ÇALIŞMALARIMIZ

Computational Medicine Araştırma Gurubumuzun çalışma alanı; yapay zeka, yapay öğrenme, matematik ve computational modellerin rutin Tıbba uygulanması gibi konuları kapsamaktadır.

Devam Eden Doktora Tez Çalışmaları

Algorithmic Learning Of Clinically Acceptable Levels Of Laboratory Test Results From Electronic Medical Records: Personalized Reference Intervals, Oktay YILDIRIM

Hastane verilerinden, laboratuvar test sonuçlarının kabul edilebilir aralıklarının yapay zeka algoritmaları kullanılarak öğrenilmesi, öğrenilen kabul edilebilir aralıklardan kişiye özel referans aralığı sunulması.

Capturing Data From Clinical Examination By Motion Tracking And Recognition, Ramiz YILMAZER

Klinik muayane sırasında hekimin hastayla olan etkileşiminin görsel ve ses kayıtlarının, yapay zeka algoritmaları ile anlamlandırılması ve elde edilen bu verilerin hastanın elektronik sağlık kayıtlarına aktarılması.

Machine Learning Models For Identifying Cause Effect Relationship In Medical Treatment Data, Mohammed Abebe YIMER

Hastaların elektronik sağlık kayıtları kullanılarak hazırlanan makina öğrenimi modelleri ile hastaya uygulanan tedavinin sonuçlarının, neden sonuç ilişkisi bakımından değerlendirilmesi.

Devam Eden Yüksek Lisans Tez Çalışmaları

System For Planning, Staging And Ordering Of Diagnostic Laboratory Tests, Eminullah YAŞAR

Tübitak Projesi(2017 Ağustos - 2019 Şubat), Patent No:PT2016-01677

Tez Ön-teşhise yönelik inceleme talepleri için protokoller oluşturulup saklanabilmesi için inovatif bir veri tabanı oluşturulmasını, hekimin belirli bir hastası için bu veri tabanından uygun protokolü seçmesini, seçilen bu protokolün sistem tarafından hastaya kişiselleştirilmiş bir sonlu durum makinasına dönüştürülmesini, hekimin başla komutu ile birlikte protokoldeki tüm adımların sistem tarafından hasta, hekim ve diğer paydaşlarla iletişerek icrasını kapsamaktadır.

Application Of Machine Learning Algorithms To Taking Of Anamnesis, Mehdi MOHAMMADNEJADIAN

Hasta öyküsünün klinik başvuru anında yapay zeka kullanarak hastadan alınmasını sağlayan sistem.

Experiementing With Some Data Mining Techniques To Establish Pediatric Reference Intervals For Clinical Laboratory Tests, Deniz ERASLAN

Pediatrik hastalar için laboratuvar testlerinin referans aralıklarının veri madenciliği teknikleri kullanılarak belirlenmesi.

Application Of Probabilistic Programming To Medicine, Adili AIERPATI

Probabilistik öğrenme tekniklerinin sağlık problemlerinde uygulanması.

Devam Eden Lisans Tez Çalışmaları

Identification And Monitoring Of Internal Quality Control Nonconfirmities In Medical Laboratories, Necati BİLGİN

Tıbbi laboratuvarlarda iç kalite kontrol uygunsuzluklarının belirlenmesi ve izlenmesi.

Tamamlanan Doktora Tez Çalışmaları

Organization And Processing Of Personal Genetic Data For Clinical Use, Onur ÇAKIRGÖZ

Bu çalışmada, varyasyon-bazlı kişisel genetik verilerin organizasyonu için, iki farklı veritabanı geliştirilmiştir. Bu veritabanlarından ilki ilişkisel veritabanıdır, ikincisi ise no-sql veritabanıdır. Her iki veritabanında da 1000 Genom Projesi’nin yayınlamış olduğu 2504 kişiye ait varyasyon verisi depolanmıştır. Bu verileri saklamak için veritabanlarının ihtiyaç duyduğu alanlar hesaplanmış ve bu değerler karşılaştırılmıştır. Ayrıca, klinik uygulamaların sıklıkla kullanacağı bazı sorgular çalıştırılmış ve veritabanlarının cevap dönme süreleri hesaplanmıştır. Bu çalışmada ayrıca üç farklı klinik uygulama için üç yeni yöntem geliştirilmiştir ve bu yöntemler ile veritabanlarının entegrasyonu sağlanmıştır. İlk yöntem kişileri hastalık bazlı sınıflandırmaktadır, herhangi bir kişiye genetik açıdan en benzer kişileri bulmaktadır ve kişilerin hastalık risklerini hesaplamaktadır. İkinci yöntem herhangi bir hastalıkla veya davranışla ilişkili olabilecek varyasyonları dinamik bir şekilde tespit etmektedir. Son yöntem ise, varyasyon-bazlı kişisel genetik verileri kullanarak korunmuş bölgeleri belirlemektedir.

Tamamlanan Tıpta Uzmanlık Tezi Çalışmaları

Artificial Neural Network Approach In Laboratory Test Reporting, Ferhat DEMİRCİ

Hastaların laboratuvar test sonuçlarının değerlendirilmesinde yapay sinir ağları kullanılarak, laboratuvar testlerinin raporlanması.

Tamamlanan Yüksek Lisans Tez Çalışmaları

Development Of Computational Methods For Creative Visual Design, Ramiz YILMAZER

Görsel tasarımların yapay zeka tarafından hazırlanması

Machine Learning Models For Autoverification Of Medical Laboratory Test Results, Velid Ali

Tıbbi laboratuvar testlerinin sonuçlarının yapay zeka kullanılarak otomatik onaylanması.

Yayınlar

Artificial Neural Network Approach In Laboratory Test Reporting: Learning Algorithms

F Demirci, P Akan, T Kume, AR Sisman, Z Erbayraktar, S Sevinc American journal of clinical pathology 146 (2), 227-237. Makaleye git

An Efficient Method For Storing Human Genome Variations.

Çakırgöz, O., & Sevinç, S. (2015). Proceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science (EECSS 2015), 314, 1–8.Makaleye git

A Dynamic Method For The Determination Of The Variations Which May Be Associated With Any Disease Or Trait.

Çakırgöz, O., & Sevinç, S. (2016). Proceedings of the International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK 2016), 16, 89–99.

Genetic-Based Classification Approach And A Common Format For Relative Risk Models.

Çakırgöz, O., & Sevinç, S. (2016). Proceedings of the International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK 2016), 24, 143-148.

Object-Oriented Design For Processing Of Variation-Based Personal Genetic Data.

Çakırgöz, O., & Sevinç, S. (2016). Proceedings of the International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK 2016), 37, 214-222.

A Novel Tree Design To Determine Conserved Regions.

Çakırgöz, O., & Sevinç, S. (2016). International Conference On Advanced Technology & Sciences ICAT'Rome, 23–31.

PROJELERİMİZ

Computational Medicine Grubu Olarak Yaptığımız Projeler

AR-GE ÜRÜNLERİMİZ

Çalışmalarımızın sonucu olarak 3 patent başvurumuz, akademik yayınlar, endüstriyel projeler, ar-ge projeleri gibi çıktılar elde ettik ve çalışmalarımıza devam etmekteyiz.

TÜBİTAK

Lab Standards Plus DDX: Teşhise Yönelik Tıbbi İncelemelerin Planlanmaları ve Aşamalandırılarak Gerçekleştirilmeleri İçin Sistem (2017 Ağustos - 2019 Şubat)

Lab Standards Plus PQ:Tıbbi Laboratuvarlarda Prediktif Kalite Kontrol Sistemi (2017 Kasım – 2018 Kasım)

KOSGEB

Lab Standards Plus: İleri Teknoloji Bazlı Tıbbi Laboratuvar Kalite ve Veri Yönetimi Sistemi (2015 Mart-2017 Mart)

Lab Standards Plus: Prediktif Kalite Yönetimi Sistemi (2017 Aralık-2019 Haziran)

PATENTLERİMİZ

Tıbbi laboratuvar tetkiklerinin aktif planlanması, izlenmesi, sonuçların klinik değerlendirilmesi ve süreç hatalarının minimize edilmesini sağlayan dağıtık yapılı, gerçek zamanlı, mesaj tabanlı sistem (PT2016-00486)

Teşhise yönelik tıbbi incelemelerin planlanmaları ve aşamalandırılarak gerçekleştirilmeleri için sistem (PT2016-01677)

Tek durakta kan alınmasını sağlayan sistem (2017/09583)

EKİBİMİZ

img
Prof. Dr. Süleyman SEVİNÇ
img
Prof. Dr. Alİ Rıza ŞİŞMAN
img
Dr.Onur ÇAKIRGÖZ
img
Oktay YILDIRIM
Bilgisayar Mühendisliği(Doktora)
img
Ramİz YILMAZER
Bilgisayar Mühendisliği(Doktora)
img
Mohammed ABEBE
Bilgisayar Mühendisliği(Doktora)
img
Eminullah YAŞAR
Bilgisayar Mühendisliği(Yüksek Lisans)
img
Mehdİ Nejadİan
Bilgisayar Mühendisliği(Yüksek Lisans)
img
Denİz Eraslan
Bilgisayar Mühendisliği(Yüksek Lisans)
img
Burak KÖSE
Bilgisayar Mühendisliği(Yüksek Lisans)
img
Necatİ Bİlgİn
Bilgisayar Mühendisliği(Lisans)
img
Aykut ÖzgÜn
Bilgisayar Mühendisliği(Lisans)
img
Fethan Us
Bilgisayar Mühendisliği(Lisans)
img
Mehmet Sefa AYIZ
Bilgisayar Mühendisliği(Lisans)
img
Alİ AKARSU
Bilgisayar Mühendisliği(Lisans)

EĞİTİM

Computational Medicine Lisans, Yüksek Lisans, Doktora ve Doktora sonrası düzeylerinde eğitim imkanı sunmaktadır.

İŞ BİRLİKLERİMİZ

AKTİVİTELER

img

2. Uluslararası Katılımlı Health 4.0, Sağlıkta Yenilikler Kongresi

Prof. Dr. Semih Başkan 4-7 Ekim 2017 Sağlık

Değerli Meslektaşlarımız, Okan Üniversitesi Tıp Fakültesi Bilimsel işbirliği ile DoktorClub tarafından 04-07 Ekim 2018 tarihlerinde uluslararası katılımla...

Daha Fazla
img

Tıpta Yapay Zeka Tabanlı Yeni Yaklaşımlar

Prof. Dr. Süleyman Sevinç Prof. Dr. Ali Rıza Şişman 29 Kasım 2017 Bilişim-Sağlık

img

Tıpta Yapay Zeka Tabanlı Yeni Yaklaşımlar

SBÜ Teah 6 Aralık 2017 Bilişim-Sağlık

Sağlık Bilimleri Üniversitesi Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesi’nde “Tıpta Yapay Zeka Tabanlı Yeni Yaklaşımlar” Sempozyumu düzenlendi. “Yapay Zeka” ile ilgilenen araştırmacı, bilim insanı, sağlık çalışanı ve yazılım alanında çalışanların...

Daha Fazla

SUNUMLAR

BASINDA BİZ

img

İzmir'de yapay zeka, hasta bekleme süresini azalttı

Technology

İzmir Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesinin günde 900 ila bin 200 hastadan kan alınan biriminde hayata

Devamını Oku
img

Hastaneler için 'yapay zekalı' sistem

Technology

Türk bilim insanları, hastalara gereksiz test yapılmasını önleyecek, test sonuçlarını hızla değerlendirerek anormal sonuçları...

Devamını Oku
img

Türk bilim insanlarından hastaneler için yapay zekalı sistem

Technology

Türk bilim insanları, hastalara gereksiz test yapılmasını önleyecek, test sonuçlarını hızla değerlendirerek...

Devamını Oku
img

Hastaneler için "yapay zekalı" sistem

Technology

Hastaneler için "yapay zekalı" sistem - Türk bilim insanları, hastalara gereksiz test yapılmasını önleyecek, test sonuçlarını hızla değerlendirerek...

Devamını Oku




İLETİŞİM

Gönder

OfİS ADRESİ

Mithatpaşa Cad. No:56/20 Dokuz Eylül Üniversitesi Teknoloji Bölgesi Zeytin Binası Ofis No: 112 Balçova-İzmir

BİZİ ARA

(0232) 277 55 59

EMAİL ADRESİMİZ

info@labenko.com

ÇALIŞMA SAATLERİ

7/24