---
license: apache-2.0
language:
  - tr
base_model: dbmdz/bert-base-turkish-cased
datasets:
  - falan42/MedicalQA-TR
pipeline_tag: fill-mask
library_name: transformers
tags:
  - medical
  - clinical
  - turkish
  - laboratory
---

# BERTurk — Türkçe Klinik/Tıbbi Alan Uyarlaması

[`dbmdz/bert-base-turkish-cased`](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-cased)
modelinin Türkçe tıbbi metinlerle fine-tune edilmiş hâli. Maskeli dil modelleme
(fill-mask) göreviyle eğitildi; laboratuvar sonuçlarından klinik örüntü çıkarımı
için [HealthScope](https://github.com/Yusufnuman2020/HealthScope) projesinde
kullanılıyor.

> ⚠️ **Bu model teşhis koymaz ve tıbbi cihaz değildir.** Bir araştırma
> çıktısıdır ve klinik karar *destek* amaçlıdır; hekim değerlendirmesinin
> yerine geçmez. Tek başına klinik kullanıma uygun değildir.

## Kullanım

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("fill-mask", model="Ruhadam2020/checkpoint-85239")
pipe("Hastanın ALT ve AST değerleri yüksek, [MASK] hastalığı düşünülmelidir.")
```

## Ölçülen başarım

126 sentetik klinik vaka üzerinde, üretilen çıkarımın vakanın beklenen klinik
konusuyla örtüşmesi ölçüldü:

| Yaklaşım | İsabet | Ortalama süre |
| --- | --- | --- |
| Bu model, tek başına (fill-mask) | 82 / 126 (%65) | 27 ms |
| Kural motoru + klinik indeks (deterministik) | 126 / 126 (%100) | < 1 ms |
| Hibrit: kural motoru → üretken model | 119 / 126 (%94) | 14.4 s |

Ölçüt cömerttir (alt dizge araması yapar), dolayısıyla rakamlar bir **üst
sınır** olarak okunmalıdır. Ölçüm **sentetik** vakalar üzerindedir; gerçek hasta
verisiyle doğrulama ayrı bir çalışmadır.

**Bu tabloyu doğru okumak önemli:** fill-mask, laboratuvar değerlerinden klinik
tablo ayırt etmek için yanlış görev biçimidir. Ölçümde ağır karaciğer, ağır
böbrek ve ağır anemi vakalarına birbirine çok benzer cevaplar üretti — sayı
dizisi, maskeli dil modeli için ayırt edici bir sinyal değil. HealthScope bu
yüzden modeli **sınıflandırıcı** olarak değil, deterministik bir kural motorunun
yanında **yardımcı** katman olarak kullanır.

## Sınırlar

- Yalnızca Türkçe.
- Eğitim verisi tıbbi soru-cevap ve genel Türkçe metinlerden oluşur; gerçek
  hasta kayıtları kullanılmamıştır.
- Model hiçbir referans aralığı, doz veya tedavi bilgisi doğrulamaz.
- Çıktıları hekim onayı olmadan kullanmayın.

## Kaynaklar ve lisans

Bu model **Apache-2.0** ile yayımlanmıştır. Türev olduğu kaynaklar:

| Kaynak | Lisans |
| --- | --- |
| [`dbmdz/bert-base-turkish-cased`](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-turkish-cased) — temel model, MDZ Digital Library / Bayerische Staatsbibliothek | MIT |
| [`falan42/MedicalQA-TR`](https://huggingface.co/datasets/falan42/MedicalQA-TR) — Türkçe tıbbi soru-cevap verisi | Apache-2.0 |

Yapılan değişiklik: temel model, yukarıdaki tıbbi metin verisiyle maskeli dil
modelleme (MLM) görevinde fine-tune edilmiştir. Ağırlıklar dışında mimari
değişiklik yoktur.