Yapay zeka, insan zekasını taklit etmek amacıyla geliştirilmiş bir bilgisayar teknolojisidir. Yapay zeka, bir bilgisayar programı veya sistem olarak tasarlanabilir ve çeşitli görevleri yerine getirebilir. Bu görevler arasında, veri analizi, tahmin, sınıflandırma, doğal dil işleme, görüntü işleme ve benzeri alanlar yer alabilir.Yapay zeka teknolojisi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi farklı teknikler kullanarak işlev görebilir. Bu teknikler, birçok veri kümesini analiz ederek, belirli örüntüleri ve ilişkileri tespit edebilen algoritmaları kullanır. Bu sayede, yapay zeka teknolojisi, daha önce hiç görülmemiş verileri analiz edebilir ve bu veriler üzerinde insanların yapamayacağı kadar hızlı işlemler gerçekleştirebilir. Örneğin, sağlık sektöründe, hasta teşhisinde ve tedavisinde, finansal sektörde, risk yönetiminde ve fraud detection (sahtekarlık tespiti) gibi konularda, akıllı evlerde ve otomotiv sektöründe otomasyon ve güvenlik sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Yapay Zekanın Hemşirelik Eğitiminde Kullanımı
Hemşirelik öğrencilerinin öğrenme sürecine yapay zekanın etkisini değerlendirmek için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemlerden bazıları şunlardır:
- Bilgi testleri: Yapay zeka tabanlı öğrenme aracı kullanan öğrencilerin, geleneksel öğrenme yöntemlerini kullanan öğrencilere kıyasla daha yüksek bilgi puanlarına sahip olup olmadıklarını ölçmek için bilgi testleri yapılabilir.
- Beceri ölçümleri: Yapay zeka tabanlı öğrenme aracı kullanan öğrencilerin, geleneksel öğrenme yöntemlerini kullanan öğrencilere kıyasla daha iyi becerilere sahip olup olmadıklarını ölçmek için beceri ölçümleri yapılabilir. Örneğin, öğrencilerin sanal bir hastanede yapacakları işlemleri gerçekleştirmeleri ve sürecin doğruluğunu ölçmek gibi.
- Öğrenci geri bildirimleri: Öğrencilerin yapay zeka tabanlı öğrenme araçları hakkındaki görüşlerini anlamak için anketler veya mülakatlar düzenlenebilir. Bu geri bildirimler, yapay zeka tabanlı öğrenme aracının etkisini ve kullanılabilirliğini değerlendirmek için önemli bir kaynak olabilir.
- Gözlem: Öğrencilerin yapay zeka tabanlı öğrenme aracı kullanırkenki performansı gözlemlemek, öğrencilerin nasıl öğrendiğini anlamak ve yapay zeka aracının etkisini ölçmek için önemli bir yöntemdir. Bu gözlemler, yapay zeka tabanlı öğrenme aracının öğrencilerin öğrenme sürecini nasıl etkilediğini anlamak için faydalıdır.
Tüm bu yöntemler bir arada kullanılarak, yapay zeka tabanlı öğrenme araçlarının hemşirelik öğrencilerinin öğrenme süreci üzerindeki etkisi daha iyi anlaşılabilir. Hemşirelik öğrencilerine hasta değerlendirmesini öğretmek için yapay zeka teknolojisinden faydalanılabilir. Örneğin:
- Sanal hastane simülasyonu: Yapay zeka tabanlı bir sanal hastane simülasyonu, öğrencilere hasta değerlendirmesi yapmayı öğretmek için kullanılabilir. Bu simülasyon, öğrencilerin farklı hasta gruplarını tanımlamasını, hasta verilerini değerlendirmesini ve uygun hemşirelik bakımı seçmesini gerektirebilir. Yapay zeka, öğrencilerin gerçekçi vakalarla karşılaşmalarını sağlayarak, uygulamalı öğrenme fırsatları sunar.
- Eğitim videoları: Hemşirelik öğrencileri için yapay zeka tabanlı eğitim videoları, hasta değerlendirmesi konusunda daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olabilir. Bu videolar, hastayı nasıl değerlendireceklerini ve doğru hemşirelik bakımı yöntemlerini nasıl seçeceklerini öğretmek için interaktif öğrenme teknolojileri kullanarak tasarlanabilir.
- Yapay zeka destekli ölçekler: Yapay zeka tabanlı ölçekler, öğrencilerin hastaları değerlendirmesine yardımcı olabilir. Öğrencilerin hasta verilerini daha doğru bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olabilir.
- Sanal gerçeklik eğitimi: Sanal gerçeklik teknolojisi, öğrencilerin hasta değerlendirmesi yapmayı daha interaktif ve gerçekçi bir şekilde öğrenmelerine yardımcı olabilir. Öğrenciler, sanal gerçeklik teknolojisi kullanarak farklı hastaları izleyerek, hemşirelik girişimleri hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve gerçek hayatta karşılaşacakları senaryoları daha iyi anlayabilirler.
Yukarıda belirtilen örneklerin yanı sıra, yapay zeka tabanlı öğrenme araçları öğrencilerin hemşirelik girişimleri konusunda daha fazla pratik yapmalarına ve öğrenme sürecini daha keyifli hale getirmelerine yardımcı olabilir.
Yapay zeka teknolojisi, sanal hastane simülasyonu tasarımında oldukça yararlı olabilir. Yapay zeka kullanarak tasarlanabilecek sanal hastane simülasyonu özelliklerinden bazıları:
- Yapay zeka destekli hasta senaryoları: Sanal hastane simülasyonları, öğrencilerin farklı hasta senaryolarında deneyim kazanmalarına yardımcı olur. Yapay zeka teknolojisi, farklı senaryoların oluşturulmasında kullanılabilir. Yapay zeka, hastalıkların türüne, şiddetine ve tedavi yöntemine göre farklı senaryolar oluşturabilir. Bu, öğrencilerin farklı senaryoları deneyimleyerek teorik bilgilerini pratikte kullanmalarına yardımcı olabilir.
- Yapay zeka destekli canlandırmalar: Sanal hastane simülasyonlarında yapay zeka, hasta canlandırmaları için de kullanılabilir. Yapay zeka algoritmaları, hastaların durumlarına göre davranışlarını, tepkilerini ve konuşmalarını belirleyebilir. Bu, öğrencilerin hasta bakımı konusunda gerçekçi deneyimler kazanmalarına yardımcı olabilir.
- Yapay zeka destekli takım çalışması: Sanal hastane simülasyonları, öğrencilere takım çalışması becerilerini geliştirme fırsatı sunar. Yapay zeka, öğrencilerin takım çalışması becerilerini ölçmek ve geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka algoritmaları, öğrencilerin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini, birbirlerine nasıl yardım ettiklerini ve hastaların bakımında nasıl birlikte çalıştıklarını izleyebilir.
- Yapay zeka destekli ölçme ve değerlendirme: Sanal hastane simülasyonları, öğrencilerin bilgi ve becerilerini değerlendirmek için kullanılabilir. Yapay zeka teknolojisi, öğrencilerin performansını değerlendirmek için kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka, öğrencilerin doğru teşhisleri yapma becerilerini, hasta bakımındaki karar verme becerilerini ve iletişim becerilerini değerlendirebilir.
Sanal hastane simülasyonlarının yapay zeka teknolojisiyle tasarlanması, öğrencilerin gerçekçi deneyimler kazanmalarına yardımcı olabilir. Ancak, yapay zeka teknolojisi, sadece bir araç olarak kullanılmalı ve simülasyonun kalitesi, doğru bir araştırma tasarımı, uygun senaryolar, gerçekçi canlandırmalar ve uygun ölçekler literatür taramaları ile desteklenmelidir.
Yapay zeka destekli hasta senaryoları oluşturmak için birkaç farklı yazılım ve program mevcuttur. Hangi programın kullanılacağı, senaryoların nasıl oluşturulacağına, ne tür verilerin kullanılacağına ve senaryoların hangi amaçlar için kullanılacağına bağlıdır. Sık kullanılan programlar:
- Unity: Unity, oyun geliştiricileri için bir oyun motorudur ve yapay zeka teknolojilerinin simülasyonlarında da kullanılabilir. Unity, yapay zeka destekli hasta senaryoları oluşturmak için iyi bir seçimdir çünkü gerçekçi 3D grafikleri, etkileşimli nesneleri ve yapay zeka algoritmalarını içerir.
- SimMan Essential: SimMan Essential, acil tıp ve hasta bakım senaryolarının simülasyonu için tasarlanmış bir yazılımdır. SimMan Essential, bir hasta senaryosunda kullanılabilecek bir dizi değişkenin yanı sıra, bir hastanın hayatını kurtarmak için kullanılabilecek teknikleri de içerir.
- OpenAI Gym: OpenAI Gym, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılan bir çerçevedir. Yapay zeka destekli hasta senaryoları için kullanılabilir, ancak öncelikle makine öğrenimi ve derin öğrenme konularında bilgi sahibi olmak gerekmektedir.
- HapticMaster: HapticMaster, dokunsal geri bildirim sağlayan bir robotik cihazdır. Bu cihaz, bir hasta senaryosunda bir öğrencinin gerçekçi bir hasta bakım deneyimi yaşamasına yardımcı olabilir.
- Clinical Virtual Simulation (CVS): CVS, hasta senaryolarının ve hasta bakım simülasyonlarının tasarımı için bir yazılımdır. CVS, bir hasta senaryosunun tüm yönlerini kapsar ve öğrencilerin farklı durumlarda gerçekçi bir hasta bakım deneyimi yaşamalarına olanak sağlar.
Hangi programın kullanılacağına karar vermeden önce, senaryonun amacına, hedef kitlesine, senaryo içinde kullanılacak verilere ve simülasyonun özelliklerine göre karar vermek önemlidir.
KAYNAKLAR
- Chan, H. P., Samala, R. K., Hadjiiski, L. M., & Zhou, C. (2020). Deep Learning in Medical Image Analysis. Advances in experimental medicine and biology, 1213, 3–21. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33128-3_1
- Thrall, J. H., Li, X., Li, Q., Cruz, C., Do, S., Dreyer, K., & Brink, J. (2018). Artificial Intelligence and Machine Learning in Radiology: Opportunities, Challenges, Pitfalls, and Criteria for Success. Journal of the American College of Radiology : JACR, 15(3 Pt B), 504–508. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2017.12.026
- De Gagne J. C. (2023). The State of Artificial Intelligence in Nursing Education: Past, Present, and Future Directions. International journal of environmental research and public health, 20(6), 4884. https://doi.org/10.3390/ijerph20064884
- Buchanan, C., Howitt, M. L., Wilson, R., Booth, R. G., Risling, T., & Bamford, M. (2021). Predicted Influences of Artificial Intelligence on Nursing Education: Scoping Review. JMIR nursing, 4(1), e23933. https://doi.org/10.2196/23933
- Albahri, O. S., Zaidan, A. A., Albahri, A. S., Zaidan, B. B., Abdulkareem, K. H., Al-Qaysi, Z. T., … & Rashid, N. A. (2020). Systematic review of artificial intelligence techniques in the detection and classification of COVID-19 medical images in terms of evaluation and benchmarking: Taxonomy analysis, challenges, future solutions and methodological aspects. Journal of infection and public health, 13(10), 1381-1396.
Leave feedback about this
Yorum yapabilmek için giriş yapmalısınız.