Geri Dön

Yapay zeka ile desteklenmiş bilgilendirilmiş onamda etik kodların belirlenmesi

Determining the ethical codes of artificial intelligence-assisted informed consent

  1. Tez No: 878784
  2. Yazar: FATİH AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİLÜFER DEMİRSOY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Deontoloji ve Tıp Tarihi, Sosyoloji, Bilim ve Teknoloji, Medical History and Ethics, Sociology, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Aydınlatılmış onam, Biyoetik, Tıbbi özerklik, Yapay zeka, Informed consent, Bioethics, Clinical autonomy, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıp Tarihi ve Etik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Başlık: Yapay Zekâ ile Desteklenmiş Bilgilendirilmiş Onamda Etik Kodlarının Belirlenmesi Amaç: Bu doktora tezi, yapay zekâ (YZ) destekli bilgilendirilmiş onam sistemlerinin uygulanmasında ortaya çıkabilecek etik sorunları analiz ederek, bu sistemlerin etik kodlarını belirlemeyi amaçlamaktadır. Yöntem: Çalışma, ulusal ve uluslararası bilgilendirilmiş onam ve YZ etiği kılavuzlarının kapsamlı bir incelemesini içermektedir. Ayrıca, GPT-4 tabanlı ChatGPT gibi gelişmiş YZ programlarına bilgilendirilmiş onam senaryoları sunularak etik davranışları değerlendirilmiş ve elde edilen veriler geleneksel etik ilkeleri ve YZ etik kılavuzları ışığında analiz edilmiştir. Bulgular: Geleneksel etik ilkelerin YZ çağında önemini koruduğu ancak şeffaflık, hesap verebilirlik ve denetlenebilirlik gibi yeni ilkelerin ön plana çıktığı görülmüştür. YZ sistemleri, dil ve kültür farklılıklarından kaynaklanan sorunları azaltma, daha ayrıntılı bilgi sağlama ve yönlendirmeleri en aza indirme potansiyeline sahipken, empati, şefkat ve yas gibi insani unsurların eksikliği dikkat çekmektedir. Sonuç: Çalışma, YZ destekli bilgilendirilmiş onam sistemlerinin uygulanmasında dikkat edilmesi gereken 21 etik kod önermektedir. Bu kodlar, hastanın özerkliğini, mahremiyetini ve güvenliğini korurken, YZ sistemlerinin şeffaf, hesap verebilir ve adil olmasını sağlamayı hedeflemektedir. Ayrıca, insan kontrolünün önemine vurgu yapılarak,“metadeontik”adı verilen yeni bir etik yaklaşım önerilmektedir. Bu yaklaşım, evrensel ve değişmez etik ilkelerin, YZ marifetiyle bireysel ihtiyaçlara ve kültürel farklılıklara göre uyarlanmasını öngörmektedir.

Özet (Çeviri)

Title: Determining the Ethical Codes of Artificial Intelligence-Assisted Informed Consent Aim: This doctoral thesis aims to determine the ethical codes for Artificial Intelligence (AI)-assisted informed consent systems by analyzing the ethical issues that may arise in their implementation. Method: The study involves a comprehensive review of national and international guidelines and regulations concerning informed consent and AI ethics. Additionally, advanced AI programs like GPT-4 based ChatGPT were presented with informed consent scenarios to assess their ethical behavior, and the obtained data was analyzed in light of traditional ethical principles and AI ethics guidelines. Results: While traditional ethical principles retain their importance in the age of AI, new principles such as explainability, accountability, and auditability emerge as central. AI systems hold the potential to mitigate issues arising from language and cultural differences, provide more detailed information, and minimize potential biases, yet the lack of human elements like empathy, compassion, and mourning remains a concern. Conclusion: The study proposes 21 ethical codes to be considered in the implementation of AI-assisted informed consent systems. These codes aim to ensure that AI systems are transparent, accountable, and just while protecting patient autonomy, privacy, and safety. Furthermore, highlighting the importance of human oversight, a novel ethical approach termed“metadeontic”is proposed. This approach envisions the adaptation of universal and immutable ethical principles to individual needs and cultural differences through AI, effectively individualizing them within the bounds of universality.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka teknikleri ile desteklenmiş bulanık bilişsel haritalama yöntemi kullanılarak kurumların dijital dönüşümlerinin değerlendirilmesi

    The evaluation of digital transformation in institutions using fuzzy cognitive maps supported by artificial intelligence techniques

    ENES FURKAN ERKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZER UYGUN

  2. Yapay zeka tabanlı uygulamalar ve dijital materyaller ile desteklenmiş çevre eğitimi sürecinin incelenmesi

    Investigation of the environmental education process supported with artificial intelligence and digital materials

    ECE CEREN ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA BENZER

  3. Yapay zekâ destekli parametrik modelleme ile doğadan ilham alan kinetik cephe tasarımı: Günışığı performansının değerlendirilmesi

    Nature-inspired kinetic facade design with artificial intelligence assisted parametric modelling: Evaluation of daylight performance

    HATİCE TUĞÇE BAKIREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ARSLAN SELÇUK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNEŞ MUTLU AVİNÇ

  4. Plan düzensizliğinin yapıların deprem davranışına etkisinin yapay zekâ sistemleri ile optimizasyonu ve modellenmesi

    Optimization and modeling of the effect of plan irregularity on seismic behavior of buildings with artificial intelligence systems

    ZAKIA SADAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDUSSAMET ARSLAN

  5. Hybrid cryptocurrency price prediction: Integrating EGARCH and LSTM with explainable AI

    Hibrit kripto para birimi fiyat tahmini: EGARCH ve LSTM'yi açıklanabilir yapay zeka ile entegre etmek

    ASHRAF NIDHAL MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ