Elektronik sağlık kayıtları yalnızca yapılan işlemlerin belgelendiği bir alan değil; bakım sürekliliği, hasta güvenliği, kalite izleme, araştırma ve yönetsel kararlar için kullanılan temel veri kaynağıdır. Bu modül, sağlık verisinin nasıl oluştuğunu ve kayıt kalitesinin neden kritik olduğunu açıklar.
Katılımcılar doğruluk, bütünlük, tutarlılık, güncellik, standardizasyon, yetkili erişim ve veri güvenliği kavramlarını örnekler üzerinden inceler. Kendi çalışma alanlarında kayıt kalitesini güçlendirecek kontrol ve iyileştirme adımlarını belirlemeleri hedeflenir.
• Elektronik sağlık kaydının klinik, yönetsel ve araştırma amaçlı kullanımını anlama.
• Doğruluk, bütünlük, tutarlılık ve güncellik ölçütlerini ayırt etme.
• Eksik, tekrar eden ve çelişkili kayıtların oluşturduğu riskleri değerlendirme.
• Standart terminoloji ve yapılandırılmış verinin önemini kavrama.
• Kendi birimi için veri kalitesi kontrol adımları geliştirme.
HEMBİLDER Aktif Üyelerine özeldir. Üyelerimizden,
• Hemşireler ve ebeler
• Elektronik kayıt, hasta izleme ve klinik dokümantasyon süreçlerinde görev alanlar
• Kalite yönetimi, hasta güvenliği, veri yönetimi ve raporlama birimlerinde çalışanlar
• Sağlık bilişimi ve klinik bilgi sistemleri ekiplerinde görev alanlar
• Üniversite ve meslek yüksekokullarında görev yapan akademisyenler
• Klinik araştırma, proje, istatistik ve kanıta dayalı uygulama süreçlerinde çalışanlar katılabilir.
Kayıt öncesinde modülün kapsamını, hedef kitlesini ve beklenen çıktısını aşağıdaki bölümlerden inceleyebilirsiniz.
Nitelikli yapay zekânın temeli, nitelikli ve güvenilir sağlık verisidir.
• Elektronik Kayıtların Rolü: Elektronik sağlık kaydının amacı ve kapsamı.
• Sağlık Verisi Türleri: Sağlık verisi türleri ve kayıt kaynakları.
• Veri Yaşam Döngüsü: Veri yaşam döngüsü ve veri sorumluluğu; doğruluk, bütünlük ve tutarlılık ilişkisini mesleki örneklerle inceleme.
• Veri Kalitesi: Doğruluk, bütünlük, tutarlılık ve güncellik.
• Kayıt Sorunları: Eksik, tekrar eden ve çelişkili kayıtlar.
• Yapılandırılmış Veri: Yapılandırılmış veri ve serbest metin.
• Standart Terminoloji: Standart terminoloji ve ortak veri dili.
• Bakım Sürekliliği: Klinik dokümantasyon ve bakım sürekliliği; veri güvenliği ilişkisini mesleki örneklerle inceleme.
• Gizlilik ve Erişim: Veri gizliliği, yetkili erişim ve güvenlik.
• Analiz İçin Veri: Raporlama, araştırma ve karar desteği için veri.
• Kayıt Amacını Açıklama: Elektronik sağlık kaydının amacı ve kapsamı açıklayabilme.
• Veri Kaynağını Belirleme: Sağlık verisi türleri ve kayıt kaynakları ayırt edebilme.
• Kalite Sorununu Tanıma: Veri yaşam döngüsü ve veri sorumluluğu belirleyebilme.
• Tutarsızlığı Saptama: Doğruluk, bütünlük, tutarlılık ve güncellik değerlendirebilme.
• Standardı Değerlendirme: Eksik, tekrar eden ve çelişkili kayıtlar ile doğruluk, bütünlük ve tutarlılık arasındaki ilişkiyi sınıflandırabilme.
• Gizlilik Riskini Belirleme: Yapılandırılmış veri ve serbest metin yorumlayabilme.
• Bakım Etkisini Yorumlama: Standart terminoloji ve ortak veri dili sorgulayabilme.
• Raporlama Uygunluğunu İnceleme: Klinik dokümantasyon ve bakım sürekliliği yapılandırabilme.
• Kontrol Ölçütü Geliştirme: Veri gizliliği, yetkili erişim ve güvenlik ile veri güvenliği arasındaki ilişkiyi uyarlayabilme.
• Veri Kalitesi Listesi Hazırlama: Raporlama, araştırma ve karar desteği için veri taslak hâline getirebilme.
Bu modül, elektronik sağlık kayıtları ve veri yönetimi konusunu mesleki uygulamalarında kullanmak veya değerlendirmek isteyen katılımcılar için hazırlanmıştır.
HEMBİLDER Aktif Üyelerine özeldir. Üyelerimizden,
• Hemşireler ve ebeler
• Elektronik kayıt, hasta izleme ve klinik dokümantasyon süreçlerinde görev alanlar
• Kalite yönetimi, hasta güvenliği, veri yönetimi ve raporlama birimlerinde çalışanlar
• Sağlık bilişimi ve klinik bilgi sistemleri ekiplerinde görev alanlar
• Üniversite ve meslek yüksekokullarında görev yapan akademisyenler
• Klinik araştırma, proje, istatistik ve kanıta dayalı uygulama süreçlerinde çalışanlar katılabilir
Ön Bilgi Gereksinimi: İleri düzey veri tabanı veya yazılım bilgisi gerekmez. Elektronik kayıt süreçlerine ilişkin temel mesleki deneyim yeterlidir.
Bilgiyi değere dönüştüren şey, onu doğru bağlamda uygulayabilmektir.
Dr., Öğretim Üyesi & Ekip Lideri • Ankara Medipol Üniversitesi & Sağlık 4.0
Hemşirelikte bilişim, veri analizi ve sağlıkta dijital dönüşüm alanlarında çalışan CECE, klinik verilerin bakım kalitesine dönüştürülmesi konusunda hem akademik hem de pratik projeler yürütmektedir.
Çalışma alanları HIMSS, yönetim bilişim sistemleri, dijital dönüşüm, dijital hastane, sağlık bilişimi, veri analizi, yapay zeka çalışmalarıdır.
2010 - 2014 | Lisans, Marmara Üniversitesi, Çalışma Ekonomoisi,
2011 - 2013 | İstanbul Teknik Üniversitesi, Yabancı Diller,
2015 - 2018 | Yüksek Lisans, Medipol Üniversitesi, Sağlık Yönetimi
2018 - 2022 | Doktora, Medipol Üniversitesi, Yönetim ve Strateji.
2011 - 2014 | Arttek Sistem Entegrasyon ve Danışmanlık Hizmetleri A.Ş.,Personel İşleri,
2014 - 2017 | Medipol Üniversitesi, İnsan Kaynakları Uzmanı
2017 - 2020 | Ayvansaray Üniversitesi, Öğretim Görevlisi
2019 - 2020 | HIMSS, Analist & Türkiye Koordinatörü
2020 - 2024 | Medipol Üniversitesi, Öğretim Görevlisi
2021 - Halen Devam Ediyor | Sağlık 4.0 A.Ş., Ekip Lideri
2024 - Halen Devam Ediyor | Ankara Medipol Üniversitesi, Öğretim Üyesi
Kavramları uzman rehberliğiyle örnekler üzerinden tartışmak, güvenli uygulamanın temelidir.
Bu modül, yapay zekâ ve bilişim yetkinliklerinin aşamalı gelişimini hedefleyen program bütününün bir parçasıdır.
Sağlık hizmetlerinde dijital dönüşümün ne anlama geldiğini, hemşirelik ve ebelik uygulamalarını nasıl etkilediğini ve mesleki süreçlerde hangi yeni yetkinlikleri gerektirdiğini ele alır. Katılımcılar kendi çalışma alanlarındaki dijital uygulamaları bakım kalitesi, veri kullanımı ve hasta…
Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zekâ kavramlarını sağlık bağlamında anlaşılır bir dille ele alır. Katılımcılar yapay zekânın ne yaptığını, ne yapamadığını ve bir çıktının neden insan değerlendirmesi gerektirdiğini öğrenir.
Elektronik sağlık kayıtlarının yapısını, veri kalitesini, güvenliğini ve klinik kullanım değerini ele alır. Katılımcılar eksik, tutarsız veya standart dışı kayıtların bakım, raporlama ve karar süreçlerine etkisini değerlendirmeyi öğrenir.
Metin, görsel, sunum, araştırma ve içerik üretiminde kullanılan üretken yapay zekâ araçlarını karşılaştırmalı olarak ele alır. Katılımcılar bir göreve uygun aracı seçmeyi, çıktıyı doğrulamayı ve hassas verileri koruyarak güvenli kullanım planı oluşturmayı öğrenir.
Yapay zekânın kalite göstergeleri, olay bildirimleri, risk örüntüleri ve erken uyarı süreçlerine nasıl destek olabileceğini ele alır. Katılımcılar teknoloji desteğini insan sorumluluğu, veri kalitesi ve güvenlik kontrolleriyle birlikte değerlendirmeyi öğrenir.
Üretken yapay zekâdan daha açık, amaca uygun ve doğrulanabilir çıktılar almak için prompt tasarımının temel bileşenlerini ele alır. Katılımcılar amaç, bağlam, görev, kısıt ve çıktı biçimini kullanarak kendi çalışma ihtiyaçlarına uygun promptlar geliştirir.
Klinik karar destek sistemlerinin veri, kural, skor, uyarı ve öneri üretme mantığını ele alır. Katılımcılar bir KKDS çıktısını klinik bağlam, veri kalitesi, yanlış alarm ve insan sorumluluğu açısından değerlendirmeyi öğrenir.
Yapay zekânın iş yükü tahmini, vardiya planlama, beceri eşleştirme ve kapasite yönetimine sağlayabileceği desteği ele alır. Katılımcılar planlama çıktılarını adalet, güvenlik, çalışan refahı ve yönetici sorumluluğu açısından değerlendirmeyi öğrenir.
Yapay zekâ araçlarının araştırma sorusu geliştirme, literatür keşfi, kaynak düzenleme ve bilimsel değerlendirme süreçlerinde sorumlu kullanımını ele alır. Katılımcılar kaynak uydurma, yanlış atıf ve doğrulanmamış özet risklerine karşı kontrollü bir çalışma akışı geliştirir.
Yapay zekânın öğrenme hedefi, ders planı, vaka, soru, rubrik ve geri bildirim geliştirme süreçlerinde pedagojik amaçla kullanımını ele alır. Katılımcılar hedef–içerik–etkinlik–değerlendirme uyumunu koruyan bir eğitim taslağı oluşturur.
Modüller birbirini tamamlayacak biçimde planlanmıştır. Her modüle ayrı katılım mümkün olsa da programın tamamı kavramsal temelden uygulamaya uzanan bütünlüklü bir gelişim yolu sunar.
3. modül, programın kavramdan uygulamaya uzanan gelişim yolunda yeni bir adım sunar.
Aşağıdaki hedeflerden biri sizin için önemliyse bu modül doğru bir başlangıç veya gelişim adımı olabilir:
Doğru eğitim kararı, beklenen kazanım ile gerçek ihtiyacın buluştuğu noktada verilir.
Program, Elektronik Sağlık Kayıtları konusunu kavramdan uygulamaya taşıyan aşamalı bir öğrenme akışıyla ilerler.
Kurs öncesinde günlük çalışma sırasında karşılaştığınız eksik, tekrar eden, tutarsız veya geç kaydedilen veri örneklerini kişisel bilgi içermeyecek biçimde düşünmeniz önerilir. Bu hazırlık, veri kalitesi sorunlarını kendi çalışma alanınızla ilişkilendirmenizi kolaylaştıracaktır. Uygulamalarda gerçek hasta verisi, kişisel veri veya kurumunuza ait gizli bilgiler kullanılmamalıdır. Yapay zekâ tarafından üretilen tüm içerikler uzman değerlendirmesi ve doğrulama gerektirir.
Her bölüm, öğrenilen bilgiyi bir sonraki uygulama adımına taşımak üzere tasarlanmıştır.
Bir sağlık kaydındaki temel veri kalitesi sorunlarını fark edip etkilerini değerlendirebilirsiniz. Hero alanında kısa biçimde verilen bu kazanım, aşağıdaki düşünme akışı ve örnek çıktı üzerinden ayrıntılandırılır. Elektronik sağlık kaydı veri kalitesi kontrol listesi hazırlamayı görürsünüz. Bu çalışma, katılımcının öğrendiklerini kendi mesleki bağlamına uyarlayabileceği başlangıç düzeyinde bir taslak oluşturmasını hedefler.
Aşağıdaki dört adım, modül bilgisini uygulanabilir bir çalışma taslağına dönüştürmek için kullanılabilir.
Aşağıdaki satırlar, modül sonunda hazırlanabilecek örnek çalışma taslağının temel bölümlerini gösterir.
Modülün değeri, sonunda elinizde kalan “Elektronik Sağlık Kaydı Veri Kalitesi Kontrol Listesi” ile görünür hâle gelir.
Programın diğer modülleri, yapay zekâ ve bilişim yetkinliklerini farklı sağlık, yönetim, araştırma ve eğitim bağlamlarında geliştirmeyi amaçlar.
Sağlık hizmetlerinde dijital dönüşümün ne anlama geldiğini, hemşirelik ve ebelik uygulamalarını nasıl etkilediğini ve mesleki süreçlerde hangi yeni yetkinlikleri gerektirdiğini ele alır. Katılımcılar kendi çalışma alanlarındaki dijital uygulamaları bakım kalitesi, veri kullanımı ve hasta…
Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zekâ kavramlarını sağlık bağlamında anlaşılır bir dille ele alır. Katılımcılar yapay zekânın ne yaptığını, ne yapamadığını ve bir çıktının neden insan değerlendirmesi gerektirdiğini öğrenir.
Metin, görsel, sunum, araştırma ve içerik üretiminde kullanılan üretken yapay zekâ araçlarını karşılaştırmalı olarak ele alır. Katılımcılar bir göreve uygun aracı seçmeyi, çıktıyı doğrulamayı ve hassas verileri koruyarak güvenli kullanım planı oluşturmayı öğrenir.
Yapay zekânın kalite göstergeleri, olay bildirimleri, risk örüntüleri ve erken uyarı süreçlerine nasıl destek olabileceğini ele alır. Katılımcılar teknoloji desteğini insan sorumluluğu, veri kalitesi ve güvenlik kontrolleriyle birlikte değerlendirmeyi öğrenir.
Üretken yapay zekâdan daha açık, amaca uygun ve doğrulanabilir çıktılar almak için prompt tasarımının temel bileşenlerini ele alır. Katılımcılar amaç, bağlam, görev, kısıt ve çıktı biçimini kullanarak kendi çalışma ihtiyaçlarına uygun promptlar geliştirir.
Klinik karar destek sistemlerinin veri, kural, skor, uyarı ve öneri üretme mantığını ele alır. Katılımcılar bir KKDS çıktısını klinik bağlam, veri kalitesi, yanlış alarm ve insan sorumluluğu açısından değerlendirmeyi öğrenir.
Yapay zekânın iş yükü tahmini, vardiya planlama, beceri eşleştirme ve kapasite yönetimine sağlayabileceği desteği ele alır. Katılımcılar planlama çıktılarını adalet, güvenlik, çalışan refahı ve yönetici sorumluluğu açısından değerlendirmeyi öğrenir.
Yapay zekâ araçlarının araştırma sorusu geliştirme, literatür keşfi, kaynak düzenleme ve bilimsel değerlendirme süreçlerinde sorumlu kullanımını ele alır. Katılımcılar kaynak uydurma, yanlış atıf ve doğrulanmamış özet risklerine karşı kontrollü bir çalışma akışı geliştirir.
Yapay zekânın öğrenme hedefi, ders planı, vaka, soru, rubrik ve geri bildirim geliştirme süreçlerinde pedagojik amaçla kullanımını ele alır. Katılımcılar hedef–içerik–etkinlik–değerlendirme uyumunu koruyan bir eğitim taslağı oluşturur.
Serinin diğer modülleri, bu kazanımı farklı uygulama alanlarıyla tamamlar.
Evet. Her modüle ayrı kayıt olunabilir. Bununla birlikte modüller birbirini tamamlayan bir öğrenme yolu oluşturur.
Evet. Modül kendi temel çerçevesini sunacak biçimde hazırlanmıştır. Önceki veya sonraki modüller konuyu farklı yönleriyle derinleştirir.
Modül sonunda konuya özgü bir kontrol listesi, değerlendirme kartı, matris, plan veya uygulama taslağı oluşturmanız hedeflenir.
Evet. Kavramlar örnekler, kısa değerlendirmeler ve katılımcının kendi çalışma alanına uyarlayabileceği uygulamalarla desteklenir.
Hayır. Modüle özgü ön bilgi gereksinimi ilgili sayfada ayrıca belirtilir; genel olarak ileri düzey yazılım veya programlama bilgisi aranmaz.
Katılım ve belgelendirme koşullarını sağlayan katılımcılar için sistemde tanımlanan katılım belgesi süreci uygulanır.
Hayır. Modül yazılımdan bağımsız olarak kayıt kalitesi, veri yapısı, güvenlik ve kullanım değerine odaklanır.
Hayır. Veriyi oluşturan, doğrulayan, kullanan ve yöneten tüm çalışanların kayıt kalitesinde sorumluluğu vardır.
Hayır. Uygulamalar anonimleştirilmiş veya kurgusal örnekler üzerinden yürütülmelidir.
Nitelikli analiz, araştırma ve model sonuçları için verinin doğru, tutarlı, standart ve güvenli biçimde yönetilmesi gerekir.
Sorularınızı netleştirmek, öğrenme yolculuğuna güvenle başlamanın ilk adımıdır.
Bu modül, elektronik sağlık kayıtlarının yapısı, veri kalitesi, bütünlüğü, güvenliği ve klinik kullanım değeri konusunda temel bir çerçeve kurmanıza ve kendi çalışma alanınıza uyarlanabilir bir çıktı geliştirmenize yardımcı olur. Öğrendiklerinizi güvenli, etik ve insan denetimini koruyan bir yaklaşımla uygulamaya dönüştürün.
Güvenilir kararlar, doğru kaydedilmiş ve sorumlu biçimde yönetilmiş veriden doğar.
