Sağlıkta Yapay Zekâ Eğitimi uygulamalı eğitim ortamı

Sektörel Yapay Zekâ Eğitimi

Sağlıkta Güvenli ve Güvenilir Üretken Yapay Zekâ

Üretken yapay zekâ çıktılarında güvenilirlik, kanıt denetimi, veri güvenliği, halüsinasyon riski ve insan kontrolünü sağlık kurumlarının gerçek çalışma bağlamına taşıyan bir günlük uygulamalı program.

Kurumunuza Özel Teklif Al Programı İncele

Eğitim tıbbi danışmanlık değildir ve klinik kararın yerine geçmez. Uygulamalarda gerçek hasta verisi kullanılmaz.

Süre

1 gün · 09.30-17.30

Katılım

Kuruma özel ekip

Format

Yüz yüze, uygulamalı

Fiyat

Teklif üzerine

Kısa Cevap

Sağlıkta yapay zekâ eğitimi nedir?

Sağlıkta yapay zekâ eğitimi; sağlık çalışanlarının ve kurum ekiplerinin ChatGPT, Claude ve benzeri üretken yapay zekâ araçlarını hasta mahremiyeti, veri güvenliği, kaynak doğrulama ve insan denetimi ilkeleriyle kullanmasını amaçlayan kuruma özel bir eğitimdir. Program, gerçek hasta verisi yerine sentetik senaryolar kullanır; yapay zekâ çıktılarındaki desteklenmeyen iddiaları, kaynak hatalarını, belirsizlikleri ve eskalasyon gerektiren durumları tanımaya odaklanır. Eğitim tıbbi danışmanlık vermez ve klinik kararın yerine geçmez.

Güvenilirlik önce gelir

Sağlıkta akıcı bir yanıt yeterli değildir. Kaynağın varlığı, iddiayı gerçekten destekleyip desteklemediği, belirsizlik ve insan onayı birlikte değerlendirilir.

Hedef Kitle

Bu program kimler için uygun?

Program, aynı araçları farklı sorumluluklarla kullanan sağlık, yönetim ve teknik ekipler arasında ortak bir güvenlik ve doğrulama dili oluşturur.

Hastaneler ve sağlık grupları

Üretken yapay zekâ kullanımını ortak güvenlik, doğrulama ve insan kontrolü ilkelerine bağlamak isteyen kurumlar.

Sağlık profesyonelleri

Yapay zekâ çıktılarının sınırlarını, kaynak kalitesini ve güvenilirlik risklerini sistematik biçimde değerlendirmek isteyen ekipler.

Kalite ve hasta güvenliği ekipleri

Yapay zekâ destekli iş akışlarında kontrol noktaları, eskalasyon kuralları ve değerlendirme rubrikleri oluşturmak isteyen birimler.

Bilgi teknolojileri ve veri ekipleri

RAG, kurumsal bilgi kaynakları, erişim sınırları ve güvenli uygulama tasarımı üzerine ortak çalışma zemini arayan teknik ekipler.

Yöneticiler ve dönüşüm liderleri

Sağlıkta yapay zekâ yatırımlarını kullanım değeri, risk, yönetişim ve çalışan yetkinliği açısından birlikte ele almak isteyen karar vericiler.

Sağlık teknolojisi şirketleri

Ürün ekiplerinde kanıt izlenebilirliği, çıktı güvenilirliği ve insan onayı yaklaşımını güçlendirmek isteyen organizasyonlar.

Bir Günlük Program

Temelden güvenilirlik denetimine uzanan uygulamalı akış

Sabah bölümünde üretken yapay zekâ ve kurumsal kullanım çerçevesi kurulur. Öğleden sonra sağlık bağlamına özgü çıktı güvenilirliği, kanıt denetimi ve insan kontrolü sentetik senaryolarla uygulanır.

09.30-11.00

Bölüm 1 · New Academy

Sağlıkta üretken yapay zekâ temelleri

Üretken yapay zekânın neyi iyi yaptığı, nerede hata üretebildiği ve sağlık kurumlarında hangi işlerde kontrollü biçimde değerlendirilebileceği ortak bir çerçeveye oturtulur.

Üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri ve temel çalışma mantığı
ChatGPT, Claude ve kurumsal yapay zekâ araçları arasındaki farklar
Sağlık kurumlarında idari, operasyonel ve bilgiye erişim odaklı kullanım alanları
Model çıktısı, olasılık, belirsizlik ve halüsinasyon kavramları
Yapay zekâ çıktısının klinik karar yerine geçmemesi

11.15-12.30

Bölüm 1 · New Academy

Prompt, veri güvenliği ve kurumsal bilgi

Katılımcılar amaç, bağlam, sınır, kaynak ve çıktı formatını açıkça tanımlayan prompt yapısını; veri sınıflandırması ve kurumsal kullanım sınırlarıyla birlikte uygular.

Sağlık senaryolarında rol, amaç, bağlam, sınır ve çıktı formatı
Kişisel sağlık verisi, özel nitelikli veri ve kurum içi gizli bilgi
Gerçek hasta verisinin genel amaçlı araçlarla paylaşılmaması
RAG yaklaşımı ve onaylı kurumsal bilgi kaynakları
Kaynak göstermeyi ve belirsizliği zorunlu kılan prompt kalıpları

13.30-15.15

Bölüm 2 · Sağlık alanı uzmanlık modülü

Çıktı güvenilirliği ve kanıt denetimi

Bir yapay zekâ yanıtının yalnızca akıcı olduğu için doğru kabul edilemeyeceği gösterilir. İddialar, kaynaklar ve belirsizlikler adım adım incelenir.

Desteklenmeyen iddia ve uydurulmuş kaynak örüntüleri
Kaynağın varlığını, güncelliğini ve iddiayı destekleyip desteklemediğini kontrol etme
Kanıt zinciri ve kaynak izlenebilirliği
Eksik bağlam, aşırı kesinlik ve yanlış genelleme sinyalleri
Prompt veya RAG kaynaklı hata ile model hatasını ayırt etme

15.30-17.30

Bölüm 2 · Sağlık alanı uzmanlık modülü

İnsan kontrolü, eskalasyon ve uygulama atölyesi

Sentetik vakalar üzerinden risk düzeyi belirlenir, insan onayı gereken adımlar tanımlanır ve kurumun kullanabileceği bir çıktı değerlendirme rubriği hazırlanır.

Düşük, orta ve yüksek riskli kullanım senaryolarının ayrılması
İnsan incelemesi ve uzman eskalasyonu gerektiren durumlar
Doğruluk, kaynak, belirsizlik, mahremiyet ve eylem riski rubriği
Sentetik senaryolarda hatalı çıktıyı bulma ve düzeltme
Kurum için ilk güvenli kullanım kontrol listesinin oluşturulması

Uygulama Atölyesi

Katılımcılar yalnızca dinlemez, çıktıyı denetler

Halüsinasyon avı

Akıcı fakat kaynakla desteklenmeyen ifadeler sentetik bir sağlık metni içinde işaretlenir ve risk düzeyine göre sınıflandırılır.

Kaynak zinciri kontrolü

Bir çıktının kaynakları bulunur; kaynağın gerçekten var olup olmadığı ve ileri sürülen iddiayı destekleyip desteklemediği incelenir.

Güvenli prompt yeniden yazımı

Belirsiz bir istek; veri sınırları, kaynak zorunluluğu, insan onayı ve açık çıktı formatıyla yeniden tasarlanır.

Kurum kontrol listesi

Katılımcılar kendi rollerine uygun kullanım öncesi ve çıktı sonrası kontrol adımlarını ortak bir taslakta birleştirir.

Güvenlik Sınırları

Yapay zekâyı klinik kararın yerine değil, kontrollü iş akışının içine koyun

Programın sınırları eğitim başlamadan önce açıkça belirlenir. Araç kullanımından önce veri, amaç, risk ve insan kontrolü birlikte değerlendirilir.

Gerçek hasta verisi kullanılmaz

Eğitim uygulamaları sentetik, anonimleştirilmiş ve kurum tarafından eğitim için onaylanmış örnekler üzerinden yürütülür.

Klinik kararın yerine geçmez

Program, yapay zekâ ile tanı veya tedavi kararı üretmeyi öğretmez; çıktıların sınırlarını ve insan denetimini ele alır.

Tıbbi veya hukuki danışmanlık değildir

İçerik eğitim amaçlıdır. Kuruma özgü klinik, hukuki ve bilgi güvenliği kararları ilgili yetkili ekiplerce değerlendirilir.

Kurum politikaları esas alınır

Araç, veri, erişim ve onay adımları kurumun KVKK, bilgi güvenliği ve klinik yönetişim kurallarıyla uyumlu biçimde özelleştirilir.

Eğitim Sonunda

Kurumda kullanılabilecek ortak bir kontrol yaklaşımı

Eğitim yalnızca riskleri anlatmakla kalmaz; katılımcıların çıktı değerlendirme, kaynak kontrolü ve eskalasyon adımlarını günlük çalışmalarına taşımasını hedefler.

Üretken yapay zekânın sağlık bağlamındaki güçlü ve zayıf yönlerini açıklayabilme

Desteklenmeyen iddia, uydurma kaynak ve aşırı kesinlik sinyallerini fark edebilme

Bir çıktıyı kaynak, güncellik, belirsizlik ve eylem riski açısından değerlendirebilme

Kişisel sağlık verisi ve kurum içi gizli bilgi için güvenli kullanım sınırlarını uygulayabilme

İnsan onayı ve uzman eskalasyonu gerektiren durumları ayırt edebilme

Kuruma özgü ilk değerlendirme rubriği ve kontrol listesi taslağını oluşturabilme

Kuruma Özel Tasarım

Program kurumunuza nasıl uyarlanır?

01
İhtiyaç görüşmesi
Katılımcı profili, hedeflenen iş akışları, kullanılan araçlar ve kurumun veri güvenliği sınırları netleştirilir.
02
Senaryo seçimi
İdari, operasyonel, kalite, eğitim veya teknoloji ekiplerine uygun sentetik örnekler belirlenir.
03
İçerik uyarlaması
Modüllerin ağırlığı, kurumun yapay zekâ olgunluğu ve risk önceliklerine göre düzenlenir.
04
Uygulama ve ölçüm
Ön değerlendirme, uygulama rubriği ve eğitim sonu kontrol listesiyle öğrenme çıktıları görünür hale getirilir.

Sık Sorulan Sorular

Sağlıkta yapay zekâ eğitimi hakkında merak edilenler

Sağlıkta yapay zekâ eğitimi kimler için uygundur?

Program; hastane ve sağlık grubu çalışanları, yöneticiler, kalite ve hasta güvenliği ekipleri, bilgi teknolojileri ve veri ekipleri ile sağlık teknolojisi şirketleri için hazırlanır. İçerik, katılımcıların görevlerine ve kurumun kullanım senaryolarına göre uyarlanır.

Eğitimde gerçek hasta verisi kullanılıyor mu?

Hayır. Eğitimde gerçek hasta verisi, kimlik bilgisi veya kuruma ait gizli klinik veri kullanılmaz. Uygulamalar sentetik ya da eğitim amacıyla güvenli hale getirilmiş örnekler üzerinden yürütülür.

Program tanı veya tedavi için yapay zekâ kullanımını öğretiyor mu?

Hayır. Program tıbbi danışmanlık vermez ve yapay zekâyı klinik kararın yerine koymaz. Amaç, üretken yapay zekâ çıktılarındaki güvenilirlik sorunlarını fark etmek, kaynakları doğrulamak ve insan kontrolünü doğru yerde kullanmaktır.

Sağlıkta yapay zekâ eğitimi kaç saat sürüyor?

Standart kurumsal program bir gün, 09.30-17.30 saatleri arasında planlanır. Kurumun hedeflerine göre belirli modüller yarım günlük farkındalık oturumu veya daha kapsamlı atölye serisi olarak da yapılandırılabilir.

Eğitim yalnızca doktorlara mı yöneliktir?

Hayır. Doktorların yanı sıra hemşirelik, kalite, hasta güvenliği, operasyon, eğitim, bilgi teknolojileri, veri, hukuk ve yönetim ekipleri için de rol bazlı senaryolar hazırlanabilir.

ChatGPT ve Claude eğitimin parçası mı?

Evet. Program, ChatGPT ve Claude gibi üretken yapay zekâ araçlarını örnek olarak kullanır. Ancak yalnızca araç kullanımına değil; veri sınırları, doğru prompt yapısı, kaynak kontrolü, halüsinasyon tespiti ve insan onayına odaklanır.

RAG konusu teknik ayrıntısıyla işleniyor mu?

RAG, onaylı kurumsal kaynaklarla çıktı üretme ve kaynak izlenebilirliği açısından ele alınır. Teknik derinlik katılımcı profiline göre ayarlanır; yönetici ve sağlık profesyoneli oturumlarında kavramsal, teknik ekiplerde ise mimari riskler üzerinden ilerlenebilir.

Program kurumun politikalarına göre özelleştirilebilir mi?

Evet. Eğitim öncesi görüşmede kullanılabilecek araçlar, veri sınıfları, onay süreçleri ve örnek senaryolar belirlenir. İçerik kurumun KVKK, bilgi güvenliği ve klinik yönetişim yaklaşımıyla uyumlu hale getirilir.

Eğitim sonunda hangi çıktılar sunulur?

Kapsama göre katılımcı materyali, güvenli kullanım kontrol listesi, çıktı değerlendirme rubriği, sentetik uygulama örnekleri ve kuruma yönelik gelişim önerileri paylaşılır.

Sağlıkta yapay zekâ eğitiminin fiyatı nasıl belirlenir?

Fiyat; katılımcı sayısı, seçilen senaryolar, özelleştirme düzeyi, eğitim yeri ve ek ölçüm veya raporlama ihtiyacına göre belirlenir. Bu nedenle sabit ücret yerine ihtiyaç görüşmesinden sonra kuruma özel teklif hazırlanır.

Kurumsal Teklif

Programı kurumunuzun kullanım senaryolarına göre hazırlayalım

Katılımcı rollerini, mevcut yapay zekâ kullanımını, veri güvenliği sınırlarını ve eğitimden beklediğiniz çıktıları paylaşın. Kapsam, tarih ve uygulama formatını birlikte netleştirelim.