Course Name Code Semester T+U Hours Credit ECTS
Tibbi Istatistik ve Tip Bilişimine Giriş BSM 449 7 3 + 0 3 5
Precondition Courses
Recommended Optional Courses
Course Language Türkçe
Course Level Lisans
Course Type Seçmeli
Course Coordinator Doç.Dr. NİLÜFER YURTAY
Course Lecturers Doç.Dr. NİLÜFER YURTAY, Arş.Gör. HÜSEYİN DEMİRCİ,
Course Assistants
Course Category
Course Objective Tıbbi istatistik tecrübesi kazandırmak ve Tıp Bilişimi disiplininin kavram, ilke, beceri ve yöntemlerini öğretmek ve tıbbi karar destek sistemlerinin yapısını kavratmak
Course Content Tıp bilişimi temel kavramları, tıbbi veri toplama ve düzenleme, tıbbi karar destek sistemleri oluşturma.
# Course Learning Outcomes Teaching Methods Assessment Methods
1 Tıp Bilişimi disiplininin temel kavramlarını bilmek ve anlamak. Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
2 Klinik bilgi sistemlerini tanımak Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
3 Tıbbi veriler ile istatistik yapabilme tecrübesi edinmek Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
4 Tıbbi verileri anlama becerisi kazanmak Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
5 Tıbbi verilerin kodlama, sınıflandırma ve isimlendirme sistemlerini bilmek. Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
6 Uzman sistemler, veri madenciliği, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve yapay bağışıklık sistemlerinin tıbbi karar destek sistemi amacıyla yapılmış uygulamalarını anlamak ve yapabilmek. Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Sınav , Ödev, Proje / Tasarım,
Week Course Topics Preliminary Preparation
1 Tıbbi istatistikte bilimsel araştırma, örnekleme, veri toplama ve düzenleme
2 Tıbbi istatistikte bilimsel araştırma, örnekleme, veri toplama ve düzenleme
3 Regresyon, korelasyon ve varyans analizleri
4 Roc Analizi
5 Tıp Bilişimine Giriş ve Genel Bakış
6 Sağlık Hizmetlerinde Kodlama ve Standartlar
7 Sağlık Bilgi Sistemleri
8 Hastane Bilgi Sistemleri
9 Tıpta Karar Destek Sistemleri-Uzman İstemler
10 Tıpta Karar Destek Sistemleri-Veri Madenciliği
11 Tıpta Karar Destek Sistemleri-Veri Madenciliği
12 Tıpta Karar Destek Sistemleri-Yapay Sinir Ağları
13 Tıpta Karar Destek Sistemleri-Genetik Algoritmalar
14 Tıpta Karar Destek Sistemleri-Yapay Bağışıklık Sistemleri
Resources
Course Notes Ders Notları
Course Resources Mustafa Şenocak, Temel Biyoistatistik, Çağlayan Kitabevi ,1990.
Silahtaroğlu,G., Veri Madenciliği, Papatya Yayınevi,2008.
Stuart Russell, Peter Norvig; Artificial Intelligence A Modern Approach, Prentice-Hall, Inc., 1995.
Dr. Murat Civaner, Tıp Etiği El Kitabı , Türk Tabipleri Birliği Yayınları, 2005.
Order Program Outcomes Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. X
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
4 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. X
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık,
7 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. X
8 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
9 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
10 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. X
11 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
12 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
Evaluation System
Semester Studies Contribution Rate
1. Ara Sınav 30
1. Kısa Sınav 5
1. Proje / Tasarım 40
1. Ödev 5
2. Ödev 5
3. Ödev 5
4. Ödev 5
5. Ödev 5
Total 100
1. Yıl İçinin Başarıya 60
1. Final 40
Total 100
ECTS - Workload Activity Quantity Time (Hours) Total Workload (Hours)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 5 5
Proje / Tasarım 1 10 10
Final 1 5 5
Total Workload 116
Total Workload / 25 (Hours) 4.64
dersAKTSKredisi 5