Yapay Zeka ve Sağlık Sektörü Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, sağlık kurumlarında yapay zekanın tanı, tedavi, hasta deneyimi ve operasyon süreçlerindeki gerçek kullanım alanlarını, sınırlarını ve risklerini bütüncül biçimde ele alan bir farkındalık programıdır. Katılımcılar vaka örnekleri, mevzuat çerçevesi ve değerlendirme araçlarıyla kurumlarına uygun yapay zeka önceliklerini belirlemeyi öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

Sağlığa Özgü Bakış. Genel teknoloji anlatımı yerine tıbbi görüntüleme, klinik karar ve hastane operasyonundan gerçek örnekler.

Mevzuat ve Güvenlik. KVKK, tıbbi cihaz düzenlemeleri ve AB Yapay Zeka Yasası ile hasta güvenliğini birlikte değerlendirin.

Karar Odaklı Çıktı. Günün sonunda kurumunuz için önceliklendirilmiş kullanım senaryoları ve ilk adım planıyla ayrılın.

“Sağlıkta yapay zekanın gerçek değeri, klinik muhakemeyi güçlendirip hasta güvenliğini koruduğu noktada ortaya çıkar.”

Ön Koşullar

Sektör Deneyimi — Sağlık hizmeti sunumu, klinik süreçler veya sağlık yönetimi alanında deneyim sahibi olmak.
Teknik Şart Yok — Programlama, istatistik veya veri bilimi bilgisi aranmaz; kavramlar sade bir dille anlatılır.
Temel Dijital Beceri — Hastane bilgi yönetim sistemleri ve ofis uygulamalarını günlük işlerde kullanabilmek.
Kurum Gündemi — Kurumunuzda çözüm bekleyen klinik veya operasyonel sorunları atölyeye taşımaya hazır olmak.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiSağlıkta yapay zekanın temel kavramlarını ve kullanım alanlarını tanımak, klinik kanıt ve mevzuat gerekliliklerini değerlendirmek ve öncelikli senaryoları belirlemek.

Modül 1

Sağlıkta Yapay Zekanın Temelleri

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramları
Sağlık verisinin türleri: EHR, görüntü, sinyal, genomik veri
Tahmine dayalı ve üretken yapay zeka arasındaki fark
Model nasıl eğitilir, doğrulanır ve sahaya çıkar?
Duyarlılık, özgüllük ve AUC kavramlarının klinik anlamı
Tartışma: Sağlıkta YZ beklentileri ve gerçekler

Modül 2

Klinik Kullanım Alanları ve Vakalar

Radyoloji ve patolojide görüntü analizi uygulamaları
Diyabetik retinopati taramasında otonom YZ örneği
Sepsis ve klinik kötüleşme erken uyarı sistemleri
Klinik dokümantasyonda ortam dinleyen asistanlar
Dış doğrulamada başarısız olan modellerden çıkan dersler
Vaka analizi: Bir erken uyarı modelinin sahadaki etkisi

Modül 3

Operasyon, Hasta Deneyimi ve Araştırma

Randevu, yatak doluluğu ve acil servis talep tahmini
Hasta iletişiminde sohbet asistanları ve yönlendirme
Faturalama, kodlama ve kaynak planlamada otomasyon
Uzaktan hasta izleme ve giyilebilir cihaz verisi
İlaç keşfi ve klinik araştırmada yapay zekanın rolü
Canlı demo: Üretken YZ ile hasta bilgilendirme taslağı

Modül 4

Güvenli Benimseme, Mevzuat ve Yol Haritası

KVKK'da özel nitelikli kişisel veri olarak sağlık verisi
Tıbbi cihaz yazılımı (SaMD) ve MDR sınıflandırma mantığı
AB Yapay Zeka Yasası'nda yüksek riskli sağlık sistemleri
Yanlılık, hasta güvenliği ve klinik sorumluluk dengesi
Atölye: Kurum için kullanım senaryosu önceliklendirmesi
Değerlendirme, Soru-Cevap ve sertifika takdimi

Eğitim Kazanımları

Kavramsal Netlik — Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken YZ'nin sağlıkta ne yapıp ne yapamayacağını net biçimde açıklayabileceksiniz.
Klinik Uygulamalar — Görüntüleme, erken uyarı ve dokümantasyon alanlarındaki YZ çözümlerini klinik değerleriyle tanıyabileceksiniz.
Operasyonel Fırsatlar — Randevu, yatak yönetimi ve hasta iletişimi gibi süreçlerde yapay zeka fırsatlarını tespit edebileceksiniz.
Kanıt Okuryazarlığı — Bir YZ ürününün doğruluk iddialarını duyarlılık, özgüllük ve dış doğrulama açısından sorgulayabileceksiniz.
Mevzuat Farkındalığı — KVKK, tıbbi cihaz düzenlemeleri ve AB Yapay Zeka Yasası'nın sağlık projelerine etkisini değerlendirebileceksiniz.
Hasta Güvenliği — Yanlılık, otomasyon yanlılığı ve sorumluluk risklerini fark ederek güvenli kullanım ilkeleri önerebileceksiniz.
Tedarikçi Seçimi — Sağlık YZ çözümü sunan tedarikçilere doğru soruları sorarak kurumunuza uygun seçenekleri ayırt edebileceksiniz.
Yol Haritası — Kurumunuz için önceliklendirilmiş kullanım senaryoları ve somut ilk adımları içeren bir plan taslağı oluşturacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Hastane ve klinik yöneticileri
başhekim yardımcıları
hekimler
hemşirelik yöneticileri
kalite ve bilgi işlem sorumluları ile sağlık sektöründe strateji geliştiren profesyoneller.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ve Sağlık Sektörü Eğitimi kimler için uygundur?

Program; hastane ve klinik yöneticileri, hekimler, hemşirelik yöneticileri, kalite ve bilgi işlem sorumluları ile sağlık sektöründe strateji ve dijital dönüşüm çalışmalarına katkı veren profesyoneller için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün sürer ve 4 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Katılım için teknik bilgi gerekli mi?

Hayır. Programlama veya veri bilimi bilgisi aranmaz. Sağlık hizmeti ya da sağlık yönetimi deneyimi ve temel dijital beceriler yeterlidir.

Eğitimde hangi mevzuat konuları ele alınıyor?

Sağlık verisinin KVKK kapsamındaki özel nitelikli kişisel veri statüsü, tıbbi cihaz yazılımlarının AB MDR mantığıyla sınıflandırılması ve AB Yapay Zeka Yasası'nın yüksek riskli sağlık sistemlerine getirdiği yükümlülükler genel çerçevede işlenir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu, içerik kuruma uyarlanabilir mi?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Vakalar ve atölye çalışması, ön görüşmede belirlenen kurum türüne ve önceliklere göre uyarlanabilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika