Diş hekimliği uygulamalarında yapay zeka kullanım niyetini etkileyen faktörler: Ankara ili örneği
Factors affecting the intention to use artificial intelligence in dentistry: An example from Ankara
- Tez No: 949387
- Danışmanlar: PROF. DR. DİLAVER TENGİLİMOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Diş Hekimliği, Sağlık Yönetimi, Dentistry, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 192
Özet
Bilim ve teknoloji alanındaki sürekli ilerlemeler, diş hekimliğine yapay zeka (YZ) entegrasyonu yoluyla girmiş, tedavi süreçlerini kolaylaştırma, operasyonel verimliliği artırma ve klinik sonuçları iyileştirme gibi faydalar sunmuştur. Alanı devrim niteliğinde dönüştürme potansiyeline rağmen, diş hekimleri arasında YZ kullanımı sınırlı kalmakta ve bunun önünde çeşitli engeller bulunmaktadır. Bu araştırmanın iki temel amacı vardır: Ankara'daki diş hekimleri arasında yapay zeka kullanımına yönelik temel engellerin düzeyini ve yapay zekayı kullanma niyetini etkileyen faktörleri incelemek ve bu ilişkilerde yaş, cinsiyet ve önceki deneyimin düzenleyici bir rol oynayıp oynamadığını değerlendirmektir. Araştırmada, Ankara'daki çeşitli diş klinikleri ve hastanelerinde çevrimiçi anketler uygulanarak niceliksel ve kesitsel bir yaklaşım benimsenmiş ve 440 katılımcıdan oluşan bir örneklem seçilmiştir. Elde edilen bulgular, performans beklentisi, çaba beklentisi ve sosyal etkinin diş hekimlerinin YZ'yi kullanma niyetini olumlu yönde etkilediğini (küçük etki büyüklüğüyle) ortaya koyarken, YZ kaygısının daha güçlü bir olumsuz etki yarattığını göstermektedir (orta düzeyde etki büyüklüğüyle). Düzenleyici analiz, yaş, cinsiyet ve önceki deneyimin önerilen ilişkiler üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığını göstermiştir. Bu araştırma, mevcut sınırlı literatüre katkıda bulunmakta ve YZ entegrasyonunu kolaylaştırmak amacıyla politika yapıcılar ile diğer paydaşlar için uygulanabilir öneriler sunmaktadır. Bulgulara dayanarak, YZ kullanım niyetini etkileyen faktörler ile karşılaşılan engelleri hedef alan çeşitli stratejiler önerilmiştir. Bu stratejiler arasında düzenleyici çerçeveler, etik YZ tasarımı, YZ'nin diş hekimliğindeki destekleyici rolünün açık bir şekilde iletilmesi, YZ eğitim ve öğretiminin güçlendirilmesi, sosyal platformların kullanımı ve kullanıcı dostu YZ araçlarının geliştirilmesi yer almaktadır.
Özet (Çeviri)
Continuous advancements in science and technology have permeated dentistry through the integration of artificial intelligence (AI), offering benefits such as streamlining treatment processes, enhancing operational efficiency, and improving clinical outcomes. Despite its potential to revolutionize the field, AI adoption among dentists remains limited, with several challenges acting as barriers to the progress of oral healthcare. This research has two primary objectives: to examine 1. the level of key barriers to AI usage among dentists and 2. the factors influencing their intention to use AI in Ankara and to evaluate whether age, gender, and previous experience have a moderating effect on these relationships. A cross-sectional quantitative approach was employed, using self-administered questionnaires distributed online and across various dental clinics and hospitals in Ankara, yielding a sample of 440 participants. The findings revealed that performance expectancy, effort expectancy, and social influence positively influence dentists' intention to use AI (with a small effect size), while AI-anxiety exerts a stronger negative impact (with a moderate effect size). Moderation analysis revealed that age, gender, and professional experience did not significantly moderate any of the proposed relationships. This research contributes to the existing limited literature and provide practical insights for policymakers and other stakeholders to facilitate AI integration. Based on the findings, several strategies were proposed to address barriers and the factors influencing the intention to use AI through targeted interventions, including regulatory frameworks, ethical AI design, and clear communication of AI's supportive role, as well as enhanced AI education and training, the use of social platforms, and the development of user-friendly AI tools to support AI adoption.
Benzer Tezler
- Dental implant (Ti6Al4V) ve abutment montajlarında farklı sistem alternatifi olarak mekanik sıkıştırıcıların araştırılması ve sonlu elemanlar analizi
Investigation and finite element analysis of mechanical compressors as different system alternatives in dental implant (Ti6Al4V) and abutment installations
MEHMET ONUR YAĞIR
Doktora
Türkçe
2024
Diş HekimliğiSakarya Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞADUMAN ŞEN
- Sefalometrik ölçümlere göre eğitilen derin öğrenme algoritmalarının ortodontik profil fotoğraflarını sınıflandırma performansının değerlendirilmesi
Orthodontic analysis of deep learning algorithms trained according to cephalometric measurements evaluation of profile photos classification performance
DUYGU NUR CESUR KOCAKAYA
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş HekimliğiKocaeli ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİROL ÖZEL
- Sefalometrik ölçümlere göre eğitilen derin öğrenme algoritmalarının ortodontik ağız içi yan fotoğrafları sınıflandırma performansının değerlendirilmesi
Evaluation of the performance of classification of orthodontic intra-oral buccal photos of deep learning algorithms trained according to cephalometric measurements
SULTAN BÜŞRA AY KARTBAK
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş HekimliğiKocaeli ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİROL ÖZEL
- Derin öğrenme yöntemi ile karışık dişlenme döneminde diş tespiti
Tooth detection with deep learning method in mixed dentition
ESRA ÖZÇELİK ERYILMAZ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2024
Diş HekimliğiOrdu ÜniversitesiPedodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ŞİMŞEK
- Derin öğrenme yöntemine dayalı yapay zekâ algoritmalarıyla panoramik radyografilerde incelenen sabit protetik restorasyonlar altında oluşan çürüklerin tespiti
Detection of caries formed under fixed prosthetic restorations examined on panoramic radiographs with artificial intelligence algorithms based on DEEP learning method
BETÜL AYHAN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş HekimliğiKırıkkale ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADET SAĞLAM ATSÜ