Sağlıkta Yapay Zekâ ve Robotlar Hakkında Kimler Ne Düşünüyor? Kuşaklar Üzerine Bir Araştırma

Bu çalışmanın temel amacı; Bebek Patlaması, X, Y ve Z Kuşaklarına mensup olan bireylerin sağlıkta yapay zekâ ve robotlar hakkındaki düşüncelerini araştırmaktır. Uşak ilinde gerçekleştirilen çalışmada 520 kişiden toplanan veriler Ki-Kare testi ile analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda Z Kuşağı’nın istatistiksel açıdan anlamlı derecede yapay zekâ kavramına aşina oldukları ve yapay zekânın tıp alanında kullanımı hakkında bilgi sahibi oldukları belirlenmiştir. Z Kuşağı’nın sağlıkta yapay zekâ ve robotlara karşı anlamlı derecede korku duydukları, bu türden güncel teknolojilere karşı güven duymadıkları tespit edilmiştir. Öte yandan Y ve Z Kuşaklarının sağlıkta yapay zekâ ve robotik teknolojileri anlamlı derecede faydalı buldukları ortaya konulmuştur. Y Kuşağı bu teknolojilerin; tanı ve tedavideki başarı oranlarını, hasta memnuniyetini, sağlık hizmetlerinde verimliliği artıracağını, sağlıkta yapay zekâ ve robotik konusunda eğitim almanın kariyer için faydalı olacağını düşünmektedir. Z Kuşağı ise bu teknolojilerin; sağlık çalışanlarının iş yükünü azaltacağını, hastalık taramasını ve monoton görevleri basitleştireceğini, tıp ve sağlık yönetimi alanında devrim yaratacağını düşünmektedir. Mevcut alan yazında henüz konuyla doğrudan ilgili herhangi bir araştırmaya rastlanmamış olması, sonuçların kıyaslanabilirliğini ve yorumlanmasını zorlaştırmaktadır. Bu bağlamda konunun farklı kültürlerde ve örneklem büyüklüklerinde çalışılarak literatürün geliştirilmesine katkıda bulunulması büyük bir önem arz etmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Z Kuşağı, Y Kuşağı, X Kuşağı, Sağlıkta Yapay Zekâ ve Robotik

What Do People Think About Artificial Intelligence and Robots in Healthcare? A Study on Generations

The main purpose of this study is to investigate the thoughts of individuals belonging to Baby Boomers, Generations X, Y and Z about artificial intelligence and robots in health. In the study carried out in Uşak city, the data collected from 520 people were analyzed with the Chi-Square test. As a result of the study, it was determined that Generation Z was statistically significantly familiar with the concept of artificial intelligence and had knowledge about the use of artificial intelligence in the field of medicine. It has been determined that Generation Z has a significant fear of artificial intelligence and robots in health, and they do not trust such up-to-date technologies. On the other hand, it has been revealed that Generations Y and Z find artificial intelligence and robotic technologies significantly beneficial in health. Generation Y thinks that these technologies will increase the success rates in diagnosis and treatment, patient satisfaction, efficiency in health services, and that training on artificial intelligence and robotics in health will be beneficial for careers. Generation Z, on the other hand, thinks that these technologies will reduce the workload of healthcare professionals, simplify disease screening and monotonous tasks, and revolutionize medicine and health management. The fact that no research directly related to the subject has yet been found in the current literature makes it difficult to compare and interpret the results. In this context, it is of great importance to contribute to the development of the literature by studying the subject in different cultures and sample sizes.

Keywords:

Z Kuşağı, Y Kuşağı, X Kuşağı, Sağlıkta Yapay Zekâ ve Robotik,

PDF

___

Adıgüzel, O., Batur, H. Z., & Ekşili, N. (2014). Kuşakların Değişen Yüzü ve Y Kuşağı ile Ortaya Çıkan Yeni Çalışma Tarzı: Mobil Yakalılar. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (19), 165-182.
Altunbay, M., & Bıçak, N. (2018). Türkçe Eğitimi derslerinde “Z Kuşağı” bireylerine uygun teknoloji tabanlı uygulamaların kullanımı. Zeitschrift für die Welt der Türken/Journal of World of Turks, 10(1), 127-142.
Baltacı, A. (2018). Nitel araştırmalarda örnekleme yöntemleri ve örnek hacmi sorunsalı üzerine kavramsal bir inceleme. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 231-274.
Bejtkovský, J. (2016). The current generations: The Baby Boomers, X, Y and Z in the context of human capital management of the 21st Century in selected corporations in the Czech Republic. Littera scripta, 9(2), 25-45.
Berkup, S. B. (2014). Working with generations X and Y in generation Z period: Management of different generations in business life. Mediterranean Journal of Social Sciences, 5(19), 218-218.
Clarke, P. B. (2012 ) Din Sosyolojisi, Çev. İ.Çapcıoğlu, İmge Kitabevi.
Deliotte, Y Kuşağı Araştırması (2015). http://www2.deloitte.com/tr/tr/pages/human-capital/articles/the-deloitte-millennialsurvey-2015.html , Erişim Tarihi: 14.12.2021.
Doğaner, A. (2021). The Approaches and Expectations of the Health Sciences Students Towards Artificial Intelligence. Karya Journal of Health Science, 2(1), 5-11.
Fenech, R., Baguant, P., & Abdelwahed, I. (2020). Robotics and Generation Zapprehension or attachment? International Journal of Business Performance Management, 21(1-2), 245-259.
Gegez, A. E. (2014). Pazarlama Araştırmaları. (4nd ed). İstanbul: Beta Yayıncılık.
Gümüş, N. (2020). Z Kuşağı Tüketicilerin Satın Alma Karar Tarzlarının İncelenmesi. Journal of Yasar University, 15(58), 381-396.
Gürdin, B. Türkiye’de Robonomi: Z Kuşağı Gençlerin Hastanelerde Potansiyel Hizmet Robotu Kullanımına Yönelik Tutumları. Artuklu Kaime Uluslararası İktisadi ve İdari Araştırmalar Dergisi, 3(1), 56-78.
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (2006). Multivariate data analysis (5th ed.)Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Hoşgör, H., & Güngördü, H. (2022). Sağlıkta Yapay Zekânın Kullanım Alanları Üzerine Nitel Bir Araştırma. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (35), 395-407.
İslamoğlu, A. H. ve Alnıaçık, Ü. (2014). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri. (4nd. ed.). İstanbul: Beta Yayıncılık.
Kavalcı, K. ve Ünal, S. (2016). Y ve Z Kuşaklarının Öğrenme Stilleri ve Tüketici Karar Verme Tarzları Açısından Karşılaştırılması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20 (3), 1033-1050.
Komasawa, N., Nakano, T., Terasaki, F., & Kawata, R. (2021). Attitude Survey toward Artificial Intelligence in Medicine among Japanese Medical Students. Bulletin of Osaka Medical and Pharmaceutical University, 67(1), 1-8.
Kyles, D. (2005). Managing Your Multigenerational Workforce. Strategic Finance, 87(6), 52-55.
Lower, J. (2008). Brace Yourself Here Comes Generation Y. Critical Care Nurse, 28 (5), 80-85.
Mathur, U. C. (2008).International marketing management: Text and cases.SAGE Publications India Pvt Ltd.
Mercan, N. (2016). X, Y ve Z Kuşağı Kadınların Farklı Tüketim Alışkanlarının Modern Dünyada İnşa Edilmesi. Kadın Araştırmaları Dergisi, 2 (1), 59-70.
Moon, J. Y., & Sim, S. J. (2018). The Expectation of Medical Artificial Intelligence of Students Majoring in Health in Convergence Era. Journal of the Korea Convergence Society, 9(9), 97-104. https://doi.org/10.15207/JKCS.2018.9.9.097
Oh, S., Kim, J. H., Choi, S. W., Lee, H. J., Hong, J., & Kwon, S. H. (2019). Physician confidence in artificial intelligence: an online mobile survey. Journal of medical Internet research, 21(3), e12422. https://doi.org/10.2196/12422
Öcal, E. E., Atay, E., Önsüz, M. F., Altın, F., Çokyiğit, F. K., Kılınç, S., Köse, Ö. S., & Yiğit, F. N. (2020). Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Tıpta Yapay Zekâ ile İlgili Düşünceleri. Türk Tıp Öğrencileri Araştırma Dergisi, 2(1), 9-16.
PrakashYadav, G., & Rai, J. (2017). The Generation Z and their social media usage: A review and a research outline. Global journal of enterprise information system, 9(2), 110-116. https://doi.org/10.18311/gjeis/2017/15748
Reffien, M. A. M., Selamat, E. M., Sobri, H. N. M., Hanan, M. F. M., Abas, M. I., Ishak, M. F. M., Azit, N. A., ... & Ismail, A. (2021). Physicians’ attitude towards artificial intelligence in medicine, their expectations and concerns: an online mobile survey. Malaysian Journal of Public Health Medicine, 21(1), 181-189.
Seymen, A. F. (2017). Y ve Z kuşak insanı özelliklerinin Milli Eğitim Bakanlığı 2014-2019 stratejik programı ve TÜBİTAK Vizyon 2023 öngörüleri ile ilişkilendirilmesi. Kent Akademisi, 10(4), 467-489.
Sit, C., Srinivasan, R., Amlani, A., Muthuswamy, K., Azam, A., Monzon, L., & Poon, D. S. (2020). Attitudes and perceptions of UK medical students towards artificial intelligence and radiology: a multicentre survey. Insights into imaging, 11(1), 1-6. https://doi.org/10.1186/s13244-019-0830-7
Şenbir, H. (2004). Z Son İnsan Mı?”. O Kitaplar, 1. Baskı, Nisan, İstanbul.
Taş, H. Y., & Kaçar, S. (2019). X, Y ve Z kuşağı çalışanlarının yönetim tarzları ve bir işletme örneği. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 11(18), 643-675. https://doi.org/10.26466/opus.554751
Turner, A. (2015). Generation Z: Technology and social interest. The journal of individual Psychology, 71(2), 103-113.
Vinichenko, M. V., Nikiporets-Takigawa, G. Y., Chulanova, O. L., & Ljapunova, N. V. (2021). Threats and risks from the digitalization of society and artificial intelligence: Views of generation Z students. International Journal of Advanced and Applied Sciences, 8(10), 108-115.
Wood, E. A., Ange, B. L., & Miller, D. D. (2021). Are We Ready to Integrate Artificial Intelligence Literacy into Medical School Curriculum: Students and Faculty Survey. Journal of Medical Education and Curricular Development, 8, 1-5. https://doi.org/10.1177/23821205211024078
Yağar, F., & Dökme, S. (2018). Niteliksel Araştırmaların Planlanması: Araştırma Soruları, Örneklem Seçimi, Geçerlik ve Güvenirlik. Gazi Sağlık Bilimleri Dergisi, 3(3), 1-9.
Yalçın Kayıkçı, M., & Kutluk Bozkurt, A. (2018). Dijital Çağda Z ve Alpha Kuşağı, Yapay Zekâ Uygulamaları ve Turizme Yansımaları. Sosyal Bilimler Metinleri, (1), 54-64.
Yokoi, R., Eguchi, Y., Fujita, T., & Nakayachi, K. (2021). Artificial intelligence is trusted less than a doctor in medical treatment decisions: Influence of perceived care and value similarity. International Journal of Human–Computer Interaction, 37(10), 981-990. https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1861763
Yüzbaşıoğlu, E. (2021). Attitudes and perceptions of dental students towards artificial intelligence. Journal of Dental Education, 85(1), 60-68. https://doi.org/10.1002/jdd.12385
Zheng, B., Wu, M., Zhu, S., Zhou, H., Hao, X., Fei, F., ... & Yang, W. (2021). Attitudes of Medical Workers Toward Artificial Intelligence in Ophthalmology: A Comparative Survey. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-195130/v1