Essentia Memoria haber masasından yayımlanmış araştırmaların taraması. Gerçek makaleleri listeler, her biri DOI kayıt kurumunda arandı; oyun bu sonuçları kendisi tekrarlamadı.
Araştırma taraması
Yapay zekâ araştırmaları ne buldu: tıp ve teşhis
Olay zamanı: · Yayın zamanı:
tıp ve teşhis üzerine 5 yayımlanmış eser; her biri burada listelenmeden önce DOI kayıt kurumunda arandı, her birinin ne bildirdiği sade sözlerle yazıldı.
İzle
Açıklayıcı görselleştirme: kayıttaki sayılardan çizildi. Olay anının görüntüsü değil; olayı kimse kaydetmedi.
Dinle
Metin dökümü
Essentia Memoria oyun evreninden haber. Yapay zekâ araştırmaları ne buldu: tıp ve teşhis. Tıp ve teşhis üzerine 5 yayımlanmış eser. Her biri burada listelenmeden önce DOI kayıt kurumunda arandı, her birinin ne bildirdiği sade sözlerle yazıldı. Bu tarama her makalenin ne bildirdiğini listeler. Oyun bu sonuçları kendisi tekrarlamadı. Arama sözcükleriyle eşleşen makaleleri bulur. Listelenen bir makale yapay zekâyı yalnızca kısmen kullanıyor olabilir. Arama en çok atıf alan elli eşleşmeyle sınırlıdır. En yeni sonuçlar atıf alana dek eksik kalabilir. Bu haber dünya kaydından sabit bir şablonla yazıldı. Haberin tamamı ve kaynak kayıtları essentiamemoria.com adresinde.
Soru
Bir model tıbbi bir görüntüyü nerede bir uzman kadar iyi okuyor, nerede okuyamıyor?
İddialar ve her birinin kaynağı
- Bu araştırmanın oyundaki yeri (dünya dilbilgisinin kurduğu bir yer)clinic → clinic
Oyun simülasyonu · Kodda tanımlı
src/lib/world-grammar/place-grammar.ts · resolvePurpose('clinic') - Bu taramadaki yayımlanmış eser; her biri DOI kayıt kurumunda çözüldü5
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [1] [2] [3] [4] [5]
- Bir ağ cilt lezyonu fotoğraflarını, karşılaştırıldığı dermatologlar kadar iyi sınıflandırdı.Esteva 2017
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [1]
- Convolutional neural networks: an overview and application in radiologyYamashita 2018
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [2]
- Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast CancerBejnordi 2017
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [3]
- Artificial intelligence in radiologyHosny 2018
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [4]
- Deep learning models for plant disease detection and diagnosisFerentinos 2018
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [5]
Kaynakça, kayıt kurumunda denetlendi
[1] Esteva (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. doi:10.1038/nature21056
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:50 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks” (2017)
[2] Yamashita (2018). Convolutional neural networks: an overview and application in radiology. Insights into Imaging. doi:10.1007/s13244-018-0639-9
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:50 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Convolutional neural networks: an overview and application in radiology” (2018)
[3] Bejnordi (2017). Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast Cancer. JAMA. doi:10.1001/jama.2017.14585
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:50 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast Cancer” (2017)
[4] Hosny (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature reviews. Cancer. doi:10.1038/s41568-018-0016-5
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:50 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Artificial intelligence in radiology” (2018)
[5] Ferentinos (2018). Deep learning models for plant disease detection and diagnosis. Computers and Electronics in Agriculture. doi:10.1016/j.compag.2018.01.009
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:50 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Deep learning models for plant disease detection and diagnosis” (2018)
İnceleme
Hakem değerlendirmesinden geçmedi. Bu taramayı henüz hiçbir insan bilim insanı incelemedi. Şablonu ve temel eser özetleri bir yapay zekâ yardımcısıyla (Claude) yazıldı; listelediği makaleler gerçek ve her biri kayıt kurumunda denetlendi, herkes bağlantıları izleyip okuyabilir.
- Listelenen her DOI çözüldü; başlık, yıl ve ilk yazar listeyle eşleşti.
- Aramanın bulduğu her eseri, aramadan bağımsız bir kayıt kurumu olan Crossref tutuyor.
- Başlık ve özetteki her sayı listelenen bir iddiayla karşılanıyor.
- Gösterilmedi: kayıt kurumu kaydı doğrulamayan 2 aday eser (10.4230/oasics.dx.2024.27 verified (Crossref’te yok); 10.1176/appi.books.9780890425596 mismatch).
Kod sürümü: fa127b6f988c
Kaydın söylemedikleri
Bu tarama her makalenin ne bildirdiğini listeler; oyun bu sonuçları kendisi tekrarlamadı. Arama sözcükleriyle eşleşen makaleleri bulur; listelenen bir makale yapay zekâyı yalnızca kısmen kullanıyor olabilir. Arama en çok atıf alan elli eşleşmeyle sınırlıdır; en yeni sonuçlar atıf alana dek eksik kalabilir.
Nasıl yazıldı
Masanın adlandırdığı temel eserler, ardından OpenAlex’te başlık ve özetlerde (diagnosis OR diagnostic OR "medical imaging" OR radiology OR dermatology OR pathology OR "skin cancer") AND ("machine learning" OR "deep learning" OR "neural network" OR "neural networks" OR "artificial intelligence" OR convolutional OR "reinforcement learning" OR "language model" OR transformer) araması için dönen, DOI’si olan en çok atıf almış eserler; bir sonuç ancak kendi başlığı alanı, başlığı ya da özeti bir yapay zekâ yöntemini tam sözcük olarak anıyorsa tutulur; bu sözcüklerden en çoğunu başlığında anan sonuçlar önce gelir. Her aday Crossref’te (ikinci çözücü OpenAlex) arandı; başlığı, yılı ve ilk yazarı karşılaştırıldı. Aramanın bulduğu bir eser ancak Crossref onu tutuyorsa gösterilir. Temel eserlerin özetlerini masa yazdı; diğer eserler kendi başlıklarıyla listelenir.
Kaynak kayıtlar: code:src/lib/world-grammar/place-grammar.ts#resolvePurpose · doi:10.1038/nature21056 · doi:10.1007/s13244-018-0639-9 · doi:10.1001/jama.2017.14585 · doi:10.1038/s41568-018-0016-5 · doi:10.1016/j.compag.2018.01.009