DSpace Repository

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTH EDUCATION

Show simple item record

dc.creator CAN, Belkıs; SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ
dc.creator BAŞER, Aysel; İzmir Demokrasi Üniversitesi, Tıp Eğitimi Anabilim Dalı,İzmir, Türkiye
dc.creator BAKTIR ALTUNTAŞ, Sibel; Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi, Aile Hekimliği Kliniği İstanbul, Türkiye
dc.creator ÖZCEYLAN, Gökmen; TC. Sağlık Bakanlığı Tekirdağ İl sağlık Müdürlüğü Çorlu Reşadiye Aile Sağlığı Merkezi
dc.creator KOLCU, Giray; SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ, TIP FAKÜLTESİ
dc.date 2021-08-22T00:00:00Z
dc.date.accessioned 2021-12-03T11:47:05Z
dc.date.available 2021-12-03T11:47:05Z
dc.identifier https://dergipark.org.tr/tr/pub/sdutfd/issue/64600/876439
dc.identifier 10.17343/sdutfd.876439
dc.identifier.uri http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/94276
dc.description Artificial intelligence (AI) is a field of computer scienceand engineering with abilities required by human intelligence.One of the most important usage areas ofAI is the health sector. From the areas of public healthpromotion such as air pollution epidemiology, elderlycare and monitoring to rapid diagnosis and treatment,from surgery to drug production and neuroscience byanalyzing a lot of data from patient records; It offersa wide range of usage opportunities such as monitoringindividuals at risk with suicidal tendencies. WithAI smart applications, practices such as first aid andresuscitation on patients in the training processes ofhealth professionals have started to be applied moreintensively. Strengthening education with these practicesprovides students with more application opportunitieswith AI applications in patient follow-up andcare services education in health education. Vitalsigns such as blood pressure, pulse, fever monitoringof virtual patients, virtual vascular access, and blooddrawing have become common methods in healthcareprofessional training. In the training of healthprofessionals, the processes of possible harm to thepatients are thus tried to be minimized.
dc.description Yapay zeka (YZ) insan zekanın gerektirdiği yetileresahip bir bilgisayar bilimi ve mühendisliği alanıdır.YZ’nın önemli kullanım alanlarından birini ise sağlıksektörü oluşturur. Hasta kayıtlarından çok fazla veriyianaliz ederek hızlı tanı ve tedaviye, cerrahiden ilaçüretimine ve nörobilime hava kirliliği epidemiyolojisi,yaşlı bakımı ve izlenmesi gibi toplum sağlığını geliştirmealanlarından; intihara meyil düşünceli risk altındakibireylerin izlemi gibi çok geniş bir alanda kullanımolanağı sunmaktadır. YZ akıllı uygulamalarıyla sağlıkprofesyonellerinin eğitim süreçlerinde hasta üzerindeyapılan ilk yardım, resüsitasyon gibi uygulamalar artıkdaha yoğun olarak yapılmaya başlanmıştır. Bu uygulamalarlaeğitimin güçlendirilmesi sağlık eğitimlerindehasta takip ve bakım hizmetlerieğitiminde YZ uygulamalarıylaöğrencilere daha fazla uygulama imkanısağlamaktadır. Sanal hastaların tansiyon, nabız, ateşgibi vital bulgu takipleri, sanal damar yolu açma, kanalımı gibi uygulamaları sağlık profesyoneli eğitimlerindesık kullanılan yöntemler olmaya başlamıştır. Sağlıkprofesyonellerinin eğitiminde hastaların olası zarargörebilme süreçleri bu sayede en aza indirilmeye çalışılmaktadır.
dc.format application/pdf
dc.language en
dc.publisher Süleyman Demirel Üniversitesi
dc.publisher Süleyman Demirel University
dc.relation https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1563306
dc.source Volume: 28, Issue: 2 355-359 en-US
dc.source 1300-7416
dc.source 2602-2109
dc.source SDÜ Tıp Fakültesi Dergisi
dc.subject Education,Healthcare Professional Education,Artificial intelligence
dc.subject Eğitim,Sağlık Profesyoneli Eğitimi,Yapay zeka
dc.title ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTH EDUCATION en-US
dc.title SAĞLIK EĞİTİMLERİNDE YAPAY ZEKA tr-TR
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.citation 1. Russel, S., ve Norvig, P. (2010). Artificial intelligence - a modern approach. New Jersey: Pearson Education.
dc.citation 2. Hamet P, Tremblay J. Artificial intelligence in medicine. Metabolism. 2017;69:36-40.
dc.citation 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.
dc.citation 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
dc.citation 5. Bilge, U. (2007). Tıpta Yapay Zeka Ve Uzman Sistemler. Türkiye Bilişim Derneği Kongresi, (S. 113-118). Antalya.
dc.citation 6. Allahverdi N. (2002) Uzman Sistemler, Bir Yapay Zeka Uygulaması, Atlas Yayın Dağıtım, İstanbul
dc.citation 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
dc.citation 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
dc.citation 9. Lexico. Artificial intelligence. Lexico US Dictionary. 2019. URL:https://www.lexico.com/en/definition/artificial_intelligence [erişim: 2021-01-14]
dc.citation 10. Davis N, Davis D, Bloch R. Continuing medical education: AMEE Education Guide No 35. Medical Teacher 2008;30(7):652-66.
dc.citation 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.)
dc.citation 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.
dc.citation 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.
dc.citation 14. Sezer B, Onan A, Elçin M.Sürekli Tıp Eğitiminde Bilişim Teknolojileri, Turkiye Klinikleri J Med Educ-Special Topics. 2016;1(3):1-6
dc.citation 15. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education. Boston: Center for Curriculum Redesign.
dc.citation 16. Sputnik Türkiye. Hawking: Yapay Zeka İnsanlığı Bitirebilir, 2017. https://tr.sputniknews.com/bilim/ 201711031030860825-hawking-yapay-zekainsanlik/.
dc.citation 17. E. Alpaydın. Yapay Öğrenme. Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2011.
dc.citation 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.
dc.citation 19. Luckin, R. (2017). Towards artificial intelligencebased assessment systems. Nature Human Behaviour, 1.
dc.citation 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.
dc.citation 21. Kromydas, T. (2017). Rethinking higher education and its relationship with social inequalities: Past knowledge, present state and future potential. Palgrave Communications, 1-12.
dc.citation 22. Khare, K., Stewart, B., ve Khare, A. (2018). Artificial intelligence and the student experience: An institutional perspective. IAFOR Journal of Education, 6(3).
dc.citation 23. Mesko, B. (2017). Yapay Zekayla Tıbbi Karar Almak. B. Mesko içinde, Tıbbın Geleceğine Yolculuk (s. 174-183). İstanbul: Optimist Yayın Grubu.
dc.citation 24. Müller, V. C. (2016). Risks of artificial intelligence. Boca Raton, FL: Chapman & Hall.
dc.citation 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
dc.citation 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.
dc.citation 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.
dc.citation 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
dc.citation 29. Fox, G. and Connolly, R. (2018). “Mobile Health Technology Adoption Across Generations: Narrowing the Digital Divide”. Information Systems Journal,28, 995–1019.
dc.citation 30. Ulupınar, F. & Toygar, Ş. A. (2020), “Hemşirelik Eğitiminde Teknoloji Kullanımı ve Örnek Uygulamalar”, Fiscaoeconomia, 4,2, 524-537.
dc.citation 31. Naudé, W. Artificial Intelligence against COVID-19: An early review; IZA Discussion Paper No. 13110; Available from: https://ssrn.com/abstract=3568314
dc.citation 32. Büyükgöze S, Dereli E. Dijital Sağlık Uygulamalarında Yapay Zeka. VI Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık. 2019:07-10.
dc.citation 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
dc.citation 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
dc.citation 35. Neill, DB. (2013). Using artificial intelligence to improve hospital inpatient care. IEEE Intelligent Systems, 28, 92-95. doi:10.1109/MIS.2013.51
dc.citation 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
dc.citation 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
dc.citation 38. Mar, V. J., & Soyer, H. P. (2018). Artificial intelligence for melanoma diagnosis: How can we deliver on the promise? Annals of Oncology.
dc.citation 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
dc.citation 40. Pratt, M.K. (2018). Artificial intelligence in primary care. https://www.medicaleconomics.com/view/artificial-intelligence-primary-care
dc.citation 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
dc.citation 42. Arslan,İ., Karagül S. (2020). Küresel Bir Tehdit (COVID-19 Salgını) ve Değişime Yolculuk. Üsküdar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi,10, 1-36.


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account