Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Tıbbi Laboratuvarlarda Yapay Zekâ ve Otomasyon

Yıl 2025, Cilt: 1 Sayı: 1, 26 - 30, 11.07.2025

Öz

Yapay zekâ, modern laboratuvarlarda tanı süreçlerini dönüştürerek hız, doğruluk ve verimlilik açısından önemli avantajlar sağlamaktadır. Bu derlemede laboratuvar uygulamalarında yapay zekâ teknikleri ile otomasyon sistemlerinin entegrasyonu, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi yapay zekâ yaklaşımlarının; tıbbi görüntüleme, tanı, destek sistemleri, ilaç geliştirme, genomik analiz ve bulaşıcı hastalıkların izlenmesindeki uygulamaları kapsamlı bir şekilde ele alınmaktadır. Bunun yanında, yapay zekânın etik, hukuki ve veri güvenliği ile ilgili doğurduğu riskler de irdelenmektedir. Yapay zekâ ve otomasyonun bilinçli ve sorumlu bir şekilde kullanılması, laboratuvar hizmetlerinin niteliğini artırmakta, sağlık hizmetlerini daha hızlı, doğru ve erişilebilir hale getirmektedir.

Kaynakça

  • [1] Büyükgöze, S., Dereli, E. Dijital sağlık uygulamalarında yapay zekâ. VI. Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık, 2019; 7 (10).
  • [2] Coşkun, F., Gülleroğlu, H. D. Yapay zekanın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 2021; 54 (3): 947-966.
  • [3] Özgür, S.B. Algoritmalar, yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve uygulamaları: beşerî fayda üretiminin yazılımlar tarafından karşılanması. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2021; 10 (1): 1-29.
  • [4] Supriya, M. ve Deepa, A. Machine learning approach on healthcare big data: A review. Big Data Inf. Anal. 2020; 5 (1), 58-75.

Artificial Intelligence and Automation in Medical Laboratories

Yıl 2025, Cilt: 1 Sayı: 1, 26 - 30, 11.07.2025

Öz

Artificial intelligence is transforming diagnostic processes in modern laboratories by offering significant advantages in terms of speed, accuracy, and efficiency. This review comprehensively explores the integration of artificial intelligence techniques and automation systems into laboratory applications, as well as the use of AI approaches such as machine learning and deep learning in medical imaging, diagnostics, decision support systems, drug development, genomic analysis, and infectious disease surveillance. Furthermore, the ethical, legal, and data security concerns associated with artificial intelligence are examined. The conscious and responsible implementation of AI and automation enhances the quality of laboratory services and contributes to making healthcare faster, more accurate, and more accessible.

Kaynakça

  • [1] Büyükgöze, S., Dereli, E. Dijital sağlık uygulamalarında yapay zekâ. VI. Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık, 2019; 7 (10).
  • [2] Coşkun, F., Gülleroğlu, H. D. Yapay zekanın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 2021; 54 (3): 947-966.
  • [3] Özgür, S.B. Algoritmalar, yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve uygulamaları: beşerî fayda üretiminin yazılımlar tarafından karşılanması. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2021; 10 (1): 1-29.
  • [4] Supriya, M. ve Deepa, A. Machine learning approach on healthcare big data: A review. Big Data Inf. Anal. 2020; 5 (1), 58-75.
Toplam 4 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Eczacılık ve İlaç Bilimleri (Diğer)
Bölüm Derlemeler
Yazarlar

Emre Tuncer Bu kişi benim 0009-0002-0290-5412

Rukiye Aslan 0000-0001-5843-626X

Yayımlanma Tarihi 11 Temmuz 2025
Gönderilme Tarihi 11 Mayıs 2025
Kabul Tarihi 11 Temmuz 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Tuncer, E., & Aslan, R. (2025). Tıbbi Laboratuvarlarda Yapay Zekâ ve Otomasyon. Cumhuriyet Eczacılık Dergisi, 1(1), 26-30.