Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Tıbbi İstatistik ve Tıp Bilişimine Giriş BSM 449 7 3 + 0 3 5
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Prof.Dr. NİLÜFER YURTAY
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Tıbbi istatistik tecrübesi kazandırmak ve Tıp Bilişimi disiplininin kavram, ilke, beceri ve yöntemlerini öğretmek ve tıbbi karar destek sistemlerinin yapısını kavratmak
Dersin İçeriği Tıp bilişimi temel kavramları, tıbbi veri toplama ve düzenleme, tıbbi karar destek sistemleri oluşturma.
Kalkınma Amaçları
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Tıbbi verileri anlama becerisi kazanmak Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma,
2 Tıbbi verilerin kodlama, sınıflandırma ve isimlendirme sistemlerini bilmek. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma,
3 Klinik bilgi sistemlerini tanımak Tartışma, Anlatım, Soru-Cevap,
4 Tıp Bilişimi disiplininin temel kavramlarını bilmek ve anlamak. Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma,
5 Tıbbi veriler ile istatistik yapabilme tecrübesi edinmek Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma,
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, Tartışma,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
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
Kaynaklar
Ders Notu Ders Notları
Ders Kaynakları 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.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
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.
2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
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.
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.
5 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
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.
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.
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.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
1 Tıbbi verileri anlama becerisi kazanmak
2 Tıbbi verilerin kodlama, sınıflandırma ve isimlendirme sistemlerini bilmek.
3 Klinik bilgi sistemlerini tanımak
4 Tıp Bilişimi disiplininin temel kavramlarını bilmek ve anlamak.
5 Tıbbi veriler ile istatistik yapabilme tecrübesi edinmek
6 Uzman sistemler, veri madenciliği, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ve yapay bağışıklık sistemlerinin tıbbi karar destek sistemi amacıyla yapılmış uygulamalarını anlamak ve yapabilmek.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Kısa Sınav 5
2. Kısa Sınav 5
1. Performans Görevi (Seminer) 40
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
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
Toplam İş Yükü 116
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 4,64
Dersin AKTS Kredisi 5