Belkıs CAN, Aysel BAŞER, Sibel BAKTIR ALTUNTAŞ, Gökmen ÖZCEYLAN, Giray KOLCU

SAĞLIK EĞİTİMLERİNDE YAPAY ZEKA

Yapay zeka (YZ) insan zekanın gerektirdiği yetilere sahip bir bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanıdır. YZ’nın önemli kullanım alanlarından birini ise sağlık sektörü oluşturur. Hasta kayıtlarından çok fazla veriyi analiz ederek hızlı tanı ve tedaviye, cerrahiden ilaç üretimine ve nörobilime hava kirliliği epidemiyolojisi, yaşlı bakımı ve izlenmesi gibi toplum sağlığını geliştirme alanlarından; intihara meyil düşünceli risk altındaki bireylerin izlemi gibi çok geniş bir alanda kullanım olanağı sunmaktadır. YZ akıllı uygulamalarıyla sağlık profesyonellerinin eğitim süreçlerinde hasta üzerinde yapılan ilk yardım, resüsitasyon gibi uygulamalar artık daha yoğun olarak yapılmaya başlanmıştır. Bu uygulamalarla eğitimin güçlendirilmesi sağlık eğitimlerinde hasta takip ve bakım hizmetlerieğitiminde YZ uygulamalarıyla öğrencilere daha fazla uygulama imkanı sağlamaktadır. Sanal hastaların tansiyon, nabız, ateş gibi vital bulgu takipleri, sanal damar yolu açma, kan alımı gibi uygulamaları sağlık profesyoneli eğitimlerinde sık kullanılan yöntemler olmaya başlamıştır. Sağlık profesyonellerinin eğitiminde hastaların olası zarar görebilme süreçleri bu sayede en aza indirilmeye çalışılmaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Eğitim, Sağlık Profesyoneli Eğitimi, Yapay zeka

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTH EDUCATION

Artificial intelligence (AI) is a field of computer science and engineering with abilities required by human intelligence. One of the most important usage areas of AI is the health sector. From the areas of public health promotion such as air pollution epidemiology, elderly care and monitoring to rapid diagnosis and treatment, from surgery to drug production and neuroscience by analyzing a lot of data from patient records; It offers a wide range of usage opportunities such as monitoring individuals at risk with suicidal tendencies. With AI smart applications, practices such as first aid and resuscitation on patients in the training processes of health professionals have started to be applied more intensively. Strengthening education with these practices provides students with more application opportunities with AI applications in patient follow-up and care services education in health education. Vital signs such as blood pressure, pulse, fever monitoring of virtual patients, virtual vascular access, and blood drawing have become common methods in healthcare professional training. In the training of health professionals, the processes of possible harm to the patients are thus tried to be minimized.

Keywords:

Education, Healthcare Professional Education, Artificial intelligence,

PDF

___

1. Russel, S., ve Norvig, P. (2010). Artificial intelligence - a modern approach. New Jersey: Pearson Education.
2. Hamet P, Tremblay J. Artificial intelligence in medicine. Metabolism. 2017;69:36-40.
3. Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. J Am Coll Cardiol. 2017;69:2657–64.
4. Uzun, T . (2020). Yapay Zeka Ve Sağlik Uygulamalari . İzmir Katip Çelebi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 3 (1) , 80-92 . Retrieved From Https://Dergipark.Org.Tr/Tr/Pub/Ikacuiibfd/Issue/54124/710604
5. Bilge, U. (2007). Tıpta Yapay Zeka Ve Uzman Sistemler. Türkiye Bilişim Derneği Kongresi, (S. 113-118). Antalya.
6. Allahverdi N. (2002) Uzman Sistemler, Bir Yapay Zeka Uygulaması, Atlas Yayın Dağıtım, İstanbul
7. Buchanan Bg And Shortliffe Eh, Ed By. Rule-based Expert Systems: The Mycin Experiments Of The Stanford Heuristic Programming Project, Aaai Pres, Http://Www.Aaaipress.Org/Classic/Buchanan/Buchanan.Html 31.09.2007
8. Szolovits P. Artificial Intelligence In Medicine, Ed Aaas Selected Symposia Series, Volume 51, 1982, Http://Groups.Csail.Mit.Edu/Medg/Ftp/Psz/Aim82/Ch0.Html 31.09.2007
9. Lexico. Artificial intelligence. Lexico US Dictionary. 2019. URL:https://www.lexico.com/en/definition/artificial_intelligence [erişim: 2021-01-14]
10. Davis N, Davis D, Bloch R. Continuing medical education: AMEE Education Guide No 35. Medical Teacher 2008;30(7):652-66.
11. Karsenti T, Charlin B. Information and communication technologies in medical education and practice: the major challenges. International Journal of Technologies in Higher Education 2008;5(2):68-81.)
12. Buchanan, C., Howitt, M. L., Wilson, R., Booth, R. G., Risling, T., & Bamford, M. (2020). Predicted Influences of Artificial Intelligence on the Domains of Nursing: Scoping Review. JMIR Nursing, 3(1), e23939.
13. Randhawa, G. K., & Jackson, M. (2020, January). The role of artificial intelligence in learning and professional development for healthcare professionals. In Healthcare Management Forum (Vol. 33, No. 1, pp. 19-24). Sage CA: Los Angeles, CA: SAGE Publications.
14. Sezer B, Onan A, Elçin M.Sürekli Tıp Eğitiminde Bilişim Teknolojileri, Turkiye Klinikleri J Med Educ-Special Topics. 2016;1(3):1-6
15. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education. Boston: Center for Curriculum Redesign.
16. Sputnik Türkiye. Hawking: Yapay Zeka İnsanlığı Bitirebilir, 2017. https://tr.sputniknews.com/bilim/ 201711031030860825-hawking-yapay-zekainsanlik/.
17. E. Alpaydın. Yapay Öğrenme. Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2011.
18. Bostrom, N., ve Yudkowsky, E. (2014). The ethics of artificial intelligence. K. F. (Eds.), The Cambridge handbook of artificial intelligence. Cambridge: Cambridge University Press.
19. Luckin, R. (2017). Towards artificial intelligencebased assessment systems. Nature Human Behaviour, 1.
20. Zeide, E. (2019). Artifical intelligence in higher education: Applications, promise and perils, and ethical questions. EDUCAUSE, 1-13. 24.05.2020 tarihinde https://er.educause.edu/artcles/2019/8/artfcal-ntellgence-n-hgher-educatonapplcatons- promse-and-perls-and-ethcal-questons adresinden alındı.
21. Kromydas, T. (2017). Rethinking higher education and its relationship with social inequalities: Past knowledge, present state and future potential. Palgrave Communications, 1-12.
22. Khare, K., Stewart, B., ve Khare, A. (2018). Artificial intelligence and the student experience: An institutional perspective. IAFOR Journal of Education, 6(3).
23. Mesko, B. (2017). Yapay Zekayla Tıbbi Karar Almak. B. Mesko içinde, Tıbbın Geleceğine Yolculuk (s. 174-183). İstanbul: Optimist Yayın Grubu.
24. Müller, V. C. (2016). Risks of artificial intelligence. Boca Raton, FL: Chapman & Hall.
25. Popenici, S. A., ve Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 22(12). doi: 10.1186/s41039-017-0062-8
26. Stefan, A. D., ve Sharon, K. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 1, 3-13. doi:10.1186/s41039-017-0062-8.
27. Davies, A., Dodgson, M., ve Gann, D. (2017). Innovation and flexibility in megaprojects: A new delivery model. (B. Flyvbjerg, Dü.) Oxford: The Oxford Handbook of Megaproject Management, Oxford University Press.
28. Taşçı, G , Çelebi̇, M . (2020). Eğitimde Yeni Bir Paradigma: “Yükseköğretimde Yapay Zekâ”. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi , 16 (29) , 2346-2370 . DOI: 10.26466/opus.747634
29. Fox, G. and Connolly, R. (2018). “Mobile Health Technology Adoption Across Generations: Narrowing the Digital Divide”. Information Systems Journal,28, 995–1019.
30. Ulupınar, F. & Toygar, Ş. A. (2020), “Hemşirelik Eğitiminde Teknoloji Kullanımı ve Örnek Uygulamalar”, Fiscaoeconomia, 4,2, 524-537.
31. Naudé, W. Artificial Intelligence against COVID-19: An early review; IZA Discussion Paper No. 13110; Available from: https://ssrn.com/abstract=3568314
32. Büyükgöze S, Dereli E. Dijital Sağlık Uygulamalarında Yapay Zeka. VI Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık. 2019:07-10.
33. Dilsizian, SE., & Siegel, EL. (2014). Artificial intelligence in medicine and cardiac imaging: harnessing big data and advanced computing to provide personalized medical diagnosis and treatment. Current Cardiology Reports, 16,441-449. doi:10.1007/s11886-013-0441-8
34. Patel, LV., Shortliffe EH., Stefanelli M., et al. (2009). The coming of age of artificial intelligence in medicine, Artificial Intelligence in Medicine, 46,5- 17. doi:10.1016/j.artmed.2008.07.017
35. Neill, DB. (2013). Using artificial intelligence to improve hospital inpatient care. IEEE Intelligent Systems, 28, 92-95. doi:10.1109/MIS.2013.51
36. Pepito, JA., & Locsin, R. (2018). Can nurses remain relevant in a technologically advanced future? International Journal of Nursing Sciences, 6,106-110. doi:10.1016/j.ijnss.2018.09.013
37. Gartner. (2013). Gartner'ın Yeni Gelişen Teknolojilerinin 2013 Yılı Yükseliş Döngüsü İnsanlarla Makineler Arasındaki İlişkinin Evriminin Yol Haritasını Veriyor. Mart 18, 2019 tarihinde Gartner Web sitesi: http://www.gartner.com/newsroom/id/2575515 adresinden alındı
38. Mar, V. J., & Soyer, H. P. (2018). Artificial intelligence for melanoma diagnosis: How can we deliver on the promise? Annals of Oncology.
39. Chen, S. (2018, Eylül 8). Mart 15, 2019 tarihinde https://www.scmp.com/news/china/science/article/2163298/doctors-said-coma-patients-would-never-wake-ai-said-they-would adresinden alındı
40. Pratt, M.K. (2018). Artificial intelligence in primary care. https://www.medicaleconomics.com/view/artificial-intelligence-primary-care
41. Moore, S. F., Hamilton, W., & Llewellyn, D. J. (2018). Editorials Harnessing the power of intelligent machines to enhance primary care. British Journal of General Practice, 68(666), 6–7. https://doi.org/10.3399/bjgp17X693965
42. Arslan,İ., Karagül S. (2020). Küresel Bir Tehdit (COVID-19 Salgını) ve Değişime Yolculuk. Üsküdar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi,10, 1-36.