Sağlık hizmetlerinde iş gücü planlaması; hizmet talebi, hasta gereksinimi, çalışan sayısı, beceri düzeyi, deneyim, çalışma süresi ve yasal kısıtlar gibi birçok değişkeni birlikte değerlendirmeyi gerektirir. Yapay zekâ bu karmaşık yapı içinde tahmin, eşleştirme ve alternatif plan üretme desteği sunabilir.
Bu modül, YZ destekli planlamanın yalnızca sayısal optimizasyon olmadığını; adalet, çalışan tercihleri, bakım güvenliği ve yönetsel sorumlulukla birlikte ele alınması gerektiğini vurgular. Katılımcılar kendi planlama süreçleri için temel ölçüt ve kontrol noktaları geliştirir.
• İş gücü planlamasının temel değişkenlerini belirleme.
• YZ desteğinin tahmin, eşleştirme ve optimizasyon rollerini ayırt etme.
• Vardiya, nöbet ve kapasite planlamasında kısıtları tanımlama.
• Adalet, şeffaflık, çalışan refahı ve bakım güvenliğini değerlendirme.
• Yönetici kontrolünü koruyan planlama ölçütleri geliştirme.
HEMBİLDER Aktif Üyelerine özeldir. Üyelerimizden,
• Hemşireler ve ebeler
• Hemşirelik hizmetleri yöneticileri, başhemşireler ve müdür yardımcıları
• Klinik, servis ve birim sorumluları
• İnsan kaynakları ve iş gücü planlaması süreçlerinde görev alanlar
• Nöbet, vardiya, izin ve görevlendirme planlarını hazırlayanlar
• İş yükü, performans, kapasite ve hizmet planlama süreçlerinde çalışanlar katılabilir
Kayıt öncesinde modülün kapsamını, hedef kitlesini ve beklenen çıktısını aşağıdaki bölümlerden inceleyebilirsiniz.
İyi planlama yalnızca boşlukları doldurmaz; bakım gereksinimi ile çalışan kapasitesini adil biçimde buluşturur.
• İş Gücü Planlaması: Sağlık hizmetlerinde iş gücü planlaması.
• Hizmet Talebi: Hizmet talebi ve hasta bakım gereksinimi.
• İş Yükü: İş yükü ve kapasite ölçütleri; ihtiyaç, kaynak ve kısıt ilişkisini mesleki örneklerle inceleme.
• Beceri ve Deneyim: Çalışan sayısı, beceri ve deneyim.
• Vardiya ve Nöbet: Vardiya, nöbet, izin ve görevlendirme.
• Talep Tahmini: Talep tahmini ve kapasite öngörüsü.
• Beceri Eşleştirme: Beceri eşleştirme ve alternatif plan üretimi.
• Planlama Kısıtları: Yasal ve kurumsal kısıtlar; adalet ve güvenlik ilişkisini mesleki örneklerle inceleme.
• Adalet ve Şeffaflık: Adalet, şeffaflık ve çalışan tercihleri.
• Yönetici Denetimi: Çalışan refahı ve bakım güvenliği.
• Planlama Problemini Tanımlama: Sağlık hizmetlerinde iş gücü planlaması açıklayabilme.
• Talebi Tahmin Etme: Hizmet talebi ve hasta bakım gereksinimi ayırt edebilme.
• Kapasiteyi Değerlendirme: İş yükü ve kapasite ölçütleri belirleyebilme.
• Beceri İhtiyacını Belirleme: Çalışan sayısı, beceri ve deneyim değerlendirebilme.
• Kısıtları Sınıflandırma: Vardiya, nöbet, izin ve görevlendirme ile ihtiyaç, kaynak ve kısıt arasındaki ilişkiyi sınıflandırabilme.
• Adaleti Sorgulama: Talep tahmini ve kapasite öngörüsü yorumlayabilme.
• Çalışan Refahını Gözetme: Beceri eşleştirme ve alternatif plan üretimi sorgulayabilme.
• Bakım Güvenliğini Koruma: Yasal ve kurumsal kısıtlar yapılandırabilme.
• Yönetici Kontrolü Kurma: Adalet, şeffaflık ve çalışan tercihleri ile adalet ve güvenlik arasındaki ilişkiyi uyarlayabilme.
• Planlama Matrisi Hazırlama: Çalışan refahı ve bakım güvenliği taslak hâline getirebilme.
Bu modül, yönetimde yapay zekâ ve i̇ş gücü planlaması konusunu mesleki uygulamalarında kullanmak veya değerlendirmek isteyen katılımcılar için hazırlanmıştır.
HEMBİLDER Aktif Üyelerine özeldir. Üyelerimizden,
• Hemşireler ve ebeler
• Hemşirelik hizmetleri yöneticileri, başhemşireler ve müdür yardımcıları
• Klinik, servis ve birim sorumluları
• İnsan kaynakları ve iş gücü planlaması süreçlerinde görev alanlar
• Nöbet, vardiya, izin ve görevlendirme planlarını hazırlayanlar
• İş yükü, performans, kapasite ve hizmet planlama süreçlerinde çalışanlar katılabilir
Ön Bilgi Gereksinimi: Yönetsel görev veya vardiya ve iş gücü planlama deneyimi yararlıdır; ancak zorunlu değildir. İleri düzey veri analizi veya programlama bilgisi gerekmez.
Bilgiyi değere dönüştüren şey, onu doğru bağlamda uygulayabilmektir.
Dr.Öğr.Üyesi • Gazi Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Cerrahi Hastalıkları Hemşireliği ABD
İnci MERCAN ANNAK, hemşirelik eğitimi ve klinik pratiklerin teknolojik dönüşümü üzerine odaklanan kıdemli bir akademisyen ve araştırmacıdır.
Klinik uzmanlıkları arasında Yoğun Bakım Hemşireliği, Kalp Damar Cerrahisi Bakımı ve Transplantasyon Hemşireliği yer almaktadır.
Dr. MERCAN ANNAK, tele-hemşirelik bakımı, afet dönemi sağlık yönetimi ve hemşirelik eğitiminde dijitalleşme üzerine uluslararası düzeyde kabul gören yayınlara sahiptir.
Son dönemde özellikle TÜBİTAK 3501 Kariyer Geliştirme Programı kapsamında desteklenen "Yapay Zekâ Destekli Sanal ve Geleneksel Simülasyonların Hemşirelik Eğitimindeki Etkileri" başlıklı yenilikçi projelerde araştırmacı olarak aktif rol oynamaktadır.
Uzmanlık Alanları:
Cerrahi Hastalıklar Hemşireliği & Yoğun Bakım Bakımı
Kalp Damar Cerrahisi ve Transplantasyon Hemşireliği
Tele-Hemşirelik ve Bakım Kalitesinde İnovasyon
Hemşirelik Eğitiminde Teknoloji ve Yapay Zekâ Kullanımı
2006 - 2011 | Lisans, Başkent Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi, Hemşirelik ve Sağlık Hizmetleri Bölümü,
2013 - 2016 | Yüksek Lisans, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Hemşirelik Anabilim Dalı,
2017 - 2022 | Doktora, Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Hemşirelik Anabilim Dalı
2020 - 2026 | Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi, Dr. Öğretim Görevlisi
2026 - Halen Devam Ediyor | Gazi Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Cerrahi Hastalıklar Hemşireliği ABD, Dr. Öğretim Üyesi
2026 - Halen Devam Ediyor | TÜBİTAK 3501 Projeleri Yapay Zekâ Destekli Simülasyon Geliştirme, Proje Araştırmacısı
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.
8. 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, Yönetimde YZ ve İş Gücü Planlaması konusunu kavramdan uygulamaya taşıyan aşamalı bir öğrenme akışıyla ilerler.
Kurs öncesinde vardiya, nöbet, iş yükü, görevlendirme veya kapasite planlamasında karşılaştığınız bir güçlüğü kısa notlarla tanımlamanız önerilir. Bu örnek, planlama değişkenleri, kısıtları, adalet ölçütleri ve yönetici kontrol noktalarının uygulamalı biçimde değerlendirilmesini kolaylaştıracaktır. Uygulamalarda gerçek çalışan veya hasta verisi, kişisel veri ya da 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.
İş gücü planlama problemini ihtiyaç, kaynak, kısıt ve adalet ölçütleriyle yapılandırabilirsiniz. Hero alanında kısa biçimde verilen bu kazanım, aşağıdaki düşünme akışı ve örnek çıktı üzerinden ayrıntılandırılır. Adil ve güvenli iş gücü planlama ölçütleri 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 “Adil ve Güvenli İş Gücü Planlama Ölçütleri 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.
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 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.
YZ alternatif planlar önerebilir; ancak yasal koşullar, bakım güvenliği, çalışan tercihleri ve yönetsel onay dikkate alınmadan plan uygulanmamalıdır.
İş yükü, beceri, çalışma süresi, dinlenme, tercihler ve tekrar eden dezavantajlar gibi ölçütler birlikte incelenmelidir.
Evet. YZ desteği veriye dayalı seçenek üretir; bağlamı değerlendirme ve nihai karar sorumluluğu yöneticidedir.
Evet. Gerçek kişi bilgisi kullanmadan, değişken ve kısıtları örnek bir planlama problemi olarak ele alabilirsiniz.
Sorularınızı netleştirmek, öğrenme yolculuğuna güvenle başlamanın ilk adımıdır.
Bu modül, yapay zekânın iş gücü planlaması, iş yükü analizi, vardiya düzeni ve yönetsel karar süreçlerine sağlayabileceği destek 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.
Adil iş gücü planlaması, çalışan kapasitesi ile bakım gereksinimini güvenli biçimde buluşturur.
