Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
3TVI207Sağlıkta Yapay Zekâ Uygulamaları1+2+03427.08.2026

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Ön Lisans
Bölümü / Programı Tıbbi Veri İşleme Teknikerliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Zorunlu
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Öğrencilerin sağlık alanında kullanılan yapay zekâ uygulamalarını tanımaları, bu sistemlerin sunduğu çıktıları yorumlayabilmeleri ve mesleki uygulamalarda bilinçli biçimde kullanabilmeleri amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği Bu ders, yapay zekâ teknolojilerinin sağlık alanındaki temel kavramlarını, kullanım alanlarını ve sağlık hizmetlerine etkilerini ele alır. Ders kapsamında yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ teknolojilerinin temel çalışma prensipleri açıklanarak; klinik karar destek sistemleri, tıbbi görüntüleme, elektronik sağlık kayıtları, doğal dil işleme, sağlık verisi analizi ve hasta yönetim süreçlerindeki uygulamaları incelenir. Ayrıca yapay zekâ uygulamalarında veri güvenliği, kişisel verilerin korunması, etik ilkeler ve yasal düzenlemeler değerlendirilir.
Dersin Yöntem ve Teknikleri Anlatım, tartışma ve örnek uygulamalar.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Yok
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Ergül, S. (2025). Sağlıkta Yapay Zekâ. Nobel Akademik Yayıncılık.
Yönden, H. (Ed.), Atalay, E., & Özyıldız, K. H. (Ed.). (2024). Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ: Temel Kavramlar ve Sınıflandırmalar. Akademisyen Kitabevi.
Adirim, T. (Ed.). (2025). Digital Health, AI and Generative AI in Healthcare: A Concise, Practical Guide for Clinicians. Springer.
Dünya Sağlık Örgütü (WHO). (2021). Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health. World Health Organization.
Öğretim elemanı tarafından hazırlanan ders materyalleri.

Ders Yapısı
Mühendislik Bilimleri %60
Sağlık Bilimleri %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 35
Ödev 2 % 10
Proje 1 % 15
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam :
5
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 2 28
Ödevler 2 3 6
Ara Sınavlar 1 8 8
Proje 1 10 10
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 10 10
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 4,07843137254902 104

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Bilgi 
1 Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâya ilişkin temel kavramları ve sağlık alanındaki kullanım amaçlarını açıklar.
2 Yapay zekânın klinik karar destek sistemleri, elektronik sağlık kayıtları, tıbbi görüntüleme, doğal dil işleme ve sağlık hizmet süreçlerindeki uygulama alanlarını açıklar.
4 Yapay zekâ uygulamalarında veri güvenliği, kişisel verilerin korunması, etik ilkeler ve yasal düzenlemelerin önemini açıklar.
Beceri 
3 Sağlık alanında kullanılan yapay zekâ uygulamalarının sağladığı fırsatları, sınırlılıkları ve kullanım sonuçlarını değerlendirir.
Yetkinlik 
5 Sağlık hizmetlerinde kullanılan yapay zekâ araçlarını mesleki uygulamalarda güvenilir, etik ve bilinçli kullanım ilkeleri doğrultusunda kullanır.

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Yapay zekâya giriş, temel kavramlar ve sağlık alanında yapay zekânın gelişimi Yapay zekânın temel kavramları ve sağlık alanındaki gelişiminin incelenmesi Ders sunumu ve ders notları
2 Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zekâ (Generative AI) kavramları Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki temel farklılıkların incelenmesi Ders sunumu ve kavramsal örnekler
3 Sağlık verileri ve yapay zekâ: Veri kalitesi, büyük veri ve elektronik sağlık kayıtlarının önemi Sağlık verisi, veri kalitesi ve büyük veri kavramlarının incelenmesi Ders sunumu ve örnek sağlık verileri
4 Klinik karar destek sistemleri ve sağlık hizmetlerinde yapay zekâ uygulamaları Klinik karar destek sistemlerinin temel özelliklerinin incelenmesi Ders sunumu ve uygulama örnekleri
5 Tıbbi görüntüleme, tanı ve teşhis süreçlerinde yapay zekâ uygulamaları Tıbbi görüntüleme ve tanı süreçlerinde yapay zekâ kullanımının incelenmesi Ders sunumu ve örnek uygulamalar
6 Doğal dil işleme (NLP), büyük dil modelleri (LLM) ve sağlıkta kullanım alanları NLP ve büyük dil modellerine ilişkin temel kavramların incelenmesi Ders sunumu ve uygulama örnekleri
7 Hasta yönetimi, uzaktan sağlık hizmetleri ve sağlık yönetiminde yapay zekâ uygulamaları Hasta yönetimi ve uzaktan sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanım alanlarının incelenmesi Ders sunumu ve vaka örnekleri
8 Ara Sınav Önceki konuların tekrar edilmesi Ders materyalleri
9 Sağlık bilgi sistemleri (HBYS), elektronik sağlık kayıtları ve klinik dokümantasyonda yapay zekâ Sağlık bilgi sistemleri ve elektronik sağlık kayıtlarında yapay zekâ kullanımının incelenmesi Ders sunumu ve sistem örnekleri
10 Üretken yapay zekâ araçlarının (ChatGPT, Copilot vb.) sağlık alanında kullanımı, örnek araç uygulamaları ve etkili istem (prompt) oluşturma uygulamaları Üretken yapay zekâ araçlarının sağlık alanındaki kullanım örneklerinin incelenmesi Ders sunumu ve uygulama materyalleri
11 Sağlıkta yapay zekâ uygulamalarında etik ilkeler, kişisel verilerin korunması ve veri güvenliği Yapay zekâ etiği, kişisel verilerin korunması ve veri güvenliği ilkelerinin incelenmesi Ders sunumu ve ilgili mevzuat
12 Yapay zekâ uygulamalarında güvenilirlik, önyargı (bias), açıklanabilirlik ve yasal düzenlemeler Güvenilir yapay zekâ, önyargı ve açıklanabilirlik kavramlarının incelenmesi Ders sunumu ve örnek vakalar
13 Türkiye ` de ve dünyada sağlıkta yapay zekâ uygulamaları, güncel örnekler ve seçilmiş yapay zekâ araçlarının sağlık senaryoları üzerinden incelenmesi Güncel sağlıkta yapay zekâ uygulamalarının incelenmesi Ders sunumu ve güncel uygulama örnekleri
14 Sağlıkta yapay zekâ uygulamalarına yönelik vaka analizleri, örnek yapay zekâ araçlarıyla uygulamalar ve elde edilen çıktıların değerlendirilmesi Önceki haftalarda ele alınan yapay zekâ uygulamalarının tekrar edilmesi Vaka örnekleri ve uygulama materyalleri
15 Genel tekrar, güncel gelişmeler ve dersin genel değerlendirilmesi Dönem boyunca işlenen konuların tekrar edilmesi Ders materyalleri ve güncel örnekler
16 Final Haftası Final sınavına hazırlık Ders materyalleri
17 Final Haftası Final sınavına hazırlık Ders materyalleri

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16
Tüm 4 5
Bi1 5
Bi2 5
Bi4 3 5
Be3 4
Ye5 4 5

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek