COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ

Authors : Yavuz CANBAY, Abdullah İSMETOĞLU, Pelin CANBAY

Pages : 701-715

Doi:10.21923/jesd.870263

View : 24 | Download : 11

Publication Date : 2021-06-20

Article Type : Review Paper

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 insert ignore into journalissuearticles values(Computed Tomography - CT); ve X-Ray insert ignore into journalissuearticles values(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 insert ignore into journalissuearticles values(KVKK); gerekse de Genel Veri Koruma Tüzüğü insert ignore into journalissuearticles values(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.
Keywords : Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Veri Mahremiyeti, Covid 19, Araştırma