Yapay Zeka Destekli İlaç Geliştirme
Yapay zeka ve kimyasal analizlerle kişiselleştirilmiş ilaç geliştirme çözümü
Proje Genel Bakış
Bu projede, hasta verilerini analiz ederek kişiye özel ilaç tasarımı için yapay zeka tabanlı bir sistem geliştirdim. Kimyasal yapı analizlerinde RDKit, ilaç etkinliği tahminlerinde regresyon modelleri, biyomedikal metin yorumlamalarında ise BioBERT ve Gemini gibi araçlar kullandım. Bu çalışma, yapay zekanın medikal teknolojilerdeki potansiyelini ortaya koyarak, kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesine yönelik önemli bir adım sunmaktadır.
Kullanılan Teknolojiler
- Python
- RDKit
- BioBERT
- Gemini
- Regresyon Modelleri
Temel Özellikler
- Hasta verisi analizi
- Yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş ilaç üretimi
- RDKit ile kimyasal yapı analizi
- Regresyon modelleri ile tahminleme
- BioBERT ve Gemini ile biyomedikal metin yorumlama
- Kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımları
Proje Galerisi
Ana Sayfa Görünümü
Yapay Zeka İlaç Öneri Arayüzü
Kimyasal Yapı Analiz Görselleştirmesi
Zorluklar ve Çözümler
Kimyasal Veri Analizi ve Yapay Zeka Uyumlama
RDKit ile kimyasal yapı analizleri yaptık, regresyon modelleri ile ilaç etkinliği tahminleri gerçekleştirdik ve BioBERT ile biyomedikal metinlerden bilgi çıkardık.
Kişiselleştirilmiş Tedavi Süreçlerinin Modellenmesi
Hasta verilerini sınıflandırarak ilaç eşleşmesi yapan bir yapay zeka altyapısı kurduk; kişiselleştirme adımlarını AI destekli filtreleme ve öneri sistemleriyle güçlendirdik.
Proje Sonuçları
Bu projede, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş ilaç geliştirme sürecine önemli bir katkı sağlandı. Hasta verilerini analiz ederek özel ilaç profilleri oluşturma yeteneği gösterildi. Proje, kimyasal yapı analizi ve biyomedikal metin yorumlama gibi ileri düzey yapay zeka tekniklerinin ilaç geliştirme alanındaki potansiyelini başarıyla ortaya koydu.