| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Biyomedikal Veri Organizasyonu | VBL5057 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Serpil TÜRKYILMAZ (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere biyomedikal veri türlerini tanıtmak, bu verilerin standartlara uygun şekilde organizasyonunu sağlamak ve büyük ölçekli sağlık verilerini analiz edilebilir veri tabanlarına dönüştürme yetkinliği kazandırmaktır. |
| Ders İçeriği |
Tıbbi veri formatları (DICOM, HL7), biyomedikal veri tabanı tasarımı, veri ontolojileri, veri temizleme süreçleri ve etik çerçevede veri yönetimi konularını kapsar. |
| Ders Kaynakları |
Shortliffe, E. H., & Cimino, J. J. - Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine.Redmond, R., & Lovell, N. H. - Design of Biomedical Devices and Systems.Online Dokümantasyon: HL7 FHIR ve OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics) kılavuzları.
|
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Biyomedikal Veriye Giriş: Klinik veriler, omik veriler ve sensör verilerinin özellikleri. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | Sağlık Bilgi Standartları: HL7, FHIR ve DICOM standartlarına genel bakış. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | Veri Tabanı Tasarımı: Sağlık sistemleri için ilişkisel (SQL) ve NoSQL veri modelleri. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Tıbbi Terminoloji ve Ontolojiler: SNOMED CT, ICD-10 ve LOINC kullanımı. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Biyomedikal Veri Ön İşleme: Eksik veri tamamlama, gürültü azaltma ve normalizasyon. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR): Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış klinik notların organizasyonu. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Görüntü Verilerinin Organizasyonu: Radyolojik görüntülerin (MRI, CT) metadata yönetimi ve depolanması. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Sinyal Verileri: ECG, EEG gibi zaman serisi biyomedikal verilerin formatlanması ve saklanması. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | Genomik Veri Organizasyonu: FASTQ, BAM ve VCF dosya formatları ve bioinformatik veri yapıları. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan gelen (omik + klinik) verilerin birleştirilmesi. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Büyük Sağlık Verisi ve Bulut Bilişim: AWS/Azure üzerinde biyomedikal veri ambarı oluşturma. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Veri Güvenliği ve Mahremiyet: HIPAA/KVKK standartları, anonimleştirme ve şifreleme teknikleri. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Veri Analitiği İçin Pipeline Oluşturma: ETL (Extract, Transform, Load) süreçlerinin otomatizasyonu. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Uygulamalı Proje: Gerçek bir klinik veri setinin organizasyonu ve raporlanması. | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Farklı kaynaklardan gelen biyomedikal verileri uygun formatlara dönüştürebilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Sağlık verileri için ölçeklenebilir ve güvenli veri mimarileri tasarlayabilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Tıbbi ontolojileri kullanarak verileri standartlaştırabilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Büyük ölçekli biyomedikal veri setlerini analiz edebilir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
