Artificial Intelligence in Fetal Health Diagnosis: A Systematic
PDF
Atıf
Paylaş
Talep
DERLEME
CİLT: 6 SAYI: 3
P: 125 - 153
Aralık 2023

Artificial Intelligence in Fetal Health Diagnosis: A Systematic

J Health Inst Turk 2023;6(3):125-153
Bilgi mevcut değil.
Bilgi mevcut değil
Alındığı Tarih: 23.04.2023
Kabul Tarihi: 22.11.2023
PDF
Atıf
Paylaş
Talep

ÖZ

Doğum uzmanları, doğum öncesi dönemde ve doğum esnasında fetal iyilik halini değerlendirmek için fetal kalp atım hızı ile annenin uterus kasılmalarını ölçen Non-Stress Test uygulamasını yaygın olarak kullanırlar. Non-Stress Test, fetal sıkıntıyı erken teşhis etmek için de kullanılmaktadır. Erken teşhis ile yapılacak tedavi, fetüsün yaşama bağlılığını ve yaşam kalitesini olumlu yönde arttırmaktadır. Non-Stress Test ile elde edilen fetal kalp atım hızı ve uterus kasılma sinyalleri trase adı verilen kâğıda aktarılır. Doğum uzmanları traseye bakarak fetüsün durumu hakkında yorumda bulunurlar. Buna karşın Non-Stress Test’inin geleneksel yöntemlerle analiz edilmesi zaman almaktadır. Ayrıca analizin yorumlanmasında uzmanlar arasında farklılıklar olmaktadır. Özellikle görevlerine yeni başlamış olan doktorlar ve ebeler, hata yapmaya ve yanlış kararlar vermeye daha yatkınlardır. Bu amaçla Non-Stress Test analizlerinin yorumlanmasındaki farklılıkların üstesinden gelmek ve bu görevi otomatikleştirerek tanılama hatalarının oranlarını en aza indirgemek amacıyla son yıllarda makine öğrenme ve derin öğrenme modelleri sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmamızda son beş yıla ait literatür araştırılarak bunlara ait sayısal ifadeler, tablolar ve grafikler gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler:
Non-stress test, makine öğrenme, derin öğrenme, fetal kalp hızı, uterus kasılmaları