Yapay Zekânın Sağlık Alanında Kullanımı: Nitel Bir Araştırma

Giriş ve Amaç: Yapay zeka son zamanlarda sağlık bilimleri dahil pek çok alanda araştırılmaktadır. Ancak literatürde yapay zekânın sağlık alanında kullanılması ile ilgili sağlık idarecilerinin düşüncelerinin değerlendirildiği bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu araştırmada yapay zekânın sağlık alanında kullanılması ile ilgili sağlık idarecilerinin düşüncelerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Araştırmada nitel araştırma yönteminden faydalanıldı ve veriler yüz yüze görüşme tekniği ile elde edildi. Araştırmanın katılımcıları il sağlık merkezinde en az 10 yıldır çalışan 12 sağlık profesyonelinden oluşmaktaydı. Katılımcılar amaçlı örnekleme modeli ile belirlendi. Katılımcılara yapay zekânın sağlıkta kullanımına ilişkin düşüncelerin tespitine yönelik açık uçlu sorular yöneltildi. Çalışma için toplam 156 kodlama belirlendi. Kodlama 3 ana tema ve 28 alt temadan oluşmaktadır. Veriler NVivo 11 nitel veri analiz programı ile analiz edildi. Bulgular: Yapay zekânın ana avantajları iş yükünü azaltması, süreçleri hızlandırması ve zaman ekonomisi sağlamasıdır. Diğer avantajları; tıbbi hatalar ve malpraktis davalarının azalmasıdır. Yapay zekânın dezavantajları olarak düşünülen parametreler; süreç sonucunda medikal işsizliğin artması, yapay zekânın duygudan yoksun olması, tıbbi hatalarda sorumlunun belirsizliği, maliyet gerektirmesi ve etik problemlerdir. Sonuç: Sağlıkta yapay zekâ avantajları ve dezavantajları olan kompleks bir süreç olarak düşünülmektedir. Bu çalışma ile tüm bu parametrelere açıklık getirilmeye çalışılmıştır

The Use of Artificial Intelligence in the Health Institutions: A Qualitative Research

Objective: Artificial intelligence has recently been investigated about in many fields, including health sciences. However, there are limited studies about artificial intelligence in the literature. In this study, it is aimed to evaluate the thoughts of health administrators about the use of artificial intelligence in the field of health. Materials and Methods: Qualitative research method was used in the study and the data were obtained by face-to-face interview technique. The participants of the research consist of 12 health professionals who have been working in the health directorate center for at least 10 years. Participants were determined by purposive sampling model. Open-ended questions were asked to the participants to determine their thoughts about the use of artificial intelligence in health. A total of 156 coding was determined for study. Coding includes 3 main-themes and 28 sub-themes. Data were analyzed with the NVivo 11 qualitative analysis program. Results: The main advantages of artificial intelligence are that it reduces the workload, speeds up processes and provides time economy. Other advantages; reduction in medical errors and malpractice cases. Parameters considered as disadvantages of artificial intelligence; increasing in medical unemployment as a result process, the lack of emotion of artificial intelligence, uncertainty of the responsible person in medical errors, the need for cost and ethical problems. Conclusion: Artificial intelligence in health is considered as a complex process with advantages and disadvantages. In this study, all these parameters were tried to be clarified.

___

  • Erdem, R, Sarı, B, Endüstri 4.0 ve Toplum 5.0 bağlamında Sağlık Hizmetlerinde Dijital dönüşüm. In: Eke E (ed) Sağlık Yönetiminde Güncel Tartışmalar, Nobel Yayınevi, Ankara, 2020, ss.1-20.
  • Koştı, G, Burmaoğlu, S, Kıdak, L.B, Sağlık 4.0: Sanayide öngörülen gelişimin sağlık sektörüne yansımaları. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 2021, 24(3), 483-506.
  • Slusarczyk, B, Industry 4.0 – Are we ready?, Polish Journal of Management Studies, 2018, 17(1), 232- 248.
  • Özkan, M, Al, A, Yavuz, S, Uluslararası politik ekonomi açısından dördüncü sanayi-endüstri devrimi’nin etkileri ve Türkiye, International Journal of Political Science & Urban Studies, 2018, (1), 1, 1-30.
  • Davutoğlu, N.A, Akgül, B, Yıldız, E, İşletme yönetiminde sanayi 4.0 kavramı ile farkındalık oluşturarak etkin bir şekilde değişimi sağlamak, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2017, 5(52), 544-567.
  • Soylu, A, Endüstri 4.0 ve girişimcilikte yeni yaklaşımlar. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2018, (32), 43-57.
  • Chen, C, Loh, E.W, Kuo, K.N, Tam, K.W, The times they are a-changin’ – healthcare 4.0 is coming! Journal of Medical Systems, 2020, 44(2), 1-4.
  • Thuemmler, C, The case for health 4.0. In: Thuemmler, C, Bai, C, (Eds.), Health 4.0: How virtualization and big data are revolutionizing healthcare, Springer, Germany, 2017, pp. 1-22.
  • Hardy, M, Harvey, H, Artificial intelligence in diagnostic imaging: Impact on the radiography profession, The British Journal of Radiology, 2020, 93(1108), 1-7.
  • Lillehaug, S.I, Lajoie, S.P, AI in medical education—another grand challenge for medical informatics. Artificial Intelligence in Medicine, 1998, 12(3), 197-225.
  • Elmas, Ç, Yapay Zekâ Uygulamaları, (4. Baskı), Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2018.
  • Akalın, B, Veranyurt, Ü, Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ, Acta Infologica, 2021, 5(1), 231-240.
  • Thinktech STM Teknolojik Düşünce Merkezi Araştırma Raporu, https://thinktech.stm.com.tr/tr/ileri-saglik-teknolojileri-i-akilli-saglik-uygulamalari-ve-veri-analizi-ile-saglik-sorunlarini-tanimlamak (erişim tarihi, 25.05.2022).
  • PWC, https://www.pwc.com/gx/en/industries/healthcare/publications/ai-robotics-new-health/transforming-healthcare.html (erişim tarihi: 24.05.20222).
  • Premuzic, T.C, Ahmetoglu, G, The pros and cons of robot managers. Harvard Business Review, 2016.
  • Büyükgöze, S., & Dereli, E. (2019). Dijital sağlık uygulamalarında yapay zekâ. VI. Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık, 2019, 07-10.
  • Mesquita, A.C, Zamirimle, C.M, De Carvalho, E.C, The use of robots in nursing care practices: An exploratory descriptive study, Online Brazilian Journal of Nursing, 2016, 15(3), 404-413.
  • Yıldırım, A, Şimşek, H, Nitel araştırma yöntemleri, Seçkin Yayınları, Ankara, 2013.
  • Berg, B.L, Lune, H, Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri, Aydın, H, (ed.) Eğitim Yayınevi, Konya, 2015.
  • Creswell, J.W, Nitel araştırma yöntemleri. In: Qualitative research methods]. Bütün, M, Demir, SB, (ed.) Siyasal Kitapevi, İstanbul, 2013.
  • Maxwell, J.A, Nitel araştırma tasarımı: Etkileşimli bir yaklaşım. Çevikbaş M, (ed) Nobel, Ankara, 2018.
  • Tredinnick, L, Artificial intelligence and professional roles, Business Information Review, 2017, 34(1), 37-41.
  • Demirhan, A, Kılıç, Y.A, İnan, G, Tıpta yapay zekâ uygulamaları, Yoğun Bakım Dergisi, 2010, 9(1), 31-41.
  • Ng, Z.Q, Theophilus, M, Jung, J.K, Artificial intelligence in pre-operative assessment of patients in colorectal surgery, Türk Kolon ve Rektum Hastalıkları Dergisi, 2021, 31(2), 99-104.
  • Güvercin, C.H, Yapay zekâ ve tıp etiği, Türkiye Klinikleri, 2020, 1, 7-13.
  • Çilhoroz, Y, Işık, O, Yapay Zekâ: Sağlık hizmetlerinden uygulamalar, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2021, 23(2), 573-588.
  • Castagno, S, Khalifa, M, Perceptions of artificial intelligence among healthcare staff: A qualitative survey study, Frontiers in artificial intelligence, 2020, 1, 3-7.
  • Filiz, E, Güzel, Ş, Şengül A, Sağlık profesyonellerinin yapay zekâ kaygı durumlarının incelenmesi, Journal of Academic Value Studies, 2022, 8(1), 47-55.
  • Öcal, E.E, Atay, E, Önsüz, M.F, Algın, F, Çokyiğit, F.K, Kılınç, S, Köse, Ö.S, Yiğit, F.N, Tıp fakültesi öğrencilerinin tıpta yapay zekâ ile ilgili düşünceleri, Türk Tıp Öğrencileri Araştırma Dergisi, 2020, 2(1), 9-16.
  • Yılmaz, Y, Yılmaz, D.U, Yıldırım, D, Korhan, E.A, Özer, D, Yapay zekâ ve sağlıkta yapay zekânın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri, Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 2021, 12(3), 297-308.
Celal Bayar Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi-Cover
  • ISSN: 2147-9607
  • Yayın Aralığı: 4
  • Başlangıç: 2014
  • Yayıncı: Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

Hipertansif Hastalarda Angiotensin Tip 1 Resptör Blokörleri ile Tedavi Etkisinin Egzersiz Doku Doppler Ekokardiyografik Parametrelerle Değerlendirilmesi

Caner TOPALOĞLU

Yapay Zekânın Sağlık Alanında Kullanımı: Nitel Bir Araştırma

Şerife GÜZEL, Hilal AKMAN DÖMBEKCİ, Fettah EREN

VAKA TEMELLİ ÖĞRENME YÖNTEMİNİN PEDİATRİ HEMŞİRELİĞİ ÖĞRENCİLERİNİN KLİNİK KARAR VERME SÜRECİNDE ÖZGÜVEN VE ANKSİYETE ÜZERİNE ETKİSİ

Mukaddes DEMİR ACAR, Ümran ÇEVİK GÜNER, Birgül VURAL

Tip 1 Diyabetli Diyetisyenlerin Ortoreksiya Nervoza ve Yeme Tutumu Açısından Değerlendirilmesi

Arda Can GÜLŞEN, Zehra BATU

Nf-Kappa B Sinyal Yolu ve Kanserde Potansiyel Terapotik Yaklaşımlar

Esra BİLİCİ, Cevdet UĞUZ

Adolesanda Diz Çıkığı Nedeniyle Yavaş İlerleyen Popliteal Arter Oklüzyonu Sonrası Flep Nekrozu: Bir Olgu Sunumu

Merve ÖZKAYA ÜNSAL, Zülfükar Ulaş BALİ, Yavuz TULUY, Aziz PARSPANCI

Yenidoğan Hiperbilirubinemisinde Kan Değişiminin Etkinliği ve Komplikasyonları

Sema TANRIVERDİ, Burcugül KARASULU BECİ

Merkezimizde Sol Ana Koroner Stent İmplantasyonu Uygulanan Hastaların Major Advers Kardiyak Olaylar Açısından İncelenmesi

Sercan ÇAYIRLI, Ufuk ERYILMAZ, Sevil GÜLAŞTI

Tek Merkez, İki Farklı Beta Talasemili Çocuk Hasta Grubunda Beta Talasemi Mutasyonlarının Çeşitliliği

Ayşe ÖZKAN, Özge ÖZALP YÜREĞİR, Banu İNCE, Bilge SARIKEPE, Özlem ANLAŞ

Cerrahi Hastalarında Ameliyat Sonrası Uyku Kalitesi ve Uyku Düzenini Etkileyen Faktörler

Eda PARA, Yasemin USLU