Ebelik
Dersin Ayrıntıları
KTO KARATAY ÜNİVERSİTESİ
Sağlık Bilimleri Fakültesi
Ebelik Programı
Ders Bolognaları
Sağlık Bilimleri Fakültesi
Ebelik Programı
Ders Bolognaları
| Ders Kodu | Ders Adı | Yıl | Dönem | Yarıyıl | T+U+L | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2281076 | Sağlıkta Yapay Zeka Uygulamaları | 2025 | Bahar | 8 | 2+0+0 | 5 | 5 |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Lisans (TYYÇ: 6. Düzey / QF-EHEA: 1. Düzey / EQF-LLL: 6. Düzey) |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Yöntem ve Teknikler | - |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze |
| Ön Koşullar | - |
| Dersin Koordinatörü | - |
| Dersi Veren(ler) | Doç. Dr. Hediye KARAKOÇ |
| Yardımcı(lar) | - |
Dersin İçeriği
Bu ders, sağlık alanında yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (MÖ) uygulamalarını tanıtır. Öğrenciler, yapay zekanın temel ilkeleri, algoritma türleri, sağlık verilerinin analizi, tanı ve tedavi destek sistemlerinde YZ kullanımı, etik konular ve güncel örnek uygulamalar hakkında bilgi sahibi olurlar.
Dersin Amacı
Bu ders, sağlık alanında yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (MÖ) uygulamalarını tanıtır. Öğrenciler, yapay zekanın temel ilkeleri, algoritma türleri, sağlık verilerinin analizi, tanı ve tedavi destek sistemlerinde YZ kullanımı, etik konular ve güncel örnek uygulamalar hakkında bilgi sahibi olurlar.
Dersin Alan Öğretimini Sağlamaya Yönelik Katkısı
| Temel Meslek Dersleri | |
| Uzmanlık / Alan Dersleri | X |
| Destek Dersleri | X |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri | |
| Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri |
Dersin Öğrenim Kazanımlarının Program Kazanımları ile Olan İlişkileri
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Program Yeterlilikleri | Düzey |
|---|---|---|
| P10 | Ebelik uygulamaları için gerekli olan bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler, geliştirir, kullanır. | 5 |
Dersin Öğrenim Kazanımları
| Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir: | |||
|---|---|---|---|
| No | Öğrenme Çıktıları | Prog. Yet. İlişkisi | Ölçme Yöntemi ** |
| Ö1 | Ebelik bilimine ilişkin konularda bilimsel gelişmelere ilişkin tarama yaparak raporlar. | P.10.1 | 1 |
| Ö2 | Ebelik bilimine ilişkin teknolojideki gelişmeleri izler, geliştirir, kullanır. | P.10.2 | 1 |
| Ö3 | Ebelik bilimine ilişkin alanlarda sağlık okuryazarlığının önemini kavrar. | P.10.3 | 1 |
| Ö4 | Öğrencilik döneminde medya girişimciliği konusunda yapılması gerekenleri bilir. | P.10.6 | 1 |
| ** Yazılı Sınav: 1, Sözlü Sınav: 2, Ev Ödevi: 3, Lab./Sınav: 4, Seminer/Sunum: 5, Dönem Ödevi: 6, Uygulama: 7 | |||
Dersin Haftalık İçeriği
| Hafta | Konu |
|---|---|
| 1 | Yapay zekâya giriş ve temel kavramlar |
| 2 | Makine öğrenmesi ve derin öğrenmeye giriş |
| 3 | Sağlık bilişiminde yapay zekâya genel bakış |
| 4 | Sağlık verilerinin toplanması ve hazırlanması |
| 5 | Sınıflandırma algoritmaları ve kullanım alanları |
| 6 | Regresyon algoritmaları ile sağlık verisi analizi |
| 7 | Görüntü tanıma sistemleri (Radyoloji örnekleri) |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Doğal Dil İşleme (NLP) ve hasta kayıtları |
| 10 | Klinik karar destek sistemleri |
| 11 | Yapay zekâ uygulamalarının etik ve hukuki yönleri |
| 12 | Basit yapay zekâ proje planlaması |
| 13 | Uygulama örneği: Hasta risk sınıflandırma modeli |
| 14 | Dönem sonu genel değerlendirme ve proje sunumları |
| 15 | Proje sunum |
Ders Kitabı veya Malzemesi
| Kaynaklar | Rajpurkar, P., Chen, E., Banerjee, O., & Topol, E. J. (2022). Sağlık ve tıpta yapay zekâ. Nature Medicine, 28(1), 31–38. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01614-0. |
Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
| Yarıyıl Çalışmaları | Sayısı | Katkı (%) |
|---|---|---|
| Devam | - | - |
| Laboratuvar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | - | - |
| Ödev | - | - |
| Sunum | - | - |
| Projeler | - | - |
| Seminer | - | - |
| Kısa sınav (Quiz) | - | - |
| Dinleme | - | - |
| Ara Sınavlar | 1 | 50 (%) |
| Yarıyıl Sonu Sınavı | 1 | 50 (%) |
| Toplam | 100 (%) | |
AKTS / Çalışma Yükü Tablosu
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Hafta Sayısı ve Saati | 14 | 2 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, Kütüphane, Pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Ara Sınav | 1 | 24 | 24 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 1 | 24 | 24 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Atölye | 0 | 0 | 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Sonu Sınavı | 1 | 24 | 24 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü: | 142 | ||
| Toplam Yük / 30 | 4,73 | ||
| Dersin AKTS Kredisi: | 5 | ||
Ders - Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| İlişki Düzeyleri | ||||
| En Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | En Yüksek |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| # | Öğrenme Çıktıları | P10 |
|---|---|---|
| Ö1 | Ebelik bilimine ilişkin konularda bilimsel gelişmelere ilişkin tarama yaparak raporlar. | - |
| Ö2 | Ebelik bilimine ilişkin teknolojideki gelişmeleri izler, geliştirir, kullanır. | - |
| Ö3 | Ebelik bilimine ilişkin alanlarda sağlık okuryazarlığının önemini kavrar. | - |
| Ö4 | Öğrencilik döneminde medya girişimciliği konusunda yapılması gerekenleri bilir. | - |