Bilgi Paketi & Ders Kataloğu
| 1 | Dersin Adı: | DERMATOLOJİDE YAPAY ZEKA VE TELETIP |
| 2 | Dersin Kodu: | TTIP5010 |
| 3 | Dersin Türü: | Seçmeli |
| 4 | Dersin Seviyesi: | Doktora |
| 5 | Dersin Verildiği Yıl: | 0 |
| 6 | Dersin Verildiği Yarıyıl: | 2 |
| 7 | Dersin AKTS Kredisi: | 6 |
| 8 | Teorik Ders Saati (saat/hafta): | 2 |
| 9 | Uygulama Ders Saati (saat/hafta): | 0 |
| 10 | Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): | 0 |
| 11 | Dersin Önkoşulu | yok |
| 12 | Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar | Yok |
| 13 | Dersin Dili: | Türkçe |
| 14 | Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| 15 | Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. EMEL BÜLBÜL BAŞKAN |
| 16 | Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları: | Prof.Dr.Emel Bülbül Başkan |
| 17 | Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: | bbemel@uludag.edu.tr |
| 18 | Dersin Web Adresi: | |
| 19 | Dersin Amacı | Translasyonel Tıp programının amacı “bed to bench” olarak tanımlanan ve tamamen tıptaki problemlerin çözümüne odaklanan bir program olması nedeniyle bu programa dahil olan lisansüstü öğrencilerin dermatolojik hastalıklarda yapay zeka örneklerini görerek kavramasını ve bilimsel çalışmalara platform oluşturmasını amaçlamaktadır. |
| 20 | Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: | Deri hastalıklarında yapay zeka uygulamalarında temel kavramları öğrenmek, deri kanserleri, kronik hastalıkların takip ve tedavisinde, saç ve tırnak hastalıklarında ve estetik dermatolojide yapay zeka uygulamalarını incelemek, literatür örnekleri ile bilimsel çalışma planı kurgulamak ve gerçek zamanlı deri analizi ile yüz tanıma programlarını örnekler olarak tartışmaktır |
| 21 | Ders Öğrenme Kazanımları |
|
| 22 | Dersin İçeriği |
| Hafta | Teori | Uygulama |
| 1 | Deri hastalıklarında yapay zeka uygulamalarında temel kavramlar | |
| 2 | Deri kanserlerinde yapay zeka uygulamaları | |
| 3 | Hassas tıp uygulamalarında yapay zeka | |
| 4 | Estetik Dermatolojide yapay zeka uygulamaları | |
| 5 | Kronik hastalıkların takip ve tedavisinde yapay zeka | |
| 6 | Tırnak hastalıklarında yapay zeka | |
| 7 | Saç hastalıklarında yapay zeka kullanımı | |
| 8 | Yapay zeka dermatoloji literatür tartışması _I | |
| 9 | Yapay zeka dermatoloji literatür tartışması _II | |
| 10 | Gerçek zamanlı deri analizi | |
| 11 | Yüz izleme teknolojileri | |
| 12 | Dermatolojide teletıp uygulamaları | |
| 13 | Dermatolojide teletıp uygulamalar-II | |
| 14 | Değerlendirme |
| 23 | Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: |
Artificial Intelligence in Dermatology: A Primer. Young AT, Xiong M, Pfau J, Keiser MJ, Wei ML. J Invest Dermatol. 2020 Aug;140(8):1504-1512. doi: 10.1016/j.jid.2020.02.026. Epub 2020 Mar 27. PMID: 32229141 Free article. Review. Artificial Intelligence in Dermatology-Where We Are and the Way to the Future: A Review. Hogarty DT, Su JC, Phan K, Attia M, Hossny M, Nahavandi S, Lenane P, Moloney FJ, Yazdabadi A. Am J Clin Dermatol. 2020 Feb;21(1):41-47. doi: 10.1007/s40257-019-00462-6. Artificial intelligence in dermatology for the clinician. Patel S, Wang JV, Motaparthi K, Lee JB. Clin Dermatol. 2021 Jul-Aug;39(4):667-672. doi: 10.1016/j.clindermatol.2021.03.012. Epub 2021 Mar 19. What is AI? Applications of artificial intelligence to dermatology. Du-Harpur X, Watt FM, Luscombe NM, Lynch MD. Br J Dermatol. 2020 Sep;183(3):423-430. doi: 10.1111/bjd.18880. Epub 2020 Mar 29. Artificial intelligence in dermatology and healthcare: An overview. Pai VV, Pai RB. Indian J Dermatol Venereol Leprol. 2021 [SEASON];87(4):457-467. doi: 10.25259/IJDVL_518_19. Artificial intelligence in medicine and dermatology. Wozniacka A, Patrzyk S, Mikolajczyk M. Postepy Dermatol Alergol. 2021 Dec;38(6):948-952. doi: 10.5114/ada.2020.101259. Epub 2022 Jan 7. PMID: 35125999 Free PMC article. Review. Artificial Intelligence Applications in Dermatology: Where Do We Stand? Gomolin A, Netchiporouk E, Gniadecki R, Litvinov IV. Front Med (Lausanne). 2020 Mar 31;7:100. doi: 10.3389/fmed.2020.00100. eCollection 2020. PMID: 32296706 Free PMC article. Review. Artificial Intelligence in Medicine: Where Are We Now? Kulkarni S, Seneviratne N, Baig MS, Khan AHA. Acad Radiol. 2020 Jan;27(1):62-70. doi: 10.1016/j.acra.2019.10.001. Epub 2019 Oct 19. PMID: 31636002 Review. Artificial Intelligence in Dermatology: A Practical Introduction to a Paradigm Shift. Eapen BR.Indian Dermatol Online J. 2020 Nov 8;11(6):881-889. doi: 10.4103/idoj.IDOJ_388_20. eCollection 2020 Nov-Dec. Artificial intelligence in dermatology. Rundle CW, Hollingsworth P, Dellavalle RP. Clin Dermatol. 2021 Jul-Aug;39(4):657-666. doi: 10.1016/j.clindermatol.2021.03.011. Epub 2021 Mar 19. |
| 24 | Değerlendirme |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI | SAYISI | KATKI YÜZDESİ |
| Ara Sınav | 0 | 0 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 |
| Ödev | 0 | 0 |
| Yıl sonu Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 1 | 100 |
| Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı | 0 | |
| Finalin BAşarıya Oranı | 100 | |
| Toplam | 100 | |
| Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları | açık uçlu klasik | |
| Açıklama | ||
| 25 | AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU |
| Etkinlik | SAYISI | Süresi [Saat] | Toplam İş Yükü [Saat] |
| Teorik Dersler | 14 | 2 | 28 |
| Uygulamalı Dersler | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) | 20 | 2 | 40 |
| Ödevler | 0 | 2 | 40 |
| Projeler | 20 | 2 | 40 |
| Arazi Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Arasınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 15 | 2 | 30 |
| Yarıyıl Sonu Sınavları | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü | 179 | ||
| Toplam İş Yükü / 30 saat | 5,97 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 |
| 26 | PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ÖK: Öğrenme Kazanımları | PY: Program yeterlilikleri |
| Katkı Düzeyi: | 1 Çok Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 Çok Yüksek |