Üretken yapay zekâ ekosistemi, yalnızca sohbet araçlarından oluşmaz; metin, görsel, sunum, araştırma, veri analizi ve içerik düzenleme gibi farklı görevler için çok sayıda araç ve hizmet içerir. Bu modül, araçları marka ezberinden çok işlev ve kullanım amacı üzerinden sınıflandırır.
Katılımcılar araç seçerken görev, veri türü, gizlilik, erişim, çıktı biçimi ve doğrulama gereksinimlerini birlikte değerlendirmeyi öğrenir. Halüsinasyon, bağlam kaybı, güncellik ve kaynak doğrulama gibi temel riskler örneklerle ele alınır.
• Üretken yapay zekâ araçlarını kullanım amaçlarına göre sınıflandırma.
• Metin, görsel, sunum ve araştırma araçlarının güçlü yönlerini karşılaştırma.
• Bir görev için uygun araç seçme ölçütlerini belirleme.
• Halüsinasyon, bağlam kaybı ve kaynak doğrulama risklerini değerlendirme.
• Güvenli ve sorumlu araç kullanım akışı oluşturma.
HEMBİLDER Aktif Üyelerine özeldir. Üyelerimizden,
• Hemşireler ve ebeler
• Eğitim, rapor, sunum, doküman ve iletişim içeriği hazırlayanlar
• Akademik çalışma, literatür tarama ve proje süreçlerinde görev alanlar
• Kalite, yönetim, eğitim, kurumsal iletişim ve dijital dönüşüm birimlerinde çalışanlar
• Üniversite ve meslek yüksekokullarında görev yapan akademisyenler
• Sağlık teknolojileri, ilaç, sigorta ve sağlık danışmanlığı alanlarında çalışanlar katılabilir.
Kayıt öncesinde modülün kapsamını, hedef kitlesini ve beklenen çıktısını aşağıdaki bölümlerden inceleyebilirsiniz.
Doğru araç, doğru görev ve doğru kontrol birleştiğinde üretken yapay zekâ gerçek değer üretir.
• Araç Ekosistemi: Üretken yapay zekâ ekosistemine genel bakış.
• Metin Araçları: Metin üretimi ve düzenleme araçları.
• Özetleme ve Düzenleme: Özetleme, sınıflandırma ve yeniden yazım; görev, veri ve gizlilik ilişkisini mesleki örneklerle inceleme.
• Görsel Araçlar: Görsel üretim ve görsel düzenleme araçları.
• Sunum Araçları: Sunum ve doküman hazırlama araçları.
• Araştırma Araçları: Araştırma ve kaynak keşif araçları.
• Veri Destek Araçları: Veri analizi ve tablo destek araçları.
• Araç Seçim Ölçütleri: Araç seçimi için görev ve çıktı ölçütleri; doğrulama ilişkisini mesleki örneklerle inceleme.
• Gizlilik ve Güvenlik: Gizlilik, veri güvenliği ve kurumsal kullanım.
• Çıktı Doğrulama: Halüsinasyon, güncellik ve kaynak doğrulama.
• Araçları Sınıflandırma: Üretken yapay zekâ ekosistemine genel bakış açıklayabilme.
• Göreve Uygun Araç Seçme: Metin üretimi ve düzenleme araçları ayırt edebilme.
• Çıktı Türünü Belirleme: Özetleme, sınıflandırma ve yeniden yazım belirleyebilme.
• Gizlilik Koşulunu Değerlendirme: Görsel üretim ve görsel düzenleme araçları değerlendirebilme.
• Erişim Kısıtını İnceleme: Sunum ve doküman hazırlama araçları ile görev, veri ve gizlilik arasındaki ilişkiyi sınıflandırabilme.
• Kaynak İhtiyacını Tanımlama: Araştırma ve kaynak keşif araçları yorumlayabilme.
• Halüsinasyonu Fark Etme: Veri analizi ve tablo destek araçları sorgulayabilme.
• Çıktıyı Karşılaştırma: Araç seçimi için görev ve çıktı ölçütleri yapılandırabilme.
• Doğrulama Adımı Kurma: Gizlilik, veri güvenliği ve kurumsal kullanım ile doğrulama arasındaki ilişkiyi uyarlayabilme.
• Araç Seçim Matrisi Hazırlama: Halüsinasyon, güncellik ve kaynak doğrulama taslak hâline getirebilme.
Bu modül, üretken yapay zekâ araçları ve ekosistemi konusunu mesleki uygulamalarında kullanmak veya değerlendirmek isteyen katılımcılar için hazırlanmıştır.
HEMBİLDER Aktif Üyelerine özeldir. Üyelerimizden,
• Hemşireler ve ebeler
• Eğitim, rapor, sunum, doküman ve iletişim içeriği hazırlayanlar
• Akademik çalışma, literatür tarama ve proje süreçlerinde görev alanlar
• Kalite, yönetim, eğitim, kurumsal iletişim ve dijital dönüşüm birimlerinde çalışanlar
• Üniversite ve meslek yüksekokullarında görev yapan akademisyenler
• Sağlık teknolojileri, ilaç, sigorta ve sağlık danışmanlığı alanlarında çalışanlar katılabilir
Ön Bilgi Gereksinimi: Temel bilgisayar ve internet kullanımı yeterlidir. Daha önce üretken yapay zekâ aracı kullanmış olmak zorunlu değildir.
Bilgiyi değere dönüştüren şey, onu doğru bağlamda uygulayabilmektir.
Intern Doktor • Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi
Atakan ÖZKAN, tıp biliminin geleneksel dinamiklerini geleceğin dijital sağlık ekosistemiyle birleştirmeyi hedefleyen yenilikçi bir tıp öğrencisi ve sağlık teknolojileri danışmanıdır. Eğitim hayatını Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde sürdürürken, yapay zekanın tıp pratiklerine entegrasyonu konusunu odağına almıştır.
Teknoloji ve tıp disiplinleri arasındaki köprüyü kurmak adına AI in Medicine Network topluluğunda Eş-Lider (Co-Lead) olarak görev yapmakta ve tıp profesyonelleri ile mühendisleri bir araya getiren ekosistemlerin büyümesine katkı sunmaktadır.
Akademik ve klinik vizyonunu, Boğaziçi Üniversitesi Hedefli Tedavi Teknolojileri Merkezi'nde (Boğaziçi CT³) Klinik Yapay Zeka Danışmanı olarak ticari ve bilimsel iş geliştirme süreçlerine taşımıştır. "Healthcare Leadership" (Sağlık Liderliği) ve "The Invisible Hospital" (Görünmez Hastane) gibi küresel sağlık vizyonunu ele alan makalelerin yazarı olan Özkan, sağlık hizmetlerinin herkes için erişilebilir, kişiselleştirilmiş ve sınır tanımayan bir yapıya kavuşmasını misyon edinmiştir.
Uzmanlık Alanları:
Klinik Yapay Zeka Entegrasyonu (Clinical AI Adaptation)
Sağlıkta Dijital Dönüşüm Stratejileri
Medikal Bilişim ve Yenilikçi Tedavi Teknolojileri
Sağlık Yönetimi ve Veri Odaklı Liderlik
2022 - 2025 | Lisans, Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi
2023 - Halen Devam Ediyor | Klinik ve Akademik İnovasyon Çalışmaları: Sağlıkta Yapay Zeka Entegrasyonu ve Medikal Bilişim Araştırmaları, Ulusal ve Uluslararası Dijital Sağlık Kongre Katılımları
2025 - Halen Devam Ediyor | Intern Doktor, Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi
2024 - Halen Devam Ediyor | AI in Medicine Network, Eş-Lider (Co-Lead),
2025 - Halen Devam Ediyor | Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi, Intern Doktor,
2026 - Halen Devam Ediyor | Boğaziçi Üniversitesi CT³ (Hedefli Tedavi Teknolojileri Merkezi), Klinik Yapay Zeka Danışmanı,
2026 - 2026 | İzmir Biyotıp ve Genom Merkezi (İBG)-İmmünomodülasyon Laboratuvarı, Araştırmacı Gözlemci (Research Observer,
2026 - 2026 | Neuronauts AI, Klinik Dokümantasyon Yapay Zeka Projesi-Medikal Danışman,
2026 - Halen Devam Ediyor | Society of Physician Entrepreneurs (SoPE), Sağlık Girişimciliği Ekosistem Çalışmaları ve Bölge Faaliyetleri,
2026 - Halen Devam Ediyor | Medipreneurs / Healthcare Leadership, Liderlik Stratejisti ve Sağlık Bülteni Yazarı,
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.
4. 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, Üretken Yapay Zekâ Ekosistemi konusunu kavramdan uygulamaya taşıyan aşamalı bir öğrenme akışıyla ilerler.
Kurs öncesinde yapay zekâ desteğiyle gerçekleştirmek istediğiniz bir görev belirlemeniz önerilir; örneğin rapor hazırlama, metin düzenleme, sunum oluşturma veya kaynak araştırma. Eğitim sırasında bu görev için uygun araç seçimi ve çıktı doğrulama ölçütleri üzerinde çalışılacaktır. 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.
Görevinize uygun üretken yapay zekâ aracını seçip çıktıyı temel ölçütlerle değerlendirebilirsiniz. Hero alanında kısa biçimde verilen bu kazanım, aşağıdaki düşünme akışı ve örnek çıktı üzerinden ayrıntılandırılır. Üretken yapay zekâ araç seçim ve doğrulama matrisi 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 “Üretken Yapay Zekâ Araç Seçim ve Doğrulama Matrisi” 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.
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.
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.
Araç kategorilerini açıklamak için güncel örnekler kullanılabilir; ancak eğitim tek bir markaya veya ürüne bağlı değildir.
Evet. Temel kavram ve değerlendirme çalışmaları ücretsiz erişilebilen araç örnekleri üzerinden de yürütülebilir.
Görev, veri türü, gizlilik, çıktı biçimi, kaynak ihtiyacı ve doğrulama olanakları birlikte değerlendirilir.
Kurum politikası ve açık yetkilendirme olmadan kişisel, hassas veya kurumsal gizli veriler üretken yapay zekâ araçlarına girilmemelidir.
Sorularınızı netleştirmek, öğrenme yolculuğuna güvenle başlamanın ilk adımıdır.
Bu modül, üretken yapay zekâ araçlarının çalışma biçimleri, güçlü yönleri, sınırlılıkları ve sağlık alanında güvenli kullanım ilkeleri 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.
Doğru araç seçimi, üretken yapay zekâ desteğini güvenli ve verimli bir iş akışına dönüştürür.
