Akademik Veri Yönetim Sistemi
Özgür Yayınları, Gaziantep, 2025
Yapay Zekâ (YZ), tıbbın çeşitli
alanlarında hızla kullanılmaya başlanmış, özellikle klinik uygulamalarda hasta
bakımının iyileştirilmesi, hastalıkların erken teşhisi ve tedavi süreçlerinin
optimizasyonunda önemli bir potansiyele sahip olmuştur. Yapay zekâ, görüntüleme
analizi, klinik karar destek sistemleri, hasta izleme ve kişiselleştirilmiş
tedavi yaklaşımlarında etkili bir araç olarak ön plana çıkmaktadır. Ancak,
klinik ortamda başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için bazı etik, teknik ve
güvenlik sorunları ele alınmalıdır.
YZ, klinikte pratik olarak
kullanıma girmeye başladıktan sonra, hastaların tedavi süreçlerini önemli
ölçüde değiştirebilir. YZ, klinik karar destek sistemlerinin geliştirilmesine
yardımcı olmakta ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturulmasında etkin
bir şekilde kullanılmaktadır. YZ, hasta verilerini analiz ederek, risk
değerlendirmeleri yapabilir ve tedavi stratejileri oluşturabilir. Özellikle
kanser tedavisinde, YZ'nin görüntüleme ve genetik verileri analiz ederek doğru
tedavi planlarını oluşturabilmesi, tedavi süreçlerini büyük ölçüde
iyileştirmektedir. YZ ayrıca, takip edilen hastaların izlenmesinde de etkili
bir araçtır. Örneğin, kanser hastalarının tedaviye yanıtlarını değerlendirmek
ve hastalığın seyrini izlemek, YZ algoritmaları sayesinde daha hassas bir
şekilde yapılabilir
Bu kitap, medikal görüntüleme, nükleer tıp ve radyoterapi
alanlarında yaşanan teknolojik dönüşümü, yapay zekâ uygulamaları odağında
bütüncül bir bakış açısıyla ele almaktadır. Sağlık fiziği ve tıbbi görüntüleme
disiplinlerinde yapay zekâ tabanlı yaklaşımların tanı, tedavi planlama,
dozimetri ve kalite kontrol süreçlerine entegrasyonu, güncel literatür ve
klinik uygulamalar çerçevesinde değerlendirilmektedir. YZ destekli ölçüm,
dozimetri ve kalite kontrol uygulamalarının hasta güvenliği, doğruluk ve
standardizasyon üzerindeki etkileri vurgulanmaktadır. Ayrıca, radyoterapi
alanında tedavi planlama süreçlerinin kritik aşamalarından biri olan konturlama
işlemlerinde yapay zekânın sağladığı zaman tasarrufu, kullanıcı bağımlılığının
azaltılması ve planlama kalitesinin artırılmasına yönelik katkılar ele
alınmaktadır. Brakiterapi uygulamalarında ve otomatik tedavi planlama
sistemlerinde yapay zekâ tabanlı yöntemlerin doz dağılımı optimizasyonu ve
klinik iş akışına entegrasyonu kapsamlı biçimde değerlendirilmektedir.
Sonuç olarak bu kitap, yapay zekânın medikal görüntüleme ve
tedavi süreçlerinde sunduğu olanakları disiplinler arası bir perspektifle ele
alarak hem akademik hem de klinik uygulamalara yönelik güncel ve kapsamlı bir
başvuru kaynağı sunmayı amaçlamaktadır.
Kitapta; tıpta kullanılan
radyasyon üreten cihazlar, medikal görüntülemede yapay zekâ uygulamaları,
nükleer tıpta hibrit görüntülemede görüntü kalitesini etkileyen faktörler ve
görüntü optimizasyonu, hibrit ve dijital sistemlerle teknolojik dönüşüm, yapay
zekâ destekli ölçüm–dozimetri–kalite kontrol, radyoterapi tedavi planlama
konturlamasında yapay zekâ ile brakiterapide yapay zekâ ve otomatik tedavi
planlama sistemleri (OTPS) gibi konular ele alınmıştır.
Artificial intelligence (AI) has been rapidly
adopted across multiple fields of medicine and has demonstrated substantial
potential particularly in clinical practice for improving patient care,
enabling earlier disease detection, and optimizing treatment processes. AI has
emerged as a powerful tool in imaging analysis, clinical decision support
systems, patient monitoring, and personalized treatment strategies. However,
several ethical, technical, and safety challenges must be addressed to ensure
its successful implementation in clinical settings.
Once integrated into routine clinical use, AI
may substantially reshape patients’ diagnostic and therapeutic pathways. It
supports the development of clinical decision support systems and is used
effectively to generate personalized treatment plans. By analyzing patient
data, AI can perform risk stratification and inform treatment strategies. In
oncology in particular, AI-driven analysis of imaging and genomic data can
facilitate the selection of appropriate treatment plans, thereby significantly
improving clinical workflows and outcomes. AI is also an effective tool for
longitudinal patient follow-up; for example, evaluating treatment response and
monitoring disease courses in patients with cancer can be performed with
greater precision using AI algorithms.
This book provides a holistic overview of the
technological transformation occurring in medical imaging, nuclear medicine,
and radiotherapy, with a particular focus on AI applications. The integration
of AI-based approaches into diagnosis, treatment planning, dosimetry, and
quality control within the disciplines of health physics and medical imaging is
examined in the context of current literature and clinical practice. The impact
of AI-assisted measurement, dosimetry, and quality assurance/quality control (QA/QC)
applications on patient safety, accuracy, and standardization is emphasized. In
addition, the contributions of AI to contouring one of the most critical steps
in radiotherapy treatment planning are discussed, particularly with respect to
time savings, reduced user dependence, and improved planning quality. AI-based
methods in brachytherapy and in automated treatment planning systems (ATPS) are
also comprehensively evaluated, including their role in dose distribution
optimization and integration into clinical workflows.
Overall, this book aims to serve as an
up-to-date and comprehensive reference for both academic and clinical audiences
by examining the opportunities offered by AI in medical imaging and therapeutic
processes from an interdisciplinary perspective.
The book covers topics such as
radiation-producing devices used in medicine; AI applications in medical
imaging; factors affecting image quality and image optimization in hybrid
nuclear medicine imaging; technological transformation through hybrid and digital
systems; AI-assisted measurement, dosimetry, and quality control; AI in
radiotherapy treatment-planning contouring; and AI in brachytherapy and
automated treatment planning systems (ATPS).