LuminaURO: a comprehensive Artificial Intelligence Driven Assistant for enhancing urological diagnostics and patient care

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-7595-8879
dc.authorid0000-0001-7685-8597
dc.authorid0000-0001-5700-0835
dc.authorid0009-0003-2194-1563
dc.authorid0000-0001-8121-1480
dc.authorid0009-0000-2411-1096
dc.authorid0000-0002-9864-3156
dc.authorid0000-0002-0490-8353
dc.authorid0000-0002-7461-1942
dc.contributor.authorSoylu, Tuncayen_US
dc.contributor.authorTopçu, İbrahimen_US
dc.contributor.authorKaraman, Muhammet İhsanen_US
dc.contributor.authorTuzcu, Esra Melisen_US
dc.contributor.authorKınık, Abdullah Harunen_US
dc.contributor.authorGüneren, Mustafa Saciten_US
dc.contributor.authorSalman, Zeynepen_US
dc.contributor.authorDemir, Perihanen_US
dc.contributor.authorBeyzanur, Kaçen_US
dc.date.accessioned2025-06-17T08:01:45Z
dc.date.available2025-06-17T08:01:45Z
dc.date.issued2025-05-29
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü en_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering And Natural Sciences, Department of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.departmentBiyomedikal Mühendisliği Lisans Programıen_US
dc.departmentBiomedical Engineering Undergraduate Programen_US
dc.description.abstractAim: This study aims to develop and validate LuminaURO, a Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based AI Assistant specifically designed for urological healthcare, addressing the limitations of conventional Large Language Models (LLMs) in healthcare applications. Methods: We developed LuminaURO using a specialized repository of urological documents and implemented a novel pooling methodology to search multilingual documents and aggregate information for response generation. The system was evaluated using multiple similarity algorithms (OESM, Spacy, T5, and BERTScore) and expert assessment by urologists (n=3). Results: LuminaURO generates responses within 8-15 seconds from multilingual documents and enhances user interaction by providing two contextually relevant follow-up questions per query. The architecture demonstrates significant improvements in search latency, memory requirements, and similarity metrics compared to state-of-the-art approaches. Validation shows similarity scores of 0.6756, 0.7206, 0.9296, 0.9223, and 0.9183 for English responses, and 0.6686, 0.7166, 0.8119, 0.9220, 0.9315, and 0.9086 for Turkish responses. Expert evaluation by urologists revealed similarity scores of 0.9444 and 0.9408 for English and Turkish responses, respectively. Conclusion: LuminaURO successfully addresses the limitations of conventional LLM implementations in healthcare by utilizing specialized urological documents and our innovative pooling methodology for multilanguage document processing. The high similarity scores across multiple evaluation metrics and strong expert validation confirm the system’s effectiveness in providing accurate and relevant urological information. Future research will focus on expanding this approach to other medical specialties, with the ultimate goal of developing LuminaHealth, a comprehensive healthcare assistant covering all medical domains.en_US
dc.description.abstractAmaç: Bu çalışma, ürolojik sağlık hizmetleri için özel olarak tasarlanmış, Erişim-Güçlendirilmiş Üretim (RAG) tabanlı bir yapay zeka asistanı olan LuminaURO’yu geliştirmeyi ve doğrulamayı amaçlamaktadır. Bu sistem, sağlık uygulamalarında geleneksel Büyük Dil Modellerinin (LLM) sınırlamalarını ele almaktadır. Yöntemler: LuminaURO’yu ürolojik dokümanların özel bir deposunu kullanarak geliştirdik ve çok dilli dokümanları aramak ve yanıt üretimi için bilgileri toplamak amacıyla yenilikçi bir havuzlama metodolojisi uyguladık. Sistem, çoklu benzerlik algoritmaları (OESM, Spacy, T5 ve BERTScore) ve ürologlar tarafından uzman değerlendirmesi (n=3) kullanılarak değerlendirildi. Bulgular: LuminaURO, çok dilli dokümanlardan 8-15 saniye içinde yanıtlar üretmekte ve her sorgu için bağlamsal olarak ilgili iki takip sorusu sunarak kullanıcı etkileşimini geliştirmektedir. Mimari, son teknoloji yaklaşımlara kıyasla arama gecikmesi, bellek gereksinimleri ve benzerlik metrikleri açısından önemli iyileştirmeler göstermektedir. Doğrulama, İngilizce yanıtlar için 0,6756, 0,7206, 0,9296, 0,9223 ve 0,9183, Türkçe yanıtlar için ise 0,6686, 0,7166, 0,8119, 0,9220, 0,9315 ve 0,9086 benzerlik puanları göstermektedir. Ürologlar tarafından yapılan uzman değerlendirmesi, sırasıyla İngilizce ve Türkçe yanıtlar için 0,9444 ve 0,9408 benzerlik puanları ortaya koymuştur. Sonuç: LuminaURO, özel ürolojik dokümanları ve çok dilli doküman işleme için yenilikçi havuzlama metodolojimizi kullanarak sağlık hizmetlerinde geleneksel LLM uygulamalarının sınırlamalarını başarıyla ele almaktadır. Çoklu değerlendirme metriklerinde elde edilen yüksek benzerlik puanları ve güçlü uzman doğrulaması, sistemin doğru ve ilgili ürolojik bilgileri sağlama konusundaki etkinliğini teyit etmektedir. Gelecekteki araştırmalar, bu yaklaşımı diğer tıbbi uzmanlık alanlarına genişletmeye odaklanacak ve nihai hedef olarak tüm tıbbi alanları kapsayan kapsamlı bir sağlık asistanı olan LuminaHealth’i geliştirmek olacaktır.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationSoylu, T., Topçu, İ., Karaman, M. İ., Tuzcu, E. M., Kınık, A. H., Güneren, M. S., Salman, Z., Demir, P. & Kaç, B. (2025). LuminaURO: a comprehensive Artificial Intelligence Driven Assistant for enhancing urological diagnostics and patient care. Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi, 30(2), 278-294. doi:10.21673/anadoluklin.1653335en_US
dc.identifier.doi10.21673/anadoluklin.1653335
dc.identifier.endpage294
dc.identifier.issn2149-5254
dc.identifier.issn2458-8849
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage278
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/6445
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.21673/anadoluklin.1653335
dc.identifier.volume30
dc.indekslendigikaynakSobiaden_US
dc.institutionauthorTuzcu, Esra Melisen_US
dc.institutionauthorid0009-0003-2194-1563
dc.language.isoenen_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherHayat Sağlık ve Sosyal Hizmetler Vakfıen_US
dc.relation.ispartofAnadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Öğrencien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectDecision support systemsen_US
dc.subjectNatural language processingen_US
dc.subjectMedical informaticsen_US
dc.subjectUrologyen_US
dc.subjectDoğal lisan işlemeen_US
dc.subjectKarar destek sistemlerien_US
dc.subjectTıbbi bilişimen_US
dc.subjectÜrolojien_US
dc.subjectYapay zekaen_US
dc.titleLuminaURO: a comprehensive Artificial Intelligence Driven Assistant for enhancing urological diagnostics and patient careen_US
dc.title.alternativeLuminaURO: ürolojik tanı ve hasta bakımını geliştirmek için kapsamlı bir Yapay Zeka Destekli Asistanen_US
dc.typeArticleen_US
dspace.entity.typePublicationen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
LuminaURO_A_comprehensive_Artificial_Intelligence_Driven_Assistant_for_enhancing_urological_diagnostics_and_patient_care.pdf
Boyut:
1.58 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Makale Koleksiyonu | Biyomedikal Mühendisliği Bölümü
Öğrenci Yayınları Makale Koleksiyonu