Geleneksel tıp teşhis yöntemlerinin yapay zeka ile geliştirilen uygulamalarına duyulan güven ve tercih eğiliminin araştırılması
Investigation of trust and preference tendency in artificial intelligence-improved applications of traditional medical diagnostic methods
- Tez No: 889346
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ TİMUÇİN ATAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Antropoloji, Biyomühendislik, Deontoloji ve Tıp Tarihi, Anthropology, Bioengineering, Medical History and Ethics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Yapay zeka, insan zihnini ve davranışlarını taklit eden makineler geliştirmeyi amaçlayan, mühendislik, felsefe ve psikoloji gibi disiplinleri bir araya getiren bir alandır. Derin öğrenme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka uygulamaları, tıbbi verilerin güvenliği ve tıbbi teşhis sistemlerinin geliştirilmesi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, geleneksel tıpta uzun süredir kullanılan teşhis yöntemleri de bilimsel çalışmalar ve tıbbi cihazlarla daha fazla ilgi görmektedir. Yapay zeka, tecrübe ve gözleme dayanan bu uygulamaların kanıt düzeyini artırmakta, daha hızlı, yetkin ve güvenilir hale getirilmesine katkı sağlamaktadır. Bu gelişmeler ışığında çalışmamız, toplumun geleneksel tıp teşhis yöntemlerine ve bu yöntemlerin yapay zeka destekli uygulamalarına duyduğu güveni ve tercih eğilimini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. 295 yetişkin bireyden geleneksel tıp teşhis yöntemleri ve yapay zeka hakkında soruların cevapları alınmış ve analiz edilmiştir. Araştırma, geleneksel tıp teşhis yöntemlerinin yapay zeka destekli uygulamalarına duyulan güvenin kişisel özelliklerle (yaş, eğitim, cinsiyet) ilişkisini incelemektedir. Anket, sosyal medya aracılığıyla katılım sağlayan 295 yetişkin üzerinde uygulanmıştır. Geleneksel tıp teşhis yöntemlerini bilen bireyler analizin tamamına dahil edilirken, bu yöntemleri bilmeyenler sadece yapay zeka uygulamalarına duyulan güven analizine dahil edilmiştir. Bulguların değerlendirilmesinde aritmetik ortalama, standart sapma, ki-kare, OneWay ANOVA ve Tukey HSD testleri kullanılmıştır. Çalışmamız, katılımcıların görüşleriyle sınırlıdır; çoğunluk geleneksel tıp yöntemlerini güvenilir bulurken, yapay zeka teşhislerine güven düşük, yapay zeka uygulamalarına duyulan güven konusunda ise kararsızdır.
Özet (Çeviri)
Artificial intelligence (AI) is a field that brings together disciplines such as engineering, philosophy, and psychology, aiming to develop machines that mimic human thought and behavior. AI applications like deep learning and machine learning are utilized in areas such as medical data security and the development of medical diagnostic systems. With the advancement of technology, diagnostic methods that have long been used in traditional medicine are receiving more attention from scientific studies and medical devices. AI is increasing the evidence level of these practices based on experience and observation, contributing to making them faster, more competent, and reliable. In light of these developments, our study aims to assess the public's trust and preference towards traditional medicine diagnostic methods and their AI-supported applications. Answers to questions about traditional medicine diagnostic methods and AI were collected and analyzed from 295 adult individuals. The research investigates the relationship between trust in AI-supported applications of traditional medicine diagnostic methods and personal characteristics (age, education, gender). The survey was conducted on 295 adults who participated through social media. Individuals familiar with traditional medicine diagnostic methods were included in the entire analysis, while those unfamiliar with these methods were only included in the analysis of trust in AI applications. Arithmetic mean, standard deviation, chi-square, OneWayANOVA, and TukeyHSD tests were used in the evaluation of the findings. Our study is limited to the opinions of the participants; the majority find traditional medicine methods reliable, while trust in AI diagnoses is low, and there is indecision regarding trust in AI applications.
Benzer Tezler
- Manyetik rezonans görüntüleri yardımıyla Multiple Skleroz hastalığının tanısı için derin öğrenme yöntemlerinin analizi
Analysis of deep learning methods using magnetic resonance images for the diagnosis of Multiple Sclerosis disease
FATMA AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CEVAHİR ÇINAR
- Erken ve ortak füzyon stratejileri ile derin ve geleneksel görüntü özelliklerinin entegrasyonuna dayalı diz osteoartriti derecelendirmesi
Grading of knee osteoarthritis based on the integration of deep and traditional image features via early and joint fusion strategies
USAME YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ZEHRA SOLAK
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR