BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| BME3980 | Tıpta Enformasyon Teknolojileri | Bahar |
3 | 0 | 3 | 5 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders bilgi teknolojisinin tıbbi uygulamalarının temel yönlerini tanıtır.Dersin ana başlıklardan bazıları tıp bilişimi, elektronik sağlık kayıtları, hasta bilişim ve ağ hizmetleri, çevrimiçi tıbbi kaynaklar, arama motorları, mobil teknoloji, kanıta dayalı tıp, klinik uygulama kılavuzlarına örnekleri, hasta güvenliği ve teknoloji, elektronik reçete içerir teletıp, biyoinformatik programları, kamu arşivleme, elektronik formlar. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. kullanılabilir BT ilaç uygulamaları ve sağlık hizmeti sunum rolleri belirleyin. II. Tıpta BT çalışma ilkelerini tanımlar. III.Iş, klinik ve tıpta BT eğitim yönlerini belirlemek. IV. Çeşitli teknikler ve tıp alanında değerlendirme için kullanılan teknoloji açıklayın. |
Dersin İçeriği
| Tıp Bilişimi Genel Bakış,Elektronik Sağlık Kayıtları Hasta Bilişim Çevrimiçi Tıbbi Kaynakları Arama Motorları Kullanımı Mobil teknoloji tanımlar Bu ders Klinik Uygulamaları Kılavuzu için gerekli adımlar boyunca katılımcılar alır. Hasta İzleme sistemi İnceleme ve Sınav Bu ders Hastalık Kayıtları örnekler sağlar Hasta Güvenliği ve Teknoloji temellerini sağlar. Elektronik reçeteleme çalışma ilkeleri. Teletıp hizmetleri ve güncel uygulamaları tanımlar. Popüler biyoinformatik programları anlatıyor |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Tıp Bilişimine Genel Bakış | |
| 2) | Elektronik Sağlık Kayıtları | |
| 3) | Hasta Bilişimi | |
| 4) | Çevrimiçi Tıbbi Kaynaklar | |
| 5) | Arama Motorları Kullanımı | |
| 6) | Mobil teknoloji tanımları | |
| 7) | Bu ders Klinik Uygulamaları Kılavuzu için gerekli adımlar boyunca katılımcılar alır. | |
| 8) | Hasta İzleme sistemi | |
| 9) | İnceleme ve Sınav | |
| 10) | Bu ders Hastalık Kayıtları örnekler sağlar | |
| 11) | Hasta Güvenliği ve Teknoloji temellerini sağlar. | |
| 12) | Elektronik reçeteleme çalışma ilkeleri. | |
| 13) | Teletıp hizmetleri ve güncel uygulamaları tanımlar. | |
| 14) | Popüler biyoinformatik programları anlatıyor |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Wootton, R., Craig, J, Patterson, V, Introduction to Telemedicine (2nd ed.), 2006 |
| Diğer Kaynaklar: |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 50 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 42 |
| Ara Sınavlar | 1 | 15 |
| Final | 1 | 25 |
| Toplam İş Yükü | 124 | |
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, Fen Bilimleri ve Yapay Zeka Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alandaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilir. | |
| 2) | Karmaşık Yapay Zeka sistemleri, platformları, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar ve bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. | |
| 3) | Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | |
| 4) | Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | |
| 5) | Karmaşık Yapay Zeka Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için sayısal veya fiziksel deney tasarlar ve yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |
| 6) | İngilizce ve Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; alanındaki yenilikleri takip edebilecek düzeyde İngilizce dil bilgisi (Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyi) kazanır; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi kazanır. | |
| 7) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerilerine sahip olur. | |
| 8) | Etik ilkelerine uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk bilinci sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgilidir. | 3 |
| 9) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | |
| 10) | Yapay Zeka Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; Yapay Zeka Mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır. | 4 |
| 11) | Yapay Zeka Mühendisliğini ilgilendiren problemlerde bireysel ve ilgili çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır. |