Natural Language Processing and Machine Learning-Based Medical Decision Support Application Concept Design for Gastroesophageal Reflux Disease

Tevfik Aşgın

This text discusses a project for a concept design that aims to help doctors better diagnose and treat Gastroesophageal Reflux Disease (GERD) using the latest methods in artificial intelligence (AI), specifically LangChain and ChatGPT-4 from OpenAI. The project includes creating a system for GERD, using AI to work with medical data, testing the system with some patient cases, and seeing how well it helps in treating GERD. The project seeks to explore the feasibility of implementing a system that enhances the diagnosis and treatment through the application. 50 cases were generated for evaluatio ...Daha fazlası

Diğer 2024 Sıla Övgü Korkut Uysal İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 3 Görüntülenme

Erişime Açık

Pizza Sipariş Sistemi

Esra AKSOY

Bu projede Python ile nesne yönelimli programlama prensiplerini kullanılarak bir pizza sipariş sistemi oluşturulmuştur. Pizza ve içecek sınıflarını tanımlanmış, dekoratör desenleri kullanılarak pizzalar özelleştirilmiştir. Kullanıcıdan pizza türü, malzeme ve içecek seçimleri alınarak, kişisel bilgileri doğrulanarak, siparişleri bir CSV dosyasına kaydetme gerçekleştirilmiştir.

Diğer 2024 OSMAN GÖKALP İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 7 Görüntülenme

Erişime Açık

Heart Attack Analysis Detection System Using Machine Learning Methods

SERDAR YANIK

In order to investigate Heart Attack Analysis and Detection Using Machine Learning Methods, models that predict the type of news in a new condition determined by using Machine Learning Models have been studied. In particular, the performance of various classifiers, including logistic regression, Knearest neighbour (KNN), support vector machine (SVM), Naive Bayes and decision tree, is compared. In the experiments using a real-life dataset, logistic regression and SVM gave the best results with a test accuracy of 90%. Naive Bayes achieved an accuracy of 86.67%, KNN 83.33% and decision tree 63.33 ...Daha fazlası

Diğer 2024 Serpil Yılmaz İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 5 Görüntülenme