhis koydukları bilinmektedir. Bu CXR görüntülerinin çekildiği anda enfekte olduğu değerlendirilen kişilere hekim kontrolü öncesi yapılacak bir erken teşhis ile koruyucu önlemler hızlıca alınabilir ve hekimlerin hastalığı teşhis süreçleri kısaltılabilir. Diğer birçok hastalığın teşhisinde başarılı sonuçlar üreten yapay zekâ yöntemlerinin, Covid-19 hastalığında da başarılı sonuçlar ürettiği güncel çalışmalarda görülebilmektedir. Elde edilen başarılı sonuçların yanında, kullanılan sağlık verileri kişisel veri sınıfına girdiği için bu verilerin işlenmesinde ve analiz edilmesinde mahremiyet koruyucu önlemlere ihtiyaç olduğu açıktır. Gerek Kişisel Verileri Koruma Kanunu (KVKK) gerekse de Genel Veri Koruma Tüzüğü (General Data Protection Rule - GDPR), bu tür verilerin işlenmesinde mahremiyetin korunmasına özen gösterilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmada, Covid-19 hastalığını tespit eden yapay zekâ odaklı çalışmalar incelenmiş, kullanılan açık veri kümeleri sunulmuş, Covid-19 hastalığının tespitinde mahremiyeti dikkate alan çalışmalar gözden geçirilerek genel değerlendirmelerde bulunulmuştur.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi
Proje Numarası
2020/7-22 M
Teşekkür
Bu çalışma Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimince desteklenmiştir. Proje Numarası: 2020/7-22 M.
Bu çalışmaya verdikleri destekten dolayı Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Data Vision Laboratuvarına (datavision.ksu.edu.tr) teşekkür ederiz.
Kaynakça
- Abadi, M., Chu, A., Goodfellow, I., McMahan, H. B., Mironov, I., Talwar, K., & Zhang, L. (2016). Deep Learning With Differential Privacy. Paper presented at the Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security.
- Akkuş, M. S. (2020). Koranavirüs ve Covid-19. Aksaray Üniversitesi Tıp Bilimleri Dergisi, 1(2), 15-20.
- Alafi, B. (2019). Artifıcial Intelligence And Deep Learning Methodologies. The Journal of Cognitive Systems, 4(2), 57-61.
- Alamo, T., Reina, D. G., Mammarella, M., & Abella, A. (2020). Covid-19: Open-data resources for monitoring, modeling, and forecasting the epidemic. Electronics, 9(5), 827.
- Albert Sun, N. (2020, Erişim Tarihi: 05.10.2020). NY-Times Covid-19 USA Dataset. İnternet Sayfası: https://github.com/nytimes/covid-19-data
- Aydoğan, M., & Karci, A. (2020). Spelling Correction with the Dictionary Method for the Turkish Language Using Word Embeddings. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 57-63.
- Badr, H. S. (2020, Erişim Tarihi: 04.10.2020). Covid-19 Unified-Dataset. İnternet Sayfası: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19_Unified-Dataset
- Beimel, A., Nissim, K., & Stemmer, U. (2013). Private Learning And Sanitization: Pure vs. Approximate Differential Privacy. In Approximation, Randomization, and Combinatorial Optimization. Algorithms and Techniques (pp. 363-378): Springer.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgisayar Yazılımı
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
20 Haziran 2021
Gönderilme Tarihi
28 Ocak 2021
Kabul Tarihi
4 Nisan 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Cilt: 9 Sayı: 2
APA
Canbay, Y., İsmetoğlu, A., & Canbay, P. (2021). COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 9(2), 701-715. https://doi.org/10.21923/jesd.870263
AMA
1.Canbay Y, İsmetoğlu A, Canbay P. COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ. MBTD. 2021;9(2):701-715. doi:10.21923/jesd.870263
Chicago
Canbay, Yavuz, Abdullah İsmetoğlu, ve Pelin Canbay. 2021. “COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 9 (2): 701-15. https://doi.org/10.21923/jesd.870263.
EndNote
Canbay Y, İsmetoğlu A, Canbay P (01 Haziran 2021) COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 9 2 701–715.
IEEE
[1]Y. Canbay, A. İsmetoğlu, ve P. Canbay, “COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ”, MBTD, c. 9, sy 2, ss. 701–715, Haz. 2021, doi: 10.21923/jesd.870263.
ISNAD
Canbay, Yavuz - İsmetoğlu, Abdullah - Canbay, Pelin. “COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 9/2 (01 Haziran 2021): 701-715. https://doi.org/10.21923/jesd.870263.
JAMA
1.Canbay Y, İsmetoğlu A, Canbay P. COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ. MBTD. 2021;9:701–715.
MLA
Canbay, Yavuz, vd. “COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, c. 9, sy 2, Haziran 2021, ss. 701-15, doi:10.21923/jesd.870263.
Vancouver
1.Yavuz Canbay, Abdullah İsmetoğlu, Pelin Canbay. COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ. MBTD. 01 Haziran 2021;9(2):701-15. doi:10.21923/jesd.870263
Cited By
Classification of Imbalanced Offensive Dataset – Sentence Generation for Minority Class with LSTM
Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences
https://doi.org/10.35377/saucis...1070822DETECTION OF DUST ON SOLAR PANELS WITH DEEP LEARNING
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.17780/ksujes.1493906