TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BİS514 |
| Ad | Medikal Enformatiğe Giriş |
| Dönem | 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 1-2 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 4 AKTS |
| Yerel Kredi | 2 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜLŞAH SEYDAOĞLU |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Genetik veri analizi gibi biyoenformatiğin temel sorunlarına yaklaşım ile ilgili kazanım sağlamak
Dersin İçeriği
Biyolojik deneyler tarafından üretilen büyük miktarda bilginin madenciliği için hesaplama teknikleri tanıtılacaktır
Dersin Ön Koşulu
Temel genetik ve istatistik bilgisi
Kaynaklar
Shortliffe, E. H., Perreault, L. E., Wiederhold, G., & Fagan, L. M. (Eds.). (1990). Medical informatics: computer applications in health care. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc..
Notlar
Shortliffe, E. H., Perreault, L. E., Wiederhold, G., & Fagan, L. M. (Eds.). (1990). Medical informatics: computer applications in health care. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc..
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Tanımlayıcı yöntemlerle verileri özetler |
| ÖÇ02 | Öğrenciler istatistiksel tahmin hakkında bilgi sahibi olur |
| ÖÇ03 | Olasılık dağılımlarını kullanarak biyolojik deneysel verileri modeller |
| ÖÇ04 | Çok boyutlu biyolojik verileri kümeler, görselleştirir ve özetler |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık alanına özel (olasılık ve Bayesian biyoistatistik teknik ve yöntemleri gibi) temel istatistiksel teorileri kavrar, | 1 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sağlık alanına özel istatistiksel yöntemleri ve demografi kavramlarını açıklar, | |
| PÖÇ03 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Sağlık alanında özgü tıbbi terminolojiyi kavrar ve kullanır, | 3 |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırma tasarımına uygun veri toplar, analiz eder, yorumlar, | 3 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Hastalık kodlamaları için gerekli olan ulusal ve uluslar arası sınıflandırmaları yapabilir, hastane istatistiklerini sıralar, açıklar, analiz eder ve yorumlar, | |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Tıp ve sağlık bilimlerinde ortaya çıkan problemlere yanıt vermek için bilimsel araştırma tasarlar, | 3 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri analizine uygun temel istatistiksel yöntemleri seçer, uygular ve yorumlar, | 2 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Gerekli istatistiksel paket programlarını kullanır, analiz amacı ile gerekli program yazar ve geliştirir, | 1 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Tıbbi bilişim alanındaki gelişmeleri izler ve sık kullanılan araç ve yöntemleri kullanır, | 4 |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Sağlık taraması tasarlayabilir, örnekleme yöntemini belirler ve yönetir, | |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Sağlık bilimlerinde tanı ve tedavide karar verme sürecindeki çeşitli istatistiksel yöntemleri kullanabilir, bu alanda çalışan araştırıcılara danışmanlık yapabilir, | 2 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Eleştirel düşünce yeteneğini geliştir, kanıta ulaşmanın yollarını kullanarak kanıta eleştirel değer biçer ve karar verir, | |
| PÖÇ13 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Sağlık bilimlerinde sıkça kullanılan sağkalım, çok değişkenli analiz yöntemleri, regresyon teknik ve yöntemlerini uygular. | |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Etkili iletişim becerilerini kullanarak danışmanlık verebilir, araştırmalarda ekip çalışması içinde yer alır, bilimsel etik kuralları savunur | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Epidemiyoloji alanındaki kavramları açıklar, klinik ve saha araştırmalarını başından itibaren yönlendirir, hastalık risk faktörlerinin ve hastalık yüklerinin saptanmasında yöntemler geliştir, uygun tanı testlerinin seçilmesinde danışmanlık yapar, |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Medikal enformatiğe giriş | gerek yok | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 2 | Genetik bilgi | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 3 | Genetik bilgi2 | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 4 | Protein yapı tahmini | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 5 | RNA yapısı tahmini | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 6 | Filogenetik ağaç | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 7 | Mikrodizileme | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınavlar | - | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
| 9 | Çoklu regresyon | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Çoklu regresyon2 | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Temel bileşenler analizi | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Temel bileşenler analizi2 | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Gibbs örneklemesi | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Metropolis-Hastings algoritması | Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Uygulama | gerek yok | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma, Deney / Laboratuvar |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | - | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | - | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 7 | 7 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 109 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 4,36 | ||
| AKTS | 4 AKTS | ||