Geri Dön

Hastaların yapay zeka kaygı düzeyleri ve tıp alanında yapay zeka kullanımına ilişkin endişeleri

Patients' anxiety levels regarding artificial intelligence and their concerns about its use in medicine

  1. Tez No: 1018622
  2. Yazar: GÜLER AÇELYA AYKAÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN APAYDIN
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Aile Hekimliği, Family Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu çalışmada, hastaların yapay zeka kaygı düzeyi ile yapay zekanın tıp alanında kullanımına ilişkin endişeleri arasındaki ilişkinin incelenmesi ve bu iki değişkenin cinsiyet, yaş grubu, eğitim durumu, meslek ile depresyon veya anksiyete bozukluğu tanısı alma durumuna göre değerlendirilmesi hedeflenmiştir Gereç ve yöntem: Tanımlayıcı kesitsel nitelikteki araştırma 01.12.2025-30.04.2026 tarihleri arasında Türkiye'de yaşayan, Türkçe okur-yazar olan 18-97 yaş aralığındaki gönüllü erişkin katılımcılarla yürütülmüştür. Veriler; cinsiyet, yaş grubu, eğitim durumu, meslek, depresyon veya anksiyete bozukluğu tanı öyküsüne ilişkin bilgileri içeren beş maddelik sosyodemografik bilgi formu, 21 maddelik Yapay Zeka Kaygı Ölçeği (YZKÖ) ve araştırmacı tarafından tıpta yapay zeka kullanımına ilişkin endişeleri değerlendirmek amacıyla oluşturulan sekiz maddelik soru seti aracılığıyla toplanmıştır. Verilerin istatistiksel analizi SPSS 25.0 programı kullanılarak gerçekleştirildi. Tanımlayıcı istatistiklerin yanı sıra grup karşılaştırmalarında bağımsız örneklem t-testi ve tek yönlü varyans analizi, değişkenler arasındaki ilişkilerin değerlendirilmesinde Pearson korelasyon v analizi kullanıldı. Araştırmacı tarafından oluşturulan sekiz maddelik soru setinin geçerliliği açımlayıcı faktör analizi, KMO ve Bartlett testleriyle, güvenirliği ise Cronbach alfa katsayısı ile değerlendirildi. Bulgular: Çalışmaya 1002 katılımcı dahil edilmiştir. Katılımcıların Yapay Zeka Kaygı Ölçeği (YZKÖ) toplam puan ortalaması 82,03±26,41, tıpta yapay zeka kullanımına ilişkin endişeleri değerlendirmek amacıyla oluşturulan sekiz maddelik soru seti (TYZE) puan ortalaması ise 36,94±11,41 olarak bulunmuştur. TYZE'nin Cronbach alfa katsayısı 0,894, KMO değeri 0,910 ve açıklanan toplam varyansı %57,8 olarak saptanmıştır. YZKÖ toplam puanı ile TYZE puanı arasında pozitif yönlü, güçlü ve istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur (r=0,642; p<0,001). Kadın katılımcıların hem YZKÖ hem de TYZE puanları erkek katılımcılara göre daha yüksek bulunmuştur (p<0,001). Eğitim düzeyine göre her iki puan türünde anlamlı farklılıklar saptanmış olup, genel olarak eğitim düzeyi arttıkça kaygı ve endişe puanlarının azaldığı gözlenmiştir. Depresyon veya anksiyete bozukluğu tanı öyküsüne göre YZKÖ ve TYZE puanları arasında anlamlı farklılık saptanmamıştır. Sonuç: Araştırma bulguları, toplumda yapay zekaya yönelik genel kaygı ile tıp alanında yapay zeka kullanımına ilişkin endişelerin birbiriyle yakından ilişkili olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulguların, toplumun yapay zekaya yönelik kaygılarının ve tıpta yapay zeka kullanımına ilişkin endişelerinin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlayacağı, ayrıca yapay zekanın tıp alanına güvenli ve etik ilkelere uygun bir biçimde entegrasyonuna yönelik çalışmaları destekleyeceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Objective: This study aimed to examine the relationship between patients' levels of artificial intelligence anxiety and their concerns regarding the use of artificial intelligence in medicine and to evaluate these two variables according to sex, age group, educational level, occupation, and history of depression or anxiety disorder. Materials and Methods: This descriptive cross-sectional study was conducted between December 1, 2025, and April 30, 2026, among voluntary Turkish-speaking participants aged 18–97 years living in Türkiye. Data were collected using a five-item sociodemographic questionnaire that included information on gender, age group, educational level, occupation, and a history of depression or anxiety disorder, the 21-item Artificial Intelligence Anxiety Scale (AIAS), and an eight-item questionnaire developed by the researcher to assess concerns regarding the use of AI in medicine. Statistical analyses were performed using SPSS version 25.0. Descriptive statistics, independent vii samples t-test, one-way analysis of variance, and Pearson correlation analysis were used. The validity and reliability of the eight-item questionnaire developed by the researcher were evaluated using exploratory factor analysis, the Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) measure, Bartlett's test of sphericity, and Cronbach's alpha coefficient. Results: A total of 1,002 participants were included in the study. The mean total score on the Artificial Intelligence Anxiety Scale (AIAS) was 82.03 ± 26.41, while the mean score on the eight-item questionnaire developed to assess concerns regarding the use of artificial intelligence in medicine was 36.94 ± 11.41. The questionnaire demonstrated a Cronbach's alpha coefficient of 0.894, a Kaiser–Meyer–Olkin (KMO) value of 0.910, and a total explained variance of 57.8%. A strong, positive, and statistically significant correlation was found between the AIAS total score and the questionnaire score (r = 0.642, p <0.001). Female participants had significantly higher AIAS and questionnaire scores than male participants (p <0.001). Significant differences were observed in both scores according to educational level, with higher educational attainment generally associated with lower levels of anxiety and concerns. No significant differences in AIAS or questionnaire scores were observed according to a history of depression or anxiety disorder. Conclusion: The findings indicate that general AI anxiety among the public is closely associated with concerns regarding the use of AI in medicine. The findings are expected to contribute to a better understanding of public anxiety about artificial intelligence and concerns regarding its use in medicine, while also supporting efforts toward the safe and ethically appropriate integration of artificial intelligence into medical practice.

Benzer Tezler

  1. Gömülü yirmi yaş diş çekimlerinde yapay zekanın hasta anksiyetesi üzerindeki rolü

    The role of artificial intelligence and different information methods on patient anxiety in impacted third molar extractions

    BAHADIR ZAMBAK

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Diş HekimliğiKırıkkale Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇOBAN

  2. Deep feature transfer from deep learning models into machine learning algorithms to classify COVID-19 from chest X-ray images

    Göğüs röntgeni görüntülerinden COVID-19 sınıflandırması yapmak amacıyla derin öğrenme modellerinden makine öğrenmesi algoritmalarına derin öznitelik aktarımı

    OZAN GÜLDALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL İNAN

  3. EEG sinyalleri kullanarak epileptik nöbetlerin önceden tahmin edilmesi

    Prediction of epileptic seizures in advance using EEG signals

    ATAKAN DAŞDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK

  4. Birinci basamakta çalışan hekim, ebe ve hemşirelerde yapay zekâ kaygısı, yapay zekâ okuryazarlığı ve sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanımına yönelik tutumun değerlendirilmesi

    Evaluation of artificial intelligence anxiety, AI literacy, and attitudes toward the use of artificial intelligence in health services among physicians, midwifes, and nurses working in primary care

    AFRANUR ŞENTÜRK HAYAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Aile HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BUĞU USANMA KOBAN

  5. Hastalar için radyolojide yapay zekâ tutum ölçeği Türkçe formunun geçerlik ve güvenirlik çalışması

    Reliability and validitystudy of Turkish version of artificial intelligence in radiology attitude scale for patients

    AYŞE MARAŞLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Sağlık YönetimiBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU BULUT