Sağlıkta yapay zekâ. Kaynaklarıyla.
İlaçtan biyobankalara: araştırmaları, uygulamaları ve sınırlarını güvenilir kaynaklarla inceliyoruz.
Seçili yazılar Estonca ve Lehçe de sunulur. Diğer yazılar Türkçe veya İngilizce açılır.
AI ve RNA kırpılması: tahminden doğrulamaya
Bir genetik değişiklik RNA’nın işlenmesini etkileyebilir. SpliceAI ve Pangolin araştırmaları, ClinGen açıklamaları ve yeni SpliceAI2 duyurusu üzerinden tahminin hangi soruyu yanıtladığını inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
AI ile klinik araştırma eşleştirmesi: ön taramadan insan değerlendirmesine
Bir klinik araştırmayı önermek, katılım uygunluğunu kesinleştirmek değildir. 2024 TrialGPT çalışması ve NLM’nin açıklamaları üzerinden ilaç araştırmalarında AI’nın rolünü ve kanıtın sınırlarını inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Tek hücre biyolojisinde AI: büyük model, bağımsız sınama
Milyonlarca hücreyle eğitilen bir model yeni verilerde ne kadar işe yarar? scGPT araştırmasını ve bağımsız değerlendirmesini okuyarak araştırma başarısı ile klinik kanıtı ayırıyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Göz taramasında otonom AI: modelden klinik iş akışına
Bir tarama sistemine güvenmek için hangi kanıtları okumalıyız? 2018 tarihli IDx-DR örneği üzerinden kullanım kapsamını, araştırmayı ve klinik iş akışını ayrı değerlendiriyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Sağlıkta fidye yazılımı: sistemler açılınca veri incelemesi bitmez
Hizmetin geri gelmesi, verilerin gizliliği ve olayın nasıl başladığı ayrı sorulardır. Bir kurum açıklaması ile HHS ve FDA rehberliğini bu ayrım üzerinden okuyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Kanser aşılarında AI: hedef sıralamasından klinik kanıta
Kişiselleştirilmiş kanser aşılarında AI, araştırılacak hedefleri önceliklendirmeye yardımcı olabilir. BigMHC örneği üzerinden model başarısı, bağışıklık yanıtı ve klinik faydanın neden ayrı değerlendirilmesi gerektiğini inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Görüntüleme biyobankaları ve AI: MR’dan araştırma ölçümüne
Biyobankalardaki MR görüntüleri, AI ile organ ölçümlerine ve karşılaştırma atlaslarına dönüşebiliyor. Bu dönüşümde kalite kontrolü ve temsil edilen toplum neden belirleyici?
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Dijital patoloji AI: model başka bir laboratuvarda da çalışır mı?
Bir araştırma puanı, farklı laboratuvarlarda aynı sonucu garanti etmez. Patoloji AI modellerini karşılaştırırken görev, veri kaynağı ve yerel doğrulamayı birlikte okumak neden önemli?
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
AI ile genetik varyant yorumlama: skor klinik kanıtın neresinde?
Bir varyantın AI skoru, tanıyla aynı şey değildir. AlphaMissense örneği ve ClinGen’in kalibrasyon araştırması üzerinden araştırma çıktısı, kanıt gücü ve klinik yorum arasındaki farkı inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
AI ile antibiyotik keşfi: açıklanabilir model ne kazandırır?
Bir molekülün neden seçildiğini anlamak, yeni antibiyotik adaylarını araştırmayı kolaylaştırabilir. Açıklanabilir AI çalışmasını, deneysel kanıtı ve klinik kullanıma kalan adımları ayrı okuyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
AI ile protein tasarımı: modelden laboratuvara
Yeni bir protein tasarlamak neyi kanıtlar? RFdiffusion ve BindCraft araştırmalarını, deneysel başarı ile klinik yarar arasındaki farkı koruyarak inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Stryker siber saldırısı: sağlıkta hizmet sürekliliği için dersler
Mart 2026 olayına dönüp bakıyoruz: kurumsal sistem kesintisi, cihaz güvenliği ve hastanelerin tedarik bağımlılıkları nasıl ayrı değerlendirilir?
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Medikal cihazlarda AI güncellemeleri: değişikliği nasıl kontrol ederiz?
Bir modelin yeni sürümü yalnızca yazılım güncellemesi değildir. FDA ve MHRA kaynaklarıyla önceden belirlenmiş değişiklik planını, izlemeyi ve kullanıcıya açıklanması gerekenleri inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Mamografide AI: MASAI çalışmasının sonuçlarını nasıl okumalıyız?
Daha fazla saptama, daha az okuma yükü ve takip sonuçları aynı ölçüt değildir. MASAI’nin 2025 ve 2026 yayınlarını kanıtın kapsamı içinde inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Aşı araştırmalarında AI: mRNA tasarımından klinik kanıta
Bir tasarım algoritmasının başarısını nasıl okumalıyız? LinearDesign araştırmasını WHO’nun klinik geliştirme çerçevesi ve EMA’nın kalite rehberi taslağıyla birlikte inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Biyobankalarda AI: veri kalitesinden hastalık riskini modellemeye
Büyük araştırma koleksiyonları AI için nasıl kullanılabilir? Veri hazırlığını, Delphi araştırmasını ve model paylaşımının sınırlarını birincil kaynaklarla inceliyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
Dijital patolojide AI: preparattan karar desteğine
Bir modelin araştırmadaki başarısı, kullanım izni ve laboratuvarda uygulanması ayrı değerlendirmeler gerektirir. Özgün bir araştırmayı FDA ve NCI kaynaklarıyla birlikte okuyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗
AI ile protein yapısı tahmini: genetik araştırmalarında güveni okumak
Bir protein modelinin ayrıntılı görünmesi, her bölgesinin aynı ölçüde güvenilir olduğu anlamına gelmez. Araştırma kanıtını, açık veri kaynaklarını ve klinik yorumun sınırlarını ayırıyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗AI ile ilaç keşfi: molekülden klinik kanıta
Bir ilaç adayının AI ile tasarlanması, hasta yararını tek başına kanıtlamaz. Bir faz 2a araştırmasını EMA’nın değerlendirme yaklaşımıyla birlikte okuyoruz.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗Sağlıkta yapay zekâ: kullanımdan önce kanıta bakmak
Bir cihazın düzenleyici statüsü ile üretken AI modelinin yeteneklerini nasıl ayırabiliriz? FDA ve WHO kaynaklarından iki temel nokta.
Yazıyı ve kaynakları okuyun ↗Yayın yaklaşımımız: birincil kaynaklar, açık referanslar ve kanıtın sınırları. AI destekli editoryal içerik; bireysel tıbbi öneri değildir.