Öz

Sağlık verilerinin hassas yapısı, makine öğrenmesi modellerinin kurumlar arası iş birliğiyle geliştirilmesini zorlaştırmaktadır. Bu derlemede federe öğrenme, diferansiyel mahremiyet, homomorfik şifreleme ve güvenli çok taraflı hesaplama yaklaşımları sağlık uygulamaları bağlamında incelenmiştir. 96 çalışmanın analizi, mahremiyet-başarım dengesi, veri heterojenliği ve düzenleyici uyum konularında önemli açıklar bulunduğunu göstermiştir. KVKK ve GDPR çerçevesinde uygulayıcılar için öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler:mahremiyetfedere öğrenmediferansiyel mahremiyetsağlık bilişimiderleme

Tam Metin

PDF (EN) İndir · 8.4 KB

Beyanlar

Etik Kurul Onayı
This study does not require ethics committee approval.
Çıkar Çatışması
The authors declare no conflict of interest.

Kaynakça 5

  1. McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Arcas, B. A. y. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. In Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (pp. 1273–1282).
  2. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  3. Litjens, G., Kooi, T., Bejnordi, B. E., Setio, A. A. A., Ciompi, F., Ghafoorian, M., et al. (2017). A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis, 42, 60–88. https://doi.org/10.1016/j.media.2017.07.005
  4. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27.
  5. Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.01.010

Atıf Göster

Nurlanovna, A., Mammadova, L., & Durmaz, M. A. (2026). Sağlık Verilerinde Gizliliği Koruyan Makine Öğrenmesi: Federe Öğrenme ve Diferansiyel Mahremiyet Üzerine Bir Derleme. Uluslararası Bilim ve Teknoloji Araştırmaları Dergisi, 8(1), 32–50. https://doi.org/10.99999/ubtad.2026.15
BibTeX RIS (EndNote, Zotero, Mendeley)

Lisans

CC BY 4.0

© 2026 Aigerim Nurlanovna, Leyla Mammadova, Mehmet Ali Durmaz. Bu makale, orijinal eser ve kaynağına uygun atıf yapılması koşuluyla her türlü ortamda sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren CC BY 4.0 lisansı altında dağıtılmaktadır. Lisans metni