GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| 5018001272026 | LABORATUVARLARDA OTOMASYON VE YAPAY ZEKA KULLANIMI | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 3,00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı; öğrencilerin klinik laboratuvarlarda kullanılan otomasyon sistemlerini tanımalarını, laboratuvar bilgi yönetim sistemlerinin çalışma prensiplerini kavramalarını, yapay zekâ ve makine öğrenmesinin laboratuvar uygulamalarındaki kullanım alanlarını öğrenmelerini, laboratuvar süreçlerinde kalite, verimlilik ve hasta güvenliğini artırmaya yönelik teknolojileri değerlendirebilmelerini sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğr. Gör. Dr. Elif Soya
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Laboratuvar otomasyon sistemlerinin temel prensiplerini açıklar. |
| 2 | Preanalitik, analitik ve postanalitik süreçlerde kullanılan otomasyon teknolojilerini tanımlar. |
| 3 | Laboratuvar cihazlarının otomasyon altyapısını ve laboratuvar veri akışını yorumlar. |
| 4 | Yapay zekâ ve makine öğrenmesinin temel kavramlarını açıklar. |
| 5 | Yapay zekânın klinik laboratuvarlardaki kullanım alanlarını örneklerle açıklar. |
| 6 | Yapay zekâ destekli karar destek sistemlerini laboratuvar uygulamaları açısından değerlendirir. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Laboratuvarlarda Otomasyon ve Yapay Zekâ Kullanımı
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
Dersin İçeriği
Laboratuvar otomasyonunun temel kavramları, preanalitik-analitik-postanalitik süreçlerde otomasyon uygulamaları, laboratuvar bilgi yönetim sistemleri (LIS), barkod ve numune takip sistemleri, otomatik analizörler, kalite kontrol uygulamaları, yapay zekâ ve makine öğrenmesinin temel prensipleri, tıbbi görüntü analizi, karar destek sistemleri, büyük veri, etik, veri güvenliği ve laboratuvarlarda güncel yapay zekâ uygulamaları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Laboratuvar otomasyonuna giriş | ||
| 2 | Laboratuvarlarda otomasyonun tarihçesi ve gelişimi | ||
| 3 | Preanalitik süreçlerde otomasyon | ||
| 4 | Analitik süreçlerde otomasyon ve otomatik analizörler | ||
| 5 | Postanalitik süreçlerde otomasyon | ||
| 6 | Laboratuvar Bilgi ve Veri Yönetim Sistemi | ||
| 7 | Kalite kontrol, kalite güvencesi ve otomasyon | ||
| 8 | Ara Sınav | ||
| 9 | Yapay zekâya giriş | ||
| 10 | Klinik laboratuvarlarda yapay zekâ uygulamaları | ||
| 11 | Görüntü analizi | ||
| 12 | Karar destek sistemleri ve büyük veri uygulamaları | ||
| 13 | Güncel araştırmalar, vaka örnekleri ve geleceğin laboratuvarları | ||
| 14 | Final Sınavı |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Bishop CM. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. Russell S, Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. Henry's Clinical Diagnosis and Management by Laboratory Methods. Elsevier. Tietz Fundamentals of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics. Elsevier. McPherson RA, Pincus MR. Henry's Clinical Diagnosis and Management by Laboratory Methods.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 3 | 13 | 39 |
| Bireysel Çalışma | 4 | 13 | 52 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 93 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | PÇ 17 | PÇ 18 | PÇ 19 | PÇ 20 | PÇ 21 | PÇ 22 | PÇ 23 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 4 | 3 | |||||||||||||||||||
| ÖÇ 2 | 5 | 4 | 3 | ||||||||||||||||||||
| ÖÇ 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | |||||||||||||||||||
| ÖÇ 4 | 4 | 5 | |||||||||||||||||||||
| ÖÇ 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | |||||||||||||||||||
| ÖÇ 6 | 5 | 4 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek