Sağlıkta Yapay Zeka: Dijital Dönüşüm Ve İnovasyon Sertifika Programı

“Yapay Zekayla Sağlığın Geleceğini Şekillendir: Kliniklerde Dijital Dönüşüm: İnovasyona İlk Adım”

Amaç: Sağlık sektöründe yapay zeka uygulamaları hakkında katılımcılara kapsamlı bilgi sunarak, klinik süreçlerin dijital dönüşümünü desteklemek, yapay zeka tabanlı araçların etkin kullanımını öğretmek ve sağlık hizmetlerinde verimlilik, kalite ve hasta memnuniyetini artırmaya yönelik stratejiler geliştirmelerine yardımcı olmak.

Eğitim Kazanımları

1. Yapay zekanın sağlık ekosistemindeki rolü ve potansiyel kullanım alanlarını kavrayabilme.
2. Klinik süreçlerin dijital dönüşümünde yapay zekanın nasıl optimize edileceğini öğrenme.
3. Prompt engineering tekniklerini sağlık sektörüne uyarlama becerisi kazanma.
4. Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını sağlık verilerine uygulayabilme.
5. Sağlıkta üretken yapay zekanın (ChatGPT, Gemini, Claudy) entegrasyonunu yönetme.
6. Klinik veri yönetimi, etik ve güvenlik konularında bilgi sahibi olma.
7. Yapay zeka destekli karar destek sistemlerini tasarlama ve uygulama becerisi geliştirme.
8. Sağlıkta AI projelerini planlama, yönetme ve sürdürülebilirlik ilkelerini uygulayabilme.

Eğitim İçeriği

Modül 1: Sağlık Sektöründe Yapay Zekaya Giriş  

• Yapay Zeka ve Sağlık Yönetimi Temelleri:
  • Sağlık ekosisteminde yapay zekanın rolü
  • Klinik süreçlerin dijital dönüşümü: Tele sağlık, uzaktan izleme, dijital tıbbi kayıtlar
  • Örnek vaka: Yapay zeka destekli hasta akışı yönetimi, nöbet planlaması
• Klinik Projelere Giriş:
  • Prompt (İstem) Havuzu Oluşturma: Kliniklerde ortak kullanılacak prompt’ların belirlenmesi ve standartlaştırılması
  • Klinik idari süreçlerin (nöbet değerlendirme raporu, vizit checklistleri, ameliyat listesi ve pre-op checklist) yapay zekayla desteklenmesi hakkında genel bakış

Modül 2: Sağlıkta AI Uygulama Alanları ve Yönetimsel Boyut  

• Operasyonel Optimizasyon ve Strateji Geliştirme:
  • Hastane iş süreçlerinde yapay zeka kullanımı (çalışma programlarının AI destekli hazırlanması, nöbet ve rotasyon listeleri)
  • Hemşire çalışma programlarının optimize edilmesi (hasta dosyası hazırlama, malzeme yönetimi)
  • Klinik tıbbi sekreterlik destek programları (idari yazışmalar, hasta yatışı, girişimsel işlemlerin kaydı)
• Sağlık Ekonomisi ve Politikaları:
  • Yapay zekanın maliyet-fayda analizi, geri ödeme modelleri
• Vaka Çalışmaları:
  • Yapay zeka destekli ameliyat planlaması ve pre-op checklistlerin oluşturulması
  • Hasta dosyası hazırlama süreçlerinin (hasta hikayesi, fizik muayene, laboratuvar ve radyoloji kayıtları) otomasyonu

Modül 3: Temel Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Prensipleri

• Makine Öğrenimi Temelleri:
  • Temel algoritmalar, denetimli/denetimsiz/pekiştirmeli öğrenme
  • Klinik veri setlerinin işlenmesi ve etiketlenmesi
• Derin Öğrenme Temelleri:
  • Yapay sinir ağları (CNN, RNN), tıbbi görüntü ve metin analizinde derin öğrenme
  • Radyolojik görüntülerin yorumlanması ve anomali tespiti
  • Epikriz hazırlama, tanı ve tedavi algoritmalarının AI ile desteklenmesi
• Uygulamalı Atölyeler:
  • Python veya R ile basit model geliştirme
  • Klinik veri üzerine makine öğrenimi modellerinin test edilmesi (örnek: Acil hasta yönetimi alanında yeşil/sarı/kırmızı alan hastalarının otomatik önceliklendirilmesi)

Modül 4: Üretken Yapay Zeka, Prompt Engineering ve Yeni Nesil Modeller 

• Üretken Yapay Zeka Kavramı:
  • ChatGPT, Gemini, Claudy gibi modellerin temelleri
  • Kliniklerde GPT oluşturulması: Uluslararası GPT modelleri ile uyumlu klinik GPT geliştirme stratejileri
• Prompt Engineering Tekniği:
  • Klinik özelinde prompt tasarımı: Hasta hikayesi, tanı ve tedavi algoritmaları, ameliyat notu hazırlama, vizit checklistleri
  • Prompt havuzu oluşturma ve standartlaştırma çalışmaları (doktor, hemşire, asistan, veri giriş elemanı düzeyinde)
• Üretken AI ile İletişim ve Eğitim:
  • Hasta-personel, personel-personel iletişiminde GPT destekli çözümler
  • Hasta eğitimi, sanal hasta viziti senaryoları
  • Klinik süreçlerde “Sanal Hasta Viziti” uygulamaları (eğitimcilerin eğitiminde kullanım)
• Atölye Çalışmaları:
  • Farklı uzmanlık alanlarına yönelik prompt geliştirme (ör. cerrahi, dahiliye, radyoloji)
  • Akademik literatür tarama prompt’larının hazırlanması, makale özetleme, tez yazımında yapay zeka yardımı

Modül 5: Veri Yönetimi, Etik, Güvenlik ve Regülasyonlar 

• Veri Yönetimi ve Hazırlığı:
  • Klinik veri tipleri (yapısal/yapısal olmayan), temizlik, etiketleme
  • Hasta dosyalarının hazırlanmasında veri standardizasyonu (laboratuvar ve radyolojik görüntü verileri)
• Etik ve Yasal Çerçeve:
  • KVKK, GDPR uyumu, yapay zeka etiği
  • Klinik karar destek sistemlerinde şeffaflık ve hesap verebilirlik
• Güvenlik ve Siber Güvenlik:
  • Hastane bilgi sistemlerinin korunması, siber saldırılara karşı önlemler
  • Blok zinciri tabanlı veri güvenliği çözümleri

Modül 6: Klinik Karar Destek Sistemleri, Acil Hasta Yönetimi ve Algoritmalar  

• Klinik Karar Destek Sistemleri :
  • Tanı, tedavi ve tıbbi ekipman kullanım algoritmalarının AI ile desteklenmesi
  • Acil hasta yönetimi (yeşil/sarı/kırmızı alan) algoritmaları
• Görüntüleme ve Tanı Desteği:
  • Radyolojik görüntülerin AI ile yorumlanması
  • Klinik notlardan, epikrizlerden bilgi çıkarımı
• Proje Uygulamaları:
  • Ameliyat listesi, pre-op checklistlerin yapay zekayla otomasyonu
  • Epikriz hazırlama süreçlerinin NLP tabanlı desteklenmesi

Modül 7: Uygulamaya Geçiş, Proje Yönetimi ve Entegrasyon

• Proje Yönetimi ve Süreç İyileştirme:
  • Klinik projelerin planlanması: Prompt havuzu oluşturma, nöbet değerlendirme raporları, rotasyon listelerinin AI ile hazırlanması
  • Agile/Scrum metodolojileri ile klinik AI projelerinin yönetimi
• Sistem Entegrasyonu ve Kurumsal Mimari:
  • EHR/EMR entegrasyonları, yapay zekanın mevcut BT altyapısına eklenmesi
  • Klinik tıbbi sekreter destek programları ile hasta kayıt ve girişimsel işlemlerin otomasyonu
• Değişim Yönetimi ve Eğitim:
  • Personel eğitimi, rol tanımları, iş süreçlerinin adaptasyonu
  • Hemşire çalışma programları ve günlük iş akışında yapay zeka araçlarının kullanımı

Modül 8: Akademik Gelişim, Eğitim Programları ve Gelecek Trendler

• Akademik Gelişim ve Araştırma Yöntemleri:
  • Akademik literatür tarama, yorumlama ve özetleme için yapay zeka kullanımı
  • Makale, tez yazımı, akademik sunum hazırlama süreçlerinde GPT tabanlı araçların entegrasyonu
• Eğitimcilere Yönelik Eğitimler:
  • Eğitim programı hazırlama ve değerlendirme
  • Ölçme ve değerlendirme yaklaşımları
  • Sanal hasta viziti: Eğitim amaçlı yapay vaka simülasyonları
• Uzman ve Asistanlar İçin Eğitim Programları:
  • Klinik ve uzmanlık bazında özelleştirilmiş eğitimler
  • Prompt hazırlama, tanı ve tedavi algoritmaları geliştirme
  • Günlük iş süreçlerinde yapay zeka araçlarının etkin kullanımı
• Gelecek Trendler ve Teknolojiler:
  • Yapay genel zeka (AGI), kuantum bilişim, giyilebilir teknolojiler, IoT tabanlı sağlık izleme
  • Akademi-endüstri işbirlikleri, fon kaynakları ve uluslararası projeler

Eğitim Hedef Kitlesi

• Hastane yöneticileri ve idari kadrolar.
• Doktorlar, hemşireler ve klinik sağlık çalışanları.
• Tıbbi sekreterler ve idari destek ekipleri.
• Sağlık sektörü odaklı teknoloji geliştiriciler ve yazılım uzmanları.
• Sağlık ekonomisi ve politikası uzmanları.
• Üniversitelerin sağlık yönetimi ve mühendislik bölümleri öğrencileri ve akademisyenleri.
• Sağlık sektöründe dijital dönüşüm projelerinde çalışan danışmanlar.
• Klinik araştırmalar ve veri analizi ile ilgilenen profesyoneller.

Eğitim Saati: 50 Saat – Online ( Canlı Yayın )

Eğitim Saatleri: Salı – Perşembe 20.00-21.30

Cumartesi – Pazar : 9.30-13.00
Eğitim Tarihi: Planlanıyor.

EĞİTİMCİLER

Program Koordinatörleri: Levent Karadağ, Dijital Dönüşüm ve Yapay Zeka Platformu Başkanı
Prof Dr. Metin ATEŞ, İstanbul Arel Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi, Sağlık Yönetimi – Bölüm Başkanı

Eğitimciler:

Dr. Mustafa Işık, Memorial Üst Düzey Yönetici

Prof. Dr. Abdullah Yıldız, Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi

Prof. Dr. Nazan Dalgıç, Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi

Doç. Dr. Ayşe Şahin, Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi

Doç. Dr. Betül Tekin / SBÜ Bakırköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Hastanesi Nöroloji

Doç. Dr. Evrim Kıray Baş, Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi

Sertifika Hakkında: Rektörlük Onaylı ve E-Devlet’te Sorgulanabilen Eğitim Sertifikası Verilecektir.

Ödeme Bilgileri:

Kredi Kartına taksit imkanı

Banka EFT veya Havale

Banka Hesap Numarası: T.C. İSTANBUL AREL ÜNİVERSİTESİ

SEFAKÖY TİCARİ YAPIKREDİ BANKASI

IBAN NUMARASI: TR33 0006 7010 0000 0078 5211 01

Ödeme yapılırken açıklama kısmına; EĞİTİM ADI- T.C. KİMLİK NO – AD SOYAD yazılması gerekmektedir.

Eğitim Detayları Hakkında:

ARELSEM

Sürekli Eğitim Merkezi Müdürlüğü

arelsem@arel.edu.tr

0850 850 2735 (AREL) Dahili: 4099 – 4119

+90 531 501 58 09

+90 539 795 46 41