Bozkurt, FerhatOzturk, NurinnisaKul, SinanÖztürk, GürkanEygu, HakanSımsek, EmrahYağanoğlu, Mete2026-03-262026-03-262022120E403https://doi.org/120E403https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1223126/karaciger-nakil-merkezleri-icin-yapay-zeka-yontemleri-kullanan-klinik-karar-destek-sisteminin-gelistirilmesihttps://hdl.handle.net/20.500.14901/4260Bu projede amaç karaciğer nakli olan hastaların, nakilden sonraki zamanda oluşabilecek komplikasyonların ve hastalıkların teşhisini yapay zekâ ile yapmaktır. Atatürk üniversitesi araştırma hastanesinde, karaciğer nakli olan hastaların bilgilerinin toplanması için ara yüz geliştirilip, onun aracılığıyla veri girişi yapılarak veri tabanında toplanmıştır. Aynı zaman da hastanenin bilgi işleminden de hastaların gerekli bilgileri alınıp veri havuzu oluşturulmuştur. Elde edilen veriler gerekli ön işlemelerden, istatiksel değerlendirmelerden geçilerek makine ve derin öğrenme algoritmalarından oluşan modeller ile eğitilip test edilmiştir. Verinin %70?i eğitim için ayrılırken, %30?u test için ayrılmıştır. Veriler sınıflandırırken dört bağımlı değişken baz alınmıştır. Ex, nüks yeri, tümör nüks yeri ve ölüm nedeni bağımlı değişkenlerdir. Modellerin performanslarını artırmak için PCA, LDA gibi yöntemler kullanılmıştır. Kullanılan yöntemler içerisinde ortalama yüksek değerler LDA yönteminde elde edilmiştir. Ex bağımlı değişken için modeller arasında en yüksek doğruluk %90?dür. Nüks yeri bağımlı değişken için modeller arasında en yüksek doğruluk %91?dir. Tümör nüks yeri bağımlı değişken için modeller arasında en yüksek doğruluk %100?dür. Ölüm nedeni bağımlı değişken için modeller arasında en yüksek doğruluk %100?dür.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessTıbbi Araştırmalar DeneyselGenel ve Dahili TıpPatolojiTransplantasyonArticle