TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| BİYOİSTATİSTİK (YL) (TEZSİZ) (İÖ) | |
| Kod | BIST514 |
| Ad | Biyoistatistikte Veri Bilimi ve Yapay Zeka |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 1-2 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 5 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Lisansüstü Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. İLKER ÜNAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Doç. Dr. İLKER ÜNAL
(Bahar)
(A Grubu)
(Sor. Öğr. Ele.)
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, öğrencilerin sağlık alanında kullanılan veri bilimi ve yapay zeka yöntemlerini tanımalarını, bu yöntemlerle elde edilen sonuçları istatistiksel ve klinik açıdan doğru biçimde yorumlayabilmelerini ve yapay zeka temelli çıktıları kanıta dayalı uygulamalara entegre edebilmelerini sağlamaktır.
Dersin İçeriği
Bu ders kapsamında sağlık bilimlerinde veri bilimi ve yapay zeka yaklaşımlarının biyoistatistik perspektifinden kullanımı ele alınır. Büyük ölçekli sağlık verileri, veri ön işleme, özellik seçimi, denetimli ve denetimsiz öğrenme kavramları, sınıflandırma ve kümeleme yaklaşımları, model performans ölçütleri, tahmin (prediction) ve risk skorları, aşırı uyum (overfitting), model doğrulama, sonuçların klinik bağlamda yorumlanması ve etik boyutlar işlenir. Uygulamalar, sağlık alanına özgü örnek veri setleri üzerinden yürütülür.
Dersin Ön Koşulu
Ön koşul yoktur. (Temel biyoistatistik ve paket program bilgisi önerilir.)
Kaynaklar
James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. An Introduction to Statistical Learning
Notlar
Güncel veri bilimi ve yapay zeka – sağlık makaleleri
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Sağlık alanında kullanılan veri bilimi ve yapay zeka kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Sağlık verileri için uygun veri ön işleme adımlarını açıklar. |
| ÖÇ03 | Denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarını ayırt eder. |
| ÖÇ04 | Temel makine öğrenmesi modellerinin çıktılarını yorumlar. |
| ÖÇ05 | Model performansını uygun ölçütlerle değerlendirir. |
| ÖÇ06 | Tahmin ve risk modellerinin klinik kullanımını tartışır. |
| ÖÇ07 | Yapay zeka uygulamalarında etik, gizlilik ve veri güvenliği ilkelerini açıklar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık bilimlerinde kullanılan temel biyoistatistik, olasılık ve demografik kavramları açıklar. | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık araştırmalarında kullanılan araştırma tasarımlarını, örnekleme yöntemlerini ve veri türlerini tanımlar. | |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık alanında karar verme süreçlerinde kullanılan istatistiksel yaklaşımların temelini açıklar. | 2 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık bilimlerinde kullanılan regresyon ve modelleme ve ileri istatistiksel yöntemlerin temel mantığını açıklar. | 2 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Sağlık araştırmalarından elde edilen verileri uygun istatistiksel yöntemlerle analiz eder ve yorumlar. | 3 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | İstatistiksel paket programları kullanarak analiz yapar ve çıktı üretir. | 3 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarını temel düzeyde uygular. | 5 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çoklu regresyon ve sağkalım analizlerini klinik bağlamda değerlendirir. | |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Genetik ve biyomedikal verileri temel analiz yaklaşımlarıyla değerlendirir. | |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ölçek geliştirme, geçerlik ve güvenirlik analizlerini uygular. | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Dönem projesi kapsamında veri analizi ve raporlama yapar. | |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Örnekleme süreçlerini uygular ve yönetir. | |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Bilimsel çalışmaları istatistiksel açıdan eleştirel olarak değerlendirir. | 2 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Analiz sonuçlarını etik ilkelere uygun şekilde sunar. | 2 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Epidemiyoloji ve sağlık istatistiklerine ilişkin temel kavramları klinik ve saha uygulamalarına aktarır. | 3 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Ders tanıtımı; veri bilimi ve yapay zekaya giriş | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Sağlık verilerinin yapısı ve büyük veri | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Veri ön işleme ve özellik seçimi | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 4 | Denetimli öğrenmeye giriş | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Sınıflandırma yaklaşımları | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Denetimsiz öğrenme ve kümeleme | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Model değerlendirme ölçütleri | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Sözlü Sınav |
|
| 9 | Tahmin ve risk skorları | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Model doğrulama ve overfitting | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Sağlıkta yapay zeka uygulamaları I | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Sağlıkta yapay zeka uygulamaları II | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Etik, gizlilik ve veri güvenliği | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Genel tekrar ve uygulamalar I | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Genel tekrar ve uygulamalar II | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 1 | 15 | 15 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 129 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 5,16 | ||
| AKTS | 5 AKTS | ||