Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ
4
Zitationen
3
Autoren
2021
Jahr
Abstract
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.
Ähnliche Arbeiten
k-ANONYMITY: A MODEL FOR PROTECTING PRIVACY
2002 · 8.418 Zit.
Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis
2006 · 6.923 Zit.
Deep Learning with Differential Privacy
2016 · 5.655 Zit.
Federated Machine Learning
2019 · 5.627 Zit.
Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized\n Data
2016 · 5.601 Zit.