Cemil Colak, Burcu Kayhan Tetik
Konuralp Tıp Dergisi - 2025;17(3):331-335
Birleşik Öğrenme (BÖ), ham verileri paylaşmadan birden fazla cihaz veya kurum arasında işbirlikçi model eğitimine olanak tanıyan ve böylece sağlık hizmetlerinde kritik gizlilik endişelerini gideren, merkezi olmayan bir makine öğrenimi paradigmasıdır. Bu derleme, BÖ'nün teknik ve etik zorlukları ele alırken hastalık tahminini, kişiselleştirilmiş bakımı ve sağlıkta eşitliği geliştirerek aile hekimliğini dönüştürme potansiyelini araştırıyor. BÖ'nün tıp alanındaki uygulamaları arasında hastalık tahmini, kişiselleştirilmiş tedavi, uzaktan hasta takibi ve kaynakların sınırlı olduğu ortamlarda sağlık eşitliğinin iyileştirilmesi yer almaktadır. BÖ, verdiği söze rağmen veri heterojenliği, hesaplama maliyetleri, etik kaygılar ve düzenleyici belirsizlik gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Gelecekteki yönelimler arasında hibrit BÖ mimarileri, blok zinciri entegrasyonu, uç bilişim ve küresel sağlık girişimleri yer alıyor. Bu derleme, BÖ'nün aile hekimliği için dönüştürücü bir potansiyele sahip olduğu, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve sağlık hizmeti eşitsizliklerini gidermek için gizliliği koruyan, veri odaklı çözümler sunduğu sonucuna varmıştır. Ancak başarısı, multidisipliner işbirliği ve hasta merkezli yönetim çerçeveleri aracılığıyla teknik, etik ve düzenleyici engellerin ele alınmasına bağlıdır.
