Antalya ilindeki aile hekimlerinin yapay zekâ kaygı düzeylerinin değerlendirilmesi
Assesment of artificial inteligence anxiety levels among family phsycians in Antalya province
- Tez No: 1018737
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN AVCI
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Aile Hekimliği, Family Medicine
- Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, aile hekimliği, yapay zekâ kaygısı, birinci basamak sağlık hizmetleri, klinik karar destek sistemleri, Artificial intelligence, family medicine, artificial intelligence anxiety, primary healthcare, clinical decision support systems
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Antalya İlindeki Aile Hekimlerinin Yapay Zekâ Kaygı Düzeylerinin Değerlendirilmesi Amaç: Bu çalışma, Antalya ilinde görev yapan aile hekimlerinin yapay zekâya yönelik kaygı düzeylerini belirlemek, bu kaygıyla ilişkili olabilecek sosyodemografik ve mesleki faktörleri incelemek ve yapay zekânın klinik süreçlerdeki kullanımına ilişkin algıları değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Kesitsel, gözlemsel ve analitik tipte planlanan araştırmaya Antalya ilinde görev yapan 300 aile hekimi dahil edilmiştir. Veriler, sosyodemografik ve mesleki özellikleri, yapay zekâ kullanım durumunu ve yapay zekâya ilişkin klinik algıları değerlendiren bilgi formu ile Yapay Zekâ Kaygısı Ölçeği (YZKÖ) kullanılarak toplanmıştır. YZKÖ; öğrenme, iş değiştirme, sosyoteknik körlük ve yapılandırma olmak üzere dört alt boyuttan oluşmaktadır. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler, Mann-Whitney U testi, Kruskal-Wallis testi, Spearman korelasyon analizi ve çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılmıştır. İstatistiksel anlamlılık düzeyi p<0,05 olarak kabul edilmiştir. Bulgular: Katılımcıların YZKÖ toplam puan ortalaması 66,08±24,25 olarak bulunmuştur. Bu değer, ölçekten alınabilecek en yüksek toplam puanın yaklaşık %44,9'una karşılık gelmektedir. Alt boyutların maksimum puana oranları incelendiğinde, göreli olarak en yüksek oranın sosyoteknik körlük alt boyutunda (%55,5), en düşük oranın ise öğrenme alt boyutunda (%35,3) olduğu görülmüştür. Cinsiyete göre YZKÖ toplam puanı açısından anlamlı farklılık saptanmamış; ancak yapılandırma alt boyutunda kadın hekimlerin sıra ortalaması erkeklere göre anlamlı düzeyde daha yüksek bulunmuştur (p=0,037). Yaş, medeni durum, meslekte toplam çalışma süresi, mesleki unvan, görev yapılan kurum türü, günlük ortalama hasta sayısı ve yapay zekâ eğitimi alma durumu ile YZKÖ puanları arasında anlamlı farklılık saptanmamıştır (p>0,05). Günlük hayatta yapay zekâ kullanma durumuna göre öğrenme alt boyutunda, çalışma hayatında yapay zekâ kullanma durumuna göre ise yapılandırma alt boyutunda anlamlı farklılık belirlenmiştir. Yapay zekâ kullanım sıklığı, tanı ve tedavi süreçlerine ilişkin algılar ile YZKÖ toplam puanı ve bazı alt boyutlar arasında anlamlı ilişkiler saptanmıştır. Spearman korelasyon analizinde YZKÖ alt boyutları ve toplam puanı arasında pozitif yönde anlamlı ilişkiler bulunmuştur (p<0,001). Çoklu doğrusal regresyon modelinin genel olarak istatistiksel anlamlılığa ulaştığı, ancak açıklayıcılık düzeyinin düşük olduğu belirlenmiştir (F(9,290)=1,946; p=0,046; R²=0,057; düzeltilmiş R²=0,028). Modelde yapay zekânın tanıyı etkilediği düşüncesi ve hasta bakım kalitesini artırdığına ilişkin algı, YZKÖ toplam puanı ile bağımsız ilişkili değişkenler olarak saptanmıştır. Sonuç: Bu çalışmada aile hekimlerinin yapay zekâya yönelik kaygılarının çok boyutlu bir yapı gösterdiği belirlenmiştir. Bulgular, yapay zekâ kaygısının temel demografik ve mesleki özelliklerden çok, yapay zekânın sağlık hizmetlerindeki kullanım biçimi, klinik karar süreçlerindeki rolü, kullanım deneyimi ve mesleki sorumluluklara ilişkin algılarla ilişkili olabileceğini düşündürmektedir. Birinci basamak sağlık hizmetlerinde yapay zekâ uygulamalarının entegrasyonunda kullanıcı odaklı sistemlerin geliştirilmesi, klinik uygulamaya yönelik eğitimlerin güçlendirilmesi ve etik-hukuki sorumlulukların açık biçimde tanımlanması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Assessment of Artificial Intelligence Anxiety Levels Among Family Physicians in Antalya Province Objective: This study aimed to determine the artificial intelligence anxiety levels of family physicians working in Antalya, to examine the sociodemographic and professional factors that may be associated with this anxiety, and to evaluate their perceptions regarding the use of artificial intelligence in clinical processes. Materials and Methods: This cross-sectional, observational, and analytical study included 300 family physicians working in Antalya. Data were collected using an information form assessing sociodemographic and professional characteristics, artificial intelligence use, and clinical perceptions regarding artificial intelligence, together with the Artificial Intelligence Anxiety Scale (AIAS). The AIAS consists of four subdimensions: Learning, Job Replacement, Sociotechnical Blindness, and Artificial Intelligence Configuration. Descriptive statistics, the Mann-Whitney U test, the Kruskal-Wallis test, Spearman correlation analysis, and multiple linear regression analysis were used for data analysis. A p value of <0.05 was considered statistically significant. Results: The mean total AIAS score of the participants was 66.08±24.25. This value corresponded to approximately 44.9% of the maximum possible total score. When the subdimensions were evaluated as percentages of their maximum possible scores, the highest relative score was observed in the Sociotechnical Blindness subdimension (55.5%), whereas the lowest relative score was observed in the Learning subdimension (35.3%). No significant difference was found in the total AIAS score according to gender; however, female physicians had significantly higher rank scores than male physicians in the Artificial Intelligence Configuration subdimension (p=0.037). No significant differences were found between AIAS scores and age, marital status, total duration of professional experience, professional title, type of institution, average number of patients seen per day, or previous artificial intelligence education (p>0.05). A significant difference was found in the Learning subdimension according to artificial intelligence use in daily life, and in the Artificial Intelligence Configuration subdimension according to artificial intelligence use in professional practice. Significant associations were also found between the frequency of artificial intelligence use, perceptions regarding the effect of artificial intelligence on diagnostic and treatment processes, and the total AIAS score and some subdimension scores. Spearman correlation analysis showed positive and statistically significant correlations between the AIAS subdimensions and the total AIAS score (p<0.001). The multiple linear regression model reached overall statistical significance; however, its explanatory power was low (F(9,290)=1.946; p=0.046; R²=0.057; adjusted R²=0.028). Perceptions that artificial intelligence affects diagnostic processes and improves patient care quality were independently associated with the total AIAS score. Conclusion: This study demonstrated that artificial intelligence anxiety among family physicians has a multidimensional structure. The findings suggest that artificial intelligence anxiety may be associated less with basic demographic and professional characteristics and more with the perceived use of artificial intelligence in healthcare, its role in clinical decision-making processes, user experience, and perceptions regarding professional responsibilities. In the integration of artificial intelligence applications into primary healthcare, the development of user-centered systems, the strengthening of clinically oriented training programs, and the clear definition of ethical and legal responsibilities are recommended.
Benzer Tezler
- Antalya ilindeki epidermolizis bülloza tanılı hastaların aile hekimliği bakış açısıyla değerlendirilmesi
Assessment of patients diagnosed with epidermolysis bullosa in Antalya province from the perspective of family medicine
TUĞBA BALIK KOZAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DR. ZEYNEP AŞIK
- Birinci basamak sağlık hizmetlerine başvuran 18-49 yaş arası evli kadınların prekonsepsiyonel bakım alma durumlarının değerlendirilmesi
Assessment of preconception care utilization among married women aged 18–49 years attending primary health care services
SÜMEYYE AYTEKİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile HekimliğiAkdeniz ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN AVCI
- Antalya ilinde yaz döneminde yaşlılarda sağlık ekolojisi
Başlık çevirisi yok
YÜCEL ÇEVİREN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Aile HekimliğiAkdeniz ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAMAN
- Aile hekimliğinde yaşlı değerlendirmesi
Geriatric assessment at family medicine
ZEYNEP AŞIK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Aile HekimliğiAkdeniz ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELAHAT AKDENİZ
- Hemşirelerin deneyimledikleri ilaç uygulama hatalarının oluşum nedenlerine ilişkin algıları
Nurses' perceptions of causes of medication errors experienced
SONGÜL BİŞKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
HemşirelikAkdeniz ÜniversitesiCerrahi Hastalıklar Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA CEBECİ