GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| SBS251 | Sağlıkta Yapay Zekâ Tabanlı Karar Destek Sistemleri | SEÇMELİ DERS GRUBU | 2 | 3 | 4.00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
TÜRKÇE
Dersin Amacı
Bu ders, yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenmesi tekniklerinin sağlık alanındaki karar verme süreçlerine entegrasyonunu öğretir. Öğrenciler; kural tabanlı sistemlerden olasılıksal modellere, derin öğrenme tabanlı modern sistemlerden doğal dil işleme ve tıbbi görüntü analizine kadar farklı karar destek yaklaşım ve teknolojilerini tanır. Amaç, öğrencilerin klinik iş akışına entegre edilebilecek, etik ve güvenli YZ tabanlı karar destek sistemlerini kavramsal düzeyde tasarlayabilecek bilgi ve beceriyi kazanmalarıdır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğretim Görevlisi İbrahim Halil Özdemir
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Klinik Karar Destek Sistemlerinin (KKDS) tanımını, türlerini ve sağlık hizmetlerindeki rolünü açıklar. |
| 2 | YZ tabanlı KDS’lerin gelişimini ve geleneksel sistemlerden farklarını tartışır. |
| 3 | Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının KDS geliştirmede nasıl kullanıldığını açıklar. |
| 4 | Tıbbi görüntü analizi ve doğal dil işleme temelli KDS’lerin çalışma prensiplerini ve potansiyel faydalarını değerlendirir. |
| 5 | KDS’lerin klinik iş akışına entegrasyonundaki teknik ve yönetsel zorlukları analiz eder. |
Öğretim Sistemi
BİRİNCİ ÖĞRETİM
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Yok
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Ders kapsamında klinik karar destek sistemlerinin (KKDS) tanımı, tarihsel gelişimi ve sağlık hizmetlerindeki önemi ele alınır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi görüntüleme, doğal dil işleme ve kişiselleştirilmiş tedavi planlamasında kullanımı incelenir. Ayrıca klinik iş akışına entegrasyon süreçleri, teknik ve yönetsel zorluklar, etik ve mahremiyet konuları üzerinde durulur. Vaka çalışmalarıyla öğrenciler, kavramsal düzeyde karar destek sistemleri tasarlama deneyimi kazanır.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Karar Destek Sistemlerine Giriş | Karar Destek Sistemlerine Giriş | |
| 2 | KKDS Mimarisi ve Türleri | KKDS Mimarisi ve Türleri | |
| 3 | Bilgi Temsili ve Kural Tabanlı Sistemler | Bilgi Temsili ve Kural Tabanlı Sistemler | |
| 4 | Olasılıksal Modeller | Olasılıksal Modeller | |
| 5 | Makine Öğrenmesi Tabanlı KDS I | Makine Öğrenmesi Tabanlı KDS I | |
| 6 | Makine Öğrenmesi Tabanlı KDS II | Makine Öğrenmesi Tabanlı KDS II | |
| 7 | Tıbbi Görüntü Analizi için KDS | Tıbbi Görüntü Analizi için KDS | |
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | NLP Tabanlı KDS | NLP Tabanlı KDS | |
| 10 | Kişiselleştirilmiş Tedavi Planlaması | Kişiselleştirilmiş Tedavi Planlaması | |
| 11 | Klinik İş Akışına Entegrasyon | Klinik İş Akışına Entegrasyon | |
| 12 | KDS’nin Değerlendirilmesi | KDS’nin Değerlendirilmesi | |
| 13 | Etik ve Hukuk | Etik ve Hukuk | |
| 14 | Vaka Çalışması | Vaka Çalışması | |
| 15 | Gelecek Trendleri ve Genel Değerlendirme | Gelecek Trendleri ve Genel Değerlendirme | |
| 16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1- Gomez-Cabello, C. A., Borna, S., Pressman, S., Haider, S. A., Haider, C. R., & Forte, A. J. (2024). Artificial-Intelligence-based clinical decision support systems in primary care: A scoping review of current clinical implementations. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 14(3), 685-698. 2-Kostopoulos, G., Davrazos, G., & Kotsiantis, S. (2024). Explainable artificial intelligence-based decision support systems: A recent review. Electronics, 13(14), 2842.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
1. Problem çözme yöntemi, 2. Tartışma yöntemi, 3. Proje tabanlı öğrenme, 4. Örnek olay yöntemi, 5. İşbirlikli öğrenme
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 60 |
| Ev Ödevi | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
Yok
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 2 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 2 | 2 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Uygulama/Pratik | 14 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 3 | 2 | 6 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
| Ev Ödevi | 2 | 2 | 4 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 99 | ||
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 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | PÇ 17 | PÇ 18 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | 4 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 3 |
| ÖÇ 2 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 4 | 4 |
| ÖÇ 3 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 4 |
| ÖÇ 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 3 | 4 | 4 | 4 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek