Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Yapay Zeka ve Sağlık
Ders Kodu: TGT275
Ders Türü: Bölüm Dışı Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekâ teknolojilerinin temel kavramlarını, sağlık hizmetlerindeki güncel uygulama alanlarını, klinik karar destek sistemlerini, büyük dil modellerini, etik ve hukuki boyutlarını kavramalarını sağlamak; yapay zekâ araçlarını sağlık hizmetlerinde bilinçli, güvenli ve sorumlu biçimde kullanabilecek bilgi ve farkındalık kazandırmaktır.

Özet İçerik

Yapay zekâya giriş, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ kavramları, sağlıkta dijital dönüşüm, elektronik sağlık kayıtları, klinik karar destek sistemleri, tıbbi görüntü analizi, büyük dil modelleri (ChatGPT vb.), sağlıkta veri analitiği, kişiselleştirilmiş tıp, uzaktan sağlık hizmetleri, robotik uygulamalar, etik ilkeler, veri güvenliği, kişisel verilerin korunması, yapay zekâ mevzuatı ve gelecekte sağlık profesyonellerinin yapay zekâ ile çalışma modelleri.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Yapay zekâya ilişkin temel kavramları ve sağlık alanındaki kullanım alanlarını açıklar
2.Yapay zekâ destekli sağlık teknolojilerinin tanı, tedavi ve hasta bakım süreçlerindeki kullanımını açıklar.
3.Yapay zekâ uygulamalarında etik ilkeleri, veri güvenliğini ve hasta mahremiyetine ilişkin temel yaklaşımları açıklar
4.Üretken yapay zekâ araçlarının eğitim, araştırma ve sağlık hizmetlerindeki kullanımına ilişkin temel özellikleri açıklar
5.Sağlık hizmetlerinde yapay zekânın sunduğu fırsatları, sınırlılıkları ve gelecekteki gelişim alanlarını açıklar
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Artificial Intelligence in Healthcare Bohr, A., & Memarzadeh, K. (Eds.). (2020). Artificial Intelligence in Healthcare. Academic Press.
2.Artificial Intelligence in Medicine Ranschaert, E., Morozov, S., & Algra, P. R. (Eds.). (2023). Artificial Intelligence in Medicine. Springer.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Yapay zekâya giriş
2. Hafta - Teorik
Sağlıkta yapay zekânın kullanım alanları: Tanı, tedavi, hasta takibi, tıbbi görüntüleme, laboratuvar, e-sağlık ve klinik karar destek sistemleri
3. Hafta - Teorik
Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ tabanlı tıbbi görüntüleme ve klinik karar destek uygulamaları
4. Hafta - Teorik
Üretken yapay zekâ araçları: ChatGPT, Gemini, Copilot ve benzeri araçların sağlık alanında etkili ve güvenli kullanımı; istem (prompt) hazırlama uygulamaları
5. Hafta - Teorik
Yapay zekâ ile bilimsel araştırma: Literatür tarama, akademik yazım, özetleme, veri analizi ve sunum hazırlamada yapay zekâ uygulamaları
6. Hafta - Teorik
Etik ve hukuki boyut: Yapay zekâ etiği, hasta mahremiyeti, KVKK, veri güvenliği, algoritmik önyargı ve sorumluluk
7. Hafta - Teorik
Yapay zekâ destekli klinik karar verme süreçleri ve örnek vaka uygulamaları
8. Hafta - Teorik
Ders kapsamında ele alınan temel kavramların gözden geçirilmesi/Arasınav
9. Hafta - Teorik
Yapay zekâ ve tıbbi görüntüleme: Radyoloji, patoloji ve diğer görüntüleme alanlarında yapay zekâ uygulamaları ve örnek sistemler
10. Hafta - Teorik
Kişiselleştirilmiş tıp ve hassas sağlık uygulamaları: Genomik veriler, biyobelirteçler ve bireyselleştirilmiş tedavilerde yapay zekânın rolü
11. Hafta - Teorik
Tele-sağlık ve uzaktan hasta izleme sistemlerinde yapay zekâ uygulamaları
12. Hafta - Teorik
Robotik ve geleceğin sağlık teknolojileri: Cerrahi robotlar, bakım robotları, dijital asistanlar ve otonom sağlık sistemleri
13. Hafta - Teorik
Sağlıkta yapay zekâ uygulamaları: Güncel ulusal ve uluslararası örnekler, başarı hikâyeleri, sınırlılıklar ve geleceğe yönelik eğilimler; öğrenci uygulamaları
14. Hafta - Teorik
Genel değerlendirme: Yapay zekânın sağlık mesleklerine etkisi, etik ve mesleki sorumlulukların yeniden değerlendirilmesi, dersin genel tekrarı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders141242
Kısa Sınav1112
Ara Sınav1213
Dönem Sonu Sınavı1213
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)50
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
OÇ-1
1
2
1
5
2
4
3
2
2
1
2
2
2
OÇ-2
2
4
2
5
3
5
2
4
3
2
2
2
1
OÇ-3
1
1
3
3
2
2
2
3
2
2
2
5
1
OÇ-4
1
2
1
4
2
5
5
3
3
2
4
2
3
OÇ-5
1
2
1
4
3
5
4
4
3
2
5
4
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026