Çolak, CemilGüldoğan, Emek2026-04-042026-04-0420252458-9179https://doi.org/10.30569/adiyamansaglik.1643217https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1372010https://hdl.handle.net/11616/107650Yapay zeka (AI) ve derin öğrenme, görüntü tabanlı teşhis, hastalık tahmini ve klinik karar desteği için hızla gelişmiştir. Tıp bilişimi/eğitiminde bu teknolojilerin neden olduğu büyük değişiklikler olmuştur. Böylesine karmaşık biyomedikal verileri analiz etmek için derin öğrenme mimarileri kullanılmaktadır. Bu anlatı incelemesi, derin öğrenmenin tıbbi görüntüleme, genomik analiz, tahmine dayalı analitik ve akıllı izleme sistemlerinde kullanıldığı şekliyle tıp eğitimi ve bilişimini nasıl dönüştürdüğünü tartışmaktadır. Tıp eğitiminde derin öğrenme, etkileşimli simülasyonlar, otomatik not verme ve bireysel öğrenme için; bilişimde ise teşhis doğruluğu, karar verme ve hasta bakımı için kullanılmaktadır. Geleceğin yönelimleri, şeffaflığı ve güvenilirliği arttırmak amacıyla açıklanabilir yapay zeka (XAI), federatif öğrenme ve etik çerçevelerin entegre edilmesi gerektiğini göstermektedir. Bu tür değişiklikler sağlık hizmetlerinde ve tıp eğitiminde derin öğrenme ile verimliliğin, kişiselleştirmenin ve kanıta dayalı olmanın geliştirildiği bir devrime doğru yönlendirmektedir.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessTıbbi İnformatikBilgisayar BilimleriYazılım MühendisliğiBilgisayar BilimleriYapay ZekaArticle11219120410.30569/adiyamansaglik.16432171372010