ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTH EDUCATION

Year 2021, Volume: 28 Issue: 2, 355 - 359, 15.06.2021

Belkıs Can , Aysel Başer , Sibel Baktır Altuntaş , Gökmen Özceylan , Giray Kolcu

https://doi.org/10.17343/sdutfd.876439

Cited By: 3

Abstract

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

SAĞLIK EĞİTİMLERİNDE YAPAY ZEKA

Abstract

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.

Keywords

Eğitim, Sağlık Profesyoneli Eğitimi, Yapay zeka

References

• 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.