Hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının yapay zekâ tutumları ile tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk düzeyi ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between artificial intelligence attitudes and medical artificial intelligence readiness level of prehospital emergency health services employees
- Tez No: 902667
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMEL FİLİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Yönetimi, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Hastane öncesi, Tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk, Yapay zekâ, Yapay zekâ tutum, Pre-hospital, Medical artificial intelligence readiness, Artificial intelligence, Artificial intelligence attitude
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
İnsanlar yaşamlarını tehdit eden acil durumlar ile karşılaştıklarında hayat kurtarıcı müdahalelere ihtiyaç duymaktadırlar. Bu müdahalelerin hızlı ve etkili bir şekilde sağlanabilmesinde yapay zekâ uygulamaları hem hastalar hem de çalışanlar için büyük avantaj ve kolaylıklar sağlayacaktır. Bu yeni teknolojinin personele benimsetilmesi ve kurumsal düzeyde uygulanabilmesi için çalışanların yapay zekâya olan tutumlarının ve hazırlık düzeylerinin bilinmesi gerekmektedir. Bu çalışma; Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk düzeylerini belirlemek ve bu iki değişken arasındaki ilişkinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Tanımlayıcı ve kesitsel türdeki bu çalışmanın evrenini Isparta ili ve ilçelerinde bulunan 112 İstasyonları, 112 Komuta Kontrol Merkezi ve İl Ambulans Servisi Başhekimliği çalışanları oluşturmaktadır. Araştırma verileri çalışmaya gönüllü olarak katılan 292 çalışandan online anket yöntemi ile toplanmıştır. Araştırmada; kişisel bilgi formu,“Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği”ve“Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Ölçeği”kullanılmıştır. Araştırmada toplanan veriler SPSS 20 programı ile analiz edilmiştir. Verilerin normal dağıldığı tespit edildikten sonra ikili değişkenlerin karşılaştırılmasında“t”testi, üç ve üzeri değişkenlerin karşılaştırılmasında ise ANOVA testi uygulanmıştır. Ölçekler arasındaki ilişkinin tespitinde pearson korelasyon ve basit doğrusal regresyon analizleri yapılmıştır. Araştırmaya katılan çalışanların %56,2' si kadın, %45,9' u Acil Tıp Teknisyeni olarak ve %85' i 112 istasyonunda çalışmaktadır. Yapay Zekâ Pozitif Tutum puan ortalaması x̄=3,45 Yapay Zekâ Negatif Tutum puan ortalaması ise x̄ =3,05' dir. Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk ölçeği toplam puanı x̄=70,63' tür. Ölçeğin alt boyutlarının (bilişsel, beceri, öngörü ve etik) toplam puanları sırasıyla 22,92; 27,40; 9,47; 10,83' tür. Yapay Zekâ Pozitif Tutum ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk ölçeği ve tüm alt boyutları ile arasında pozitif yönlü orta düzeyde anlamlı ilişki vardır. Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk düzeyindeki değişimin %21' i Yapay Zekâ Pozitif Tutum tarafından açıklanmaktadır. Sonuç olarak; Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumlarının pozitif olduğu görülmektedir. Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk düzeyleri de orta değerin üzerindedir. Çalışanların Bilişsel hazır bulunuşluk düzeyleri daha düşük kalırken, Etik hazır bulunuşluk düzeyleri en yüksek değerdedir. Yapay Zekâya Yönelik Tutumları pozitif olan çalışanların, yapay zekâ teknolojilerini kullanmaya daha hazır oldukları söylenebilir.
Özet (Çeviri)
People need life-saving interventions when they encounter emergencies that threaten their lives. Artificial intelligence applications will provide great advantages and conveniences for both patients and employees in providing these interventions quickly and effectively. In order to adopt this new technology to the personnel and to implement it at the institutional level, it is necessary to know the attitudes and readiness levels of the employees towards artificial intelligence. This study was conducted to determine the attitudes of pre-hospital emergency health services employees towards artificial intelligence and the level of medical artificial intelligence readiness and to examine the relationship between these two variables. The population of this descriptive and cross-sectional study consists of 112 Stations, 112 Command Control Centre and Provincial Ambulance Service Chief Physician employees in Isparta province and its districts. The research data were collected from 292 employees who voluntarily participated in the study by online survey method. In the study; personal information form, 'General Attitude Towards Artificial Intelligence Scale' and 'Medical Artificial Intelligence Readiness Scale' were used. The data collected in the study were analysed with SPSS 20 software. After it was determined that the data were normally distributed, 't' test was applied in the comparison of binary variables and ANOVA test was applied in the comparison of three or more variables. Pearson correlation and simple linear regression analyses were performed to determine the relationship between the scales. Of the employees participating in the study, 56.2% were female, 45.9% were working as Emergency Medical Technicians and 85% were working at 112 stations. The mean score of Artificial Intelligence Positive Attitude is x̄=3,45 and the mean score of Artificial Intelligence Negative Attitude is x̄ =3,05. The total score of the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale is x̄=70,63. The total scores of the sub-dimensions of the scale (cognitive, skill, foresight and ethics) are 22,92; 27,40; 9,47; 10,83, respectively. There is a positive and moderately significant relationship between Artificial Intelligence Positive Attitude and Medical Artificial Intelligence Readiness scale and all its sub-dimensions. 21% of the change in the level of Medical AI Readiness is explained by Artificial Intelligence Positive Attitude. As a result, it is seen that Pre-Hospital Emergency Health Services employees have positive Artificial Intelligence Attitudes. Medical Artificial Intelligence Readiness levels are also above the medium value. Cognitive readiness levels of the employees are lower, while Ethical readiness levels are at the highest value. It can be said that employees with positive attitudes towards artificial intelligence are more ready to use artificial intelligence technologies.
Benzer Tezler
- Hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının temel EKG düzeyinin ölçülmesi, 'Kahramanmaraş örneği'
Measurement of basic ECG level of pre-hospital emergency health services employees, the example of Kahramanmaraş
DOĞAN MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Acil TıpBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiAcil Durum ve Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERALP ŞENER
- Hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının karar verme stilleri
Decision making styles of prehospital emergency health care workers
SABRİ ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Acil TıpÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiDisiplinlerarası Afet Eğitimi ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN UZMAN
- hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının afetlere hazırlık algısının demografik özelliklere göre incelenmesi
Examining the disaster preparedness perception of prehospital emergency health services employees according to demographic characteristics
BELKIZ ASLAN ALTIOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Sağlık YönetimiKapadokya ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖZDE SUNMAN
- KBRN olaylarına karşı hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının KKD kullanımı, bilgi ve beceri durumu: Adana ili örneği
Ppe usage, knowledge and skills status of pre-hospital emergency medical services employees against cbrn incidents: The case of Adana province
SÜLEYMAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İlk ve Acil Yardımİskenderun Teknik ÜniversitesiKimyasal, Biyolojik, Radyolojik, Nükleer Tehditler Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURAY KÜP AYLIKCI
- Kahramanmaraş depremlerinde hastane öncesiacil sağlık hizmetleri çalışanlarının deneyimleri
Pre-hospital during Kahramanmaraş earthquakesexperiences of emergency health services workers
MUSA OYUKTAŞ