Sağlık profesyonellerine yönelik, güncel ve kanıta dayalı bir bölüm. Yapay zekânın obstetri ve perinatolojideki uygulamalarını — fetal görüntülemeden risk öngörüsüne, büyük dil modellerinden etik ve düzenlemeye — dürüst bir kanıt değerlendirmesiyle ele alır.
⚕️ Hedef kitle: Bu bölüm hekim ve sağlık çalışanlarına yöneliktir; eğitim ve güncel-bilgi amaçlıdır. Aktarılan yapay zekâ araçları klinik karar desteği sunar, klinisyen sorumluluğunun yerine geçmez. İçerik dengeli tutulmuş; olumlu sonuçların yanında null/negatif bulgular ve sınırlılıklar da bilerek vurgulanmıştır.
Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük dil modelleri; obstetrik uygulama haritası, fırsatlar, sınırlılıklar ve raporlama standartları (TRIPOD-AI).
Otomatik biyometri, standart düzlem tespiti, anomali ve kardiyak tarama desteği, FDA-onaylı araçlar ve ISUOG perspektifi; genelleme sınırları.
Bilgisayarlı CTG, derin öğrenme sınıflandırma ve INFANT çalışmasının null sonucu; gözlemci değişkenliği ve hâlâ açık sorular.
FMF competing-risks modeli, 1. trimester kombine tarama, makine öğrenmesi modelleri ve dış validasyon/transfer-edilebilirlik sorunu.
Servikal görüntüleme, elektrohisterografi ve çok-değişkenli modeller; veri dengesizliği ve zayıf dış validasyon gerçeğinin dürüst değerlendirmesi.
Time-lapse derin öğrenme, otomatik blastosist derecelendirme, iDAScore; ve canlı doğum oranında üstünlük göstermeyen RCT'lerin dürüst sunumu.
Klinik karar desteği, hasta iletişimi, dokümantasyon ve ambient AI; halüsinasyon, kanıt-güncelliği, gizlilik (KVKK) ve yanlılık riskleri.
Algoritmik yanlılık, dış/prospektif validasyon, açıklanabilirlik; FDA/CE çerçevesi, TRIPOD-AI/CONSORT-AI ve FIGO/ISUOG/WHO duruşları.