NANOYAPI ESASLI SENSÖRLERİN GELİŞTİRİLMESİ VE MAKİNE ÖĞRENMESİ DESTEKLİ ALGORİTMALARIN KULLANILMASI

24. Uluslararası Veteriner Hekimliği Öğrencileri Bilimsel Araştırma Kongresi, İstanbul, Türkiye, 11 - 13 Aralık 2024, ss.97-98, (Özet Bildiri)

NANOYAPI ESASLI SENSÖRLERİN GELİŞTİRİLMESİ VE MAKİNE

ÖĞRENMESİ DESTEKLİ ALGORİTMALARIN KULLANILMASI

Gökçe Sarıa, Elif Tüzünb, Sinem Özlem Enginlerc, Canan Hazal Akarsud, Tarık

Küçükdenize, Selcan Karakuşb,e

aİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Veteriner Fakültesi, Avcılar, İstanbul, Türkiye.

bİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Kimya Bölümü, Fiziksel

Kimya Anabilim Dalı Avcılar, İstanbul, Türkiye.

cİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Veteriner Fakültesi, Doğum ve Jinekoloji

Anabilim Dalı, Avcılar, İstanbul, Türkiye.

dİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği

Bölümü, Avcılar, İstanbul, Türkiye.

eSağlık Biyoteknolojisi Ortak Araştırma ve Uygulama Mükemmeliyet Merkezi,

Esenler, İstanbul, Türkiye.

Özet

Son yıllarda yapay zeka destekli hesaplamalar ve akıllı sensör sistemleri, sağlık

alanında büyük ilgi görmektedir. Bu yaklaşımla hızlı ve hassas çözümler geliştirilmiş,

özellikle hastalıkların erken teşhisi ve etkili tedavisi için çevre dostu stratejiler ön

plana çıkmıştır. Multidisipliner çalışmalarda, yüksek performanslı ilaç dağıtım

sistemleri ve biyosensörler öne çıkmaktadır. Araştırmalar, toksik olmayan,

biyouyumlu ve biyobozunur polimerlerin sağlık teknolojilerinde yaygınlaştığını

göstermektedir. Farklı morfolojilerde üretilen yeşil biyopolimer bazlı biyosensörler,

mikro/nanomolar konsantrasyonlarda ve yalnızca 60 saniye gibi kısa sürelerde

başarılı sonuçlar vermektedir. Özellikle kanser araştırmalarında, kan, idrar veya

tükürük gibi örneklerde hedef analitlere karşı geliştirilen nano-biyosensörler, hassas

algılama limitleri ve geniş bir analit aralığıyla dikkat çekmektedir. Biyosensörlerden

elde edilen deneysel veriler, makine öğrenmesi algoritmalarıyla işlenerek sağlık

alanında önemli katkılar sağlamaktadır. Örneğin, destek vektör makineleri (SVM)

biyobelirteçlerin sınıflandırılmasında, lojistik regresyon hastalık olasılıklarını

tahminde etkili olurken, yapay sinir ağları (ANN) karmaşık verilerin analizinde

kullanılmaktadır. Gelecekte, nanoteknolojik sensörlerin, ameliyatsız kanser teşhisi ve

giyilebilir sensör cihazları gibi alanlarda kullanılmasıyla ölümcül hastalıkların erken

teşhisi mümkün olacaktır. Bu gelişmeler, yapay zeka ve nanoteknolojinin sağlıkta

yarattığı dönüştürücü etkileri güçlendirmeye devam edecektir.

Anahtar kelimeler: Nanosensör, makine öğrenmesi, yapay zeka, yeşil nanotanecik