TÜRKÇE
ENGLISH
Information
| Unit | ABDİ SÜTCÜ HEALTH SERVICES VOCATIONAL SCHOOL |
| MEDICAL DATA PROCESSING TECHNICIAN PR. | |
| Code | TVS102 |
| Name | - |
| Term | 2025-2026 Academic Year |
| Semester | 2. Semester |
| Duration (T+A) | 2-0 (T-A) (17 Week) |
| ECTS | 3 ECTS |
| National Credit | 2 National Credit |
| Teaching Language | Türkçe |
| Level | Belirsiz |
| Type | Normal |
| Label | E Elective |
| Mode of study | Yüz Yüze Öğretim |
| Catalog Information Coordinator | Öğr. Gör. AZİZE BATUN |
| Course Instructor |
The current term course schedule has not been prepared yet.
|
Course Goal / Objective
This course introduces artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) applications in healthcare.
Course Content
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.
Course Precondition
None
Resources
Lecturer's lecture notes
Notes
Lecturer's lecture notes
Course Learning Outcomes
| Order | Course Learning Outcomes |
|---|---|
| LO01 | It describes artificial intelligence applications used in health informatics. |
| LO02 | It analyzes artificial intelligence algorithms at a basic level. |
| LO03 | It evaluates the ethical aspects of artificial intelligence systems that work with health data. |
| LO04 | It develops a simple AI solution suggestion for a health problem. |
| LO05 | It explains the fundamental concepts and techniques of artificial intelligence. |
Relation with Program Learning Outcome
| Order | Type | Program Learning Outcomes | Level |
|---|---|---|---|
| PLO01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Defines the concept of health informatics. | |
| PLO02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Explains the types and sources of health data. | 3 |
| PLO03 | Belirsiz | Analyzes the processing, storage and sharing of health data | 4 |
| PLO04 | Belirsiz | Summarizes the structure and function of health information systems. | 3 |
| PLO05 | Belirsiz | Evaluates the effects of digitalization in healthcare. | 4 |
Week Plan
| Week | Topic | Preparation | Methods |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to artificial intelligence and basic concepts. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 2 | Introduction to machine learning and deep learning. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 3 | An overview of artificial intelligence in health informatics. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 4 | Collection and preparation of health data. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 5 | Classification algorithms and their applications | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 6 | Health data analysis using regression algorithms. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 7 | Image recognition systems (Radiology examples) | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 8 | Mid-Term Exam | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | Natural Language Processing (NLP) and patient records | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 10 | Clinical decision support systems | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım, Tartışma |
| 11 | Ethical and legal aspects of artificial intelligence applications. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 12 | Simple artificial intelligence project planning. | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 13 | Application example: Patient risk classification model | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 14 | End-of-term general evaluation and project presentations | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 15 | Project presentation | Lecture notes | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 16 | Term Exams | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 17 | Term Exams | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Student Workload - ECTS
| Works | Number | Time (Hour) | Workload (Hour) |
|---|---|---|---|
| Course Related Works | |||
| Class Time (Exam weeks are excluded) | 14 | 2 | 28 |
| Out of Class Study (Preliminary Work, Practice) | 14 | 2 | 28 |
| Assesment Related Works | |||
| Homeworks, Projects, Others | 4 | 2 | 8 |
| Mid-term Exams (Written, Oral, etc.) | 1 | 1 | 1 |
| Final Exam | 1 | 1 | 1 |
| Total Workload (Hour) | 66 | ||
| Total Workload / 25 (h) | 2,64 | ||
| ECTS | 3 ECTS | ||