Sağlıkta Yapay Zeka Kullanımı:Çeşitli Projeler ve Yapay Zeka Araçlarının Profesyonelce Kullanımı

Hafta 1 — Giriş: Yapay Zekaya Genel Bakış ve Sağlıkta Kullanım Alanları (4 saat)
● Amaç: Temel kavramlar (AI, ML, LLM, supervised/unsupervised, deep learning)
ve sağlıkta gerçek örnekler.
● İçerik:
○ 60 dk: Sunum — temel kavramlar ve vaka örnekleri (tanı destek, görüntü,
NLP, operasyonel verimlilik).
○ 30 dk: Etik & gizlilik kısa sunumu.
○ 60 dk: Demo — ChatGPT/benzeri LLM ile hasta özetleme ve klinik soru-
cevap (canlı demo).
○ 30 dk: Kısa uygulama — katılımcılar basit bir klinik metni özetlettirir,
çıktı karşılaştırması.
○ 30 dk: Tartışma & ödev açıklaması (kısa okuma + küçük quiz).
Hafta 2 — Sağlık Verisi Türleri, Veri Kalitesi ve Gizlilik (4 saat)
● Amaç: Sağlık verilerinin yapısı, veri kalitesi sorunları, PHI ve de-identification
yöntemleri.
● İçerik:
○ 50 dk: Teori — EHR kayıtları, görüntü, genomik, sensör/veri akışı;
common issues (missing, inconsistent).
○ 40 dk: Veri gizliliği — hasta kimliği çıkarma, veri sınıflandırma.
○ 60 dk: Demo + Hands-on — küçük örnek CSV ile veri keşfi

(Excel/Pandas): missing value, tip düzeltme, basit temizleme.
○ 30 dk: Pratik ödev: verilen örnek CSV’yi temizleyip kısa rapor hazırlama.
○ 20 dk: Soru-cevap.

Hafta 3 — Temel Veri Manipülasyonu ve Görselleştirme (4 saat)
● Amaç: Sağlık verisini analiz edilebilir hale getirme, özet istatistikler, grafikler.
● İçerik:
○ 45 dk: Pandas/Excel temel işlemler: filtreleme, grupping, pivot.
○ 45 dk: Görselleştirme: histogram, boxplot, time-series plot
(matplotlib/seaborn veya Excel).
○ 60 dk: Hands-on: örnek hasta veri setiyle (anonim) vaka çalışması —
hasta akışı analizi, komplikasyon oranı grafiği.
○ 30 dk: Çıktı yorumlama ve sunum pratiği.
○ 30 dk: Ödev: kısa analiz raporu + grafik.
Hafta 4 — Temel Makine Öğrenmesi (4 saat)
● Amaç: Sağlık için basit ML iş akışını anlamak; sınıflandırma/regresyon örnekleri.
● İçerik:
○ 45 dk: ML kavramları: eğitim/test split, overfitting, metricler (accuracy,
AUC, sensitivity/specificity).
○ 45 dk: Feature engineering ve veri hazırlama (kategorik değişkenler,
scaling).
○ 70 dk: Demo/Hands-on: Basit risk skoru modeli (ör.
komplikasyon/rehospitalizasyon tahmini) — scikit-learn pipeline örneği
(no-code alternatif: AutoML platform demo).
○ 20 dk: Model değerlendirmesi ve klinik anlam.
○ 20 dk: Ödev: model çıktısının klinik yorumlanması.
Hafta 5 — Doğal Dil İşleme (NLP) ve Klinik Metin Analizi (4 saat)
● Amaç: Klinik notlardan bilgi çıkarma, özetleme, entity extraction ve prompt
yaklaşımı.
● İçerik:
○ 40 dk: NLP temel kavramlar (tokenization, NER, text classification) ve
klinik zorluklar

○ 60 dk: Demo: LLM ile klinik not özetleme, klinik sorulara yanıt, entity
extraction örnekleri.
○ 60 dk: Hands-on: katılımcılar örnek notlardan otomatik özet ve bulgu
çıkarma prompt’ları uygular.
○ 20 dk: Prompt yazma ilkeleri (daha sonra detay).
○ 20 dk: Ödev: verilen notu en iyi özetleyen 3 prompt yaz ve çıktılarını
karşılaştır.

Hafta 6 — Prompt Engineering (Sağlıkçılar için pratik) (4 saat)
● Amaç: Klinik bağlamda etkili prompt yazma teknikleri, güvenlik ve veri
sınırlamaları.

● İçerik:

○ 50 dk: Prompt prensipleri: açık/özgül görev, istenen çıktı formatı,
örnekler ver/örnekleştir, sınırlar ve kılavuzları koyma.
○ 40 dk: Sağlık-specific prompt şablonları (örnekler aşağıda).
○ 70 dk: Atölye — katılımcılar kendi klinik görevleri için prompt geliştirir;
canlı test, çıktı değerlendirme.
○ 20 dk: Güvenlik/etik: PHI azaltma, kullanıcı onayı, yanlış bilgi riskleri.
● Örnek prompt tipleri (verilecek ve beraber denenip geliştirilecek):

○ "Bu hasta notunu 5 maddede kısa ve hasta-dostu bir dilde özetle (yaş, ana
şikayet, bulgular, önerilen takip)."
○ "Aşağıdaki nottan önemli medikal bulguları JSON formatında çıkar:
{hasta_notu} — output anahtarlar: diagnosis, meds, allergies, red_flags."
○ "Bu laboratuvar sonuçlarını okuyup aciliyet derecesine göre 3 seviyeli bir
öneri ver (kritik/izle/normal) ve gerekçesini kısa yaz."
Hafta 7 — Yapay Zeka ile Klinik Karar Destek ve Risk Skorları (4 saat)
● Amaç: AI çıktılarının klinikte nasıl karar desteği olarak kullanılabileceğini,
güvenilirlik ve interpretability konularını göstermek.
● İçerik:
○ 45 dk: Karar desteği örnekleri, model interpretability (SHAP, LIME)01

kavramı.
○ 60 dk: Demo: küçük model ile feature importance gösterimi, bireysel
hasta için açıklama.
○ 60 dk: Hands-on: bir vaka üzerinde model çıktısı ve açıklama üretme,
klinik sunum hazırlama.
○ 15 dk: Regülasyon, sorumluluk ve “human-in-the-loop” tartışması.
○ 40 dk: Ödev: final proje taslağı teslimi (konu seçimi).

Hafta 8 — İş Akışı Entegrasyonu / No-code Araçlar / Klinik Uygulama Senaryoları
(4 saat)
● Amaç: Hastane iş akışına AI nasıl entegre edilir, no-code araçlarla prototip
oluşturma.
● İçerik:
○ 45 dk: Entegrasyon örnekleri: EHR eklentileri, bildirim sistemleri, kalite
dashboard’ları.
○ 60 dk: No-code/Low-code demo: form tabanlı otomasyon, chatbot
entegrasyonu örneği.
○ 60 dk: Atölye: küçük prototip (ör. hasta çağrı triage chatbot) için akış
tasarımı ve prompt seti hazırlama.
○ 15 dk: Kabul kriterleri, izleme ve performans takibi.
○ 40 dk: Arazi çalışması/proje hazırlık.
Hafta 9 — Final Proje Sunumları, Etik ve Gelecek (4 saat)
● Amaç: Katılımcıların projelerini sunması, geribildirim, kursun kapanışı.
● İçerik:
○ 120 dk: 5–7 dakikalık proje sunumları (her grup/kişiye kısa Q&A).
○ 40 dk: Genel değerlendirme, kurs çıktılarının tekrarı, ileri öğrenme
yolları.
○ 20 dk: Etik, bias ve sorumlulukların vurgulanması.
○ 20 dk: Sertifika/son değerlendirme ve kapanış.