Yapay zekâ destekli teşhis ve tanıda doktora yardımcı kananalizi yazılımı
Artificial intelligence-supported diagnostic and assistantblood analysis software for doctors
Yazar: SAVAŞ NEHRİ
Danışman: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Hematoloji = Hematology ; Tıbbi Biyoloji = Medical Biology

Özet:
Son yıllarda yapay zekâdaki ilerlemeler, tıp alanında önemli dönüşümlere yol
açmaktadır. Yapay zekâ destekli sistemler, tıbbi teşhis, hastalıkların erken tespiti, tedavi
planlaması ve hastane yönetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ
destekli kan analiz yazılımları önemli bir araç haline gelmiştir.
Bu tezin amacı, hastane kan testi sonuçlarını yapay zekâ destekli NEVASOFT
yazılımı kullanarak analiz etmek ve doktorlara kolay erişim ve kullanım kolaylığı
sağlamaktır. Tez kapsamında, tam kan sayım cihazından elde edilen verileri
grafiklendirmekte, mikroskop altında hücreler sınıflandırılmakta ve flowsitometri
cihazından gelen veriler analiz edilmektedir. Ayrıca, doktorların görüşleri anketler
aracılığıyla toplanmakta ve sonuçlar tez içerisinde incelenmektedir.
Bu çalışma, Python programlama dili PyTorch modülü kullanılarak başarılı bir
şekilde gerçekleştirilen yapay zekâ tabanlı bir nesne tanıma algoritmasıyla, altı farklı
kategoriye ait kan örneklerinin %92 oranında doğru bir şekilde sınıflandırıldığını
göstermiştir. PyTorch'un kan analizi yazılımına entegrasyonu, teşhis sürecinin
verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmıştır.
Bu tez, yapay zekâ destekli kan analiz yazılımlarının tıp alanında önemli bir rol
oynadığını vurgulayacak ve doktorların hastaların durumunu daha hızlı ve doğru bir
şekilde değerlendirmelerine yardımcı olacaktır. Bu çalışmanın bulguları, yapay zekâ
teknolojisinin tıp alanında kullanımına yönelik daha fazla araştırmanın yapılmasına katkı
sağlayacaktır.
Bu çalışma, tıp alanında yapay zekâ teknolojilerinin kullanımına örnek teşkil
etmektedir. Yapay zekâ algoritmaları, kan analizi sonuçlarının incelenmesinde
kullanılmış ve doktorlara test sonuçlarını daha hızlı ve doğru bir şekilde yorumlama
imkânı sağlamıştır. Ayrıca, hücrelerin sınıflandırılması aşamasında da yapay zekâ
algoritmalarından faydalanılmış ve mikroskop altında hücre görüntülerinin daha hızlı ve
doğru bir şekilde sınıflandırılması sağlanmıştır. Ayrıca, hasta anketlerinden elde edilen
veriler analiz edilerek sonuçlara dahil edilmiştir.
Yapay zekâ teknolojilerinin tıp alanında kullanımı artmaya devam ederken, bu
çalışma benzer araştırmalar için model teşkil edebilir. Ayrıca kan tahlili sonuçlarının hızlı
ve doğru yorumlanmasında yapay zekâ algoritmalarının kullanılmasının önemi
vurgulanmıştır.
Not: Metinde adı geçen yapay zekâ destekli yazılımın "NEVASOFT" adı olduğu varsayılmıştır.

Abstract:
In recent years, advancements in artificial intelligence have led to significant
transformations in the field of medicine. Artificial intelligence-supported systems are
being used in medical diagnosis, early detection of diseases, treatment planning, and
hospital management. Consequently, artificial intelligence-supported blood analysis
software has become an important tool.
The aim of this thesis is to analyze hospital blood test results using an artificial
intelligence-supported NEVASOFT software and provide easy access and convenience
to doctors. Within the scope of the thesis, the data obtained from a complete blood count
device is graphed, cells are classified under a microscope, and data from a flow cytometry
device is analyzed. Additionally, the opinions of doctors are collected through surveys,
and the results are examined within the thesis.
This study successfully implemented an artificial intelligence-based object
recognition algorithm using Python programming PyTorch module, achieving a 92%
accuracy rate in classifying blood samples into six categories. The integration of PyTorch
into the blood analysis software significantly enhanced the efficiency and accuracy of the
diagnostic process.
This thesis will emphasize the significant role of artificial intelligence-supported
blood analysis software in the field of medicine and its assistance in enabling doctors to
evaluate the conditions of patients more quickly and accurately. The findings of this study
will contribute to further research on the use of artificial intelligence technology in the
medical field.
This study serves as an example of the use of artificial intelligence technologies
in the field of medicine. Artificial intelligence algorithms were utilized in the examination
of blood analysis results, enabling doctors to interpret test results more rapidly and
accurately. Moreover, artificial intelligence algorithms were employed in the
classification of cells, resulting in faster and more precise categorization of cell images
under a microscope. Furthermore, data obtained from patient surveys were analyzed and
incorporated into the results.
As the use of artificial intelligence technologies in the field of medicine continues
to increase, this study can serve as a model for similar research endeavors. Additionally,
the importance of using artificial intelligence algorithms in the rapid and accurate
interpretation of blood analysis results has been underscored.
Note: "NEVASOFT" is assumed to be the name of the artificial intelligence-supported software
mentioned in the text.