TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| BİYOİSTATİSTİK (YL) (TEZLİ) | |
| Kod | BİS506 |
| Ad | Sağlık Bilimlerinde Makine Öğrenme Uygulamaları |
| Dönem | 2026-2027 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve Bahar |
| Süre (T+U) | 1-3 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 4 AKTS |
| Yerel Kredi | 2.5 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Sevinç Püren YÜCEL KARAKAYA |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, sağlık verilerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin temel prensiplerini öğretmek; öğrencilerin uygun algoritmaları kullanarak verileri analiz etme, model geliştirme, sonuçları değerlendirme ve sağlık alanındaki problemlere uygulama becerisi kazanmalarını sağlamaktır.
Dersin İçeriği
Sağlık verilerinin yapısı, veri ön işleme yöntemleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme teknikleri, sınıflandırma ve regresyon yöntemleri, model performans değerlendirme ölçütleri, özellik seçimi, çapraz doğrulama, sağlık verilerinde tahmin modelleri ve makine öğrenmesi uygulamaları ele alınmaktadır.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning: with applications in R (Vol. 103). New York: 3 springer.
Notlar
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning: with applications in R (Vol. 103). New York: 3 springer.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Makine öğrenmesinin temel kavramlarını açıklar. |
| ÖÇ02 | Sağlık verilerinin özelliklerini ve analiz süreçlerini tanımlar. |
| ÖÇ03 | Veri ön işleme ve özellik seçimi yöntemlerini uygular. |
| ÖÇ04 | Sınıflandırma ve regresyon modelleri kurar. |
| ÖÇ05 | Model performansını uygun ölçütlerle değerlendirir. |
| ÖÇ06 | Sağlık verilerinde makine öğrenmesi yöntemlerini uygular ve yorumlar. |
| ÖÇ07 | Report results in a scientific manner. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık alanına özel (olasılık ve Bayesian biyoistatistik teknik ve yöntemleri gibi) temel istatistiksel teorileri kavrar, | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemleri ve demografi kavramlarını açıklar, | |
| PÖÇ03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Sağlık alanında özgü tıbbi terminolojiyi kavrar ve kullanır, | |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırma tasarımına uygun veri toplar, analiz eder, yorumlar, | 1 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Hastalık kodlamaları için gerekli olan ulusal ve uluslar arası sınıflandırmaları yapabilir, hastane istatistiklerini sıralar, açıklar, analiz eder ve yorumlar, | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Tıp ve sağlık bilimlerinde ortaya çıkan problemlere yanıt vermek için bilimsel araştırma tasarlar, | 3 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri analizine uygun temel istatistiksel yöntemleri seçer, uygular ve yorumlar, | 2 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Gerekli istatistiksel paket programlarını kullanır, analiz amacı ile gerekli program yazar ve geliştirir, | 2 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Tıbbi bilişim alanındaki gelişmeleri izler ve sık kullanılan araç ve yöntemleri kullanır, | 5 |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Sağlık taraması tasarlayabilir, örnekleme yöntemini belirler ve yönetir, | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Sağlık bilimlerinde tanı ve tedavide karar verme sürecindeki çeşitli istatistiksel yöntemleri kullanabilir, bu alanda çalışan araştırıcılara danışmanlık yapabilir, | 4 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Eleştirel düşünce yeteneğini geliştir, kanıta ulaşmanın yollarını kullanarak kanıta eleştirel değer biçer ve karar verir, | |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Sağlık bilimlerinde sıkça kullanılan sağkalım, çok değişkenli analiz yöntemleri, regresyon teknik ve yöntemlerini uygular. | 2 |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Etkili iletişim becerilerini kullanarak danışmanlık verebilir, araştırmalarda ekip çalışması içinde yer alır, bilimsel etik kuralları savunur | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Epidemiyoloji alanındaki kavramları açıklar, klinik ve saha araştırmalarını başından itibaren yönlendirir, hastalık risk faktörlerinin ve hastalık yüklerinin saptanmasında yöntemler geliştir, uygun tanı testlerinin seçilmesinde danışmanlık yapar, |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Makine öğrenmesine giriş ve temel kavramlar | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Sağlık verilerinin yapısı ve veri türleri | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Veri ön işleme yöntemleri | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Özellik seçimi ve boyut indirgeme | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Sınıflandırma yöntemleri I | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Sınıflandırma yöntemleri II | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Model performans değerlendirme ölçütleri | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | Regresyon yöntemleri I | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Regresyon yöntemleri II | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Kümeleme yöntemleri | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Çapraz doğrulama ve model seçimi | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Sağlık verilerinde makine öğrenmesi uygulamaları I | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Sağlık verilerinde makine öğrenmesi uygulamaları II | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Sonuçların yorumlanması ve raporlanması | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 4 | 56 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 4 | 4 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 4 | 4 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 106 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,24 | ||
| AKTS | 4 AKTS | ||