Bu Ders Hakkında

MIT’nin sunduğu “Sağlık Alanında Makine Öğrenmesi” dersi, makine öğrenmesinin sağlık hizmetlerindeki rolünü klinik verilerin doğasından başlayarak sistematik biçimde ele alır. Ders, öğrencilerin risk sınıflandırma, hastalık ilerleyişinin modellenmesi, hassas tıp, tanı, alt tür keşfi ve klinik iş akışlarını iyileştirme gibi uygulama alanlarını hem teorik hem de uygulamalı örneklerle kavramalarını hedefler.

Elektronik sağlık kayıtları gibi yüksek boyutlu ve düzensiz verilerle çalışmayı öğretirken; doğruluk, adalet ve genellenebilirlik gibi etik ve teknik zorluklara da değinir. Bu kapsam, öğrencilerin makine öğrenmesi algoritmalarını yalnızca teknik araçlar olarak değil, aynı zamanda sağlıkta karar destek sistemlerinin temel bileşenleri olarak değerlendirmelerine olanak tanır.

Ders sonunda öğrenciler, sağlık verisi analizi konusunda deneyim kazanır; hastalık tahmini, kişiselleştirilmiş tedavi önerileri ve klinik karar destek sistemlerinin tasarımı gibi kritik konularda bilgi ve beceri geliştirir.

Eğitmenler

Prof. Peter Szolovits, MIT’de Tıp ve Bilgisayar Bilimi kesişiminde öncü araştırmalar yürüten saygın bir akademisyendir.

Prof. David Sontag, sağlık verilerinden anlamlı çıkarımlar yapılmasını sağlayan algoritmalar geliştirme konusunda uzmanlaşmış, sağlık yapay zekâsı alanında önde gelen bir isimdir.