Gelişen sağlık sistemi ve teknolojileri ile beraber üretilen verinin miktarı ve hacmi her geçen gün artmaktadır. Böylesi verilerin analiz edilmesinde geleneksel teknoloji ve alt yapılar yetersiz kaldığı için bu sorunu aşmak amacıyla büyük veri kavramı ortaya çıkmış ve bu alandaki ihtiyaçların karşılanmasında güçlü bir teknoloji olmuştur. Büyük sağlık verilerinden değer üretmek her ne kadar kıymetli olsa da, bu verilerin sahiplerinin de mahremiyetini korumak aynı derecede önemlidir. Günümüzde kişisel verilerin sıklıkla üretildiği bir alan olan sağlıkta, verilerin toplanmasından depolanmasına, analiz edilmesinden yayınlanmasına kadar geçen süreçte veri mahremiyetine en üst seviyede riayet edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, büyük sağlık verilerinin yayınlanmasında veri mahremiyeti problemi ele alınmış, büyük sağlık verilerine yönelik mahremiyet saldırıları ve koruma modelleri açıklanmış ve çeşitli değerlendirmeler sunulmuştur.

İçindekiler

Bölüm 1: Büyük Sağlık Verilerinde Mahremiyet
Bölüm 2: Sağlıkta Yapay Zeka: Makine Öğrenmesi Yöntemleri ve Uygulamaları
Bölüm 3: Sağlıkta Yapay Zeka: Derin Öğrenme Teknikleri ve Uygulamaları
Bölüm 4: Derin Öğrenme Mimarisi
Bölüm 5: Medikal Görüntü İşlemede Derin Öğrenme Yöntemleri ve Konvolüsyonel Sinir Ağları
Bölüm 6: Yapay Zeka ve Malpraktis
Bölüm 7: Robotik Rehabilitasyon
Bölüm 8: Dermatoloji ve Yapay Zeka
Bölüm 9: Oftalmolojide Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Uygulamaları
Bölüm 10: Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Alanında Yapay Zeka
Bölüm 11: Ürolojide Yapay Zekanın Yeri ve Önemi
Bölüm 12: Plastik, Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahide Yapay Zekanın Kullanımı
Bölüm 13: Pediatride Yapay Zeka Uygulamaları
Bölüm 14: Ruh Sağlığı ve Hastalıklarında Yapay Zekâ Uygulamaları
Bölüm 15: Nükleer Tıpta Yapay Zekâ Uygulamaları
Bölüm 16: Radyolojide Makine Öğrenmenin Rolü
Bölüm 17: Radyolojide Derin Öğrenme
İndeks