Yapay zekâ kaygı durumunun tıbbi yapay zekâ hazırbulunuşluğa etkisi: Sağlık profesyonelleri örneği
The effect of artificial intelligence anxiety on medical artificial intelligence readiness: The case of health professionals
- Tez No: 954391
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAŞİM ÇAPAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Yönetimi, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, kaygı, tıbbi yapay zekâ, sağlık teknolojileri, hazır olma, hazırbulunuşluk, sağlık hizmetleri, Artificial intelligence, anxiety, medical artificial intelligence, health technologies, readiness, health services
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dicle Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Amaç: Gelişen teknolojiyle birlikte sağlık hizmetlerinde yapay zekânın önemi her geçen gün artmakta, bu durum sağlık profesyonellerinin bu değişime nasıl yaklaştığını anlamayı gerekli kılmaktadır. Bu bağlamda bu tezin amacı sağlık çalışanlarının yapay zekâya yönelik kaygılarının tıbbi yapay zekâ hazırbulunuşluk düzeylerine olan etkisini incelemektir. Gereç ve Yöntem: Kesitsel tipteki bu tez çalışması, Türkiye'de kamu ve özel sağlık sektöründe görev yapan 444 hekim, hemşire, diğer sağlık çalışanından online anket yöntemi ile elde edilen veriler ile yürütülmüştür. Anket formu sosyo-demografik bilgiler, Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği ve Tıbbi Yapay Zekâ Hazırbulunuşluk Ölçeğinden oluşmaktadır. Jamovi 2.4 sürümü ile Frekans, yüzde değerleri, bağımsız örneklem t-testi, ANOVA, Pearson korelasyonu ve çoklu doğrusal regresyon analizleri rapor edildi. Bulgular: Araştırma bulguları, tıbbi yapay zekâ hazırbulunuşluk skorlarının bazı demografik değişkenlere göre farklılık gösterdiğini doğruladı. Yapay zekâ kaygısı ile tıbbi yapay zekâ arasında istatiksel olarak anlamlı ters yönlü bir ilişki saptandı. Bu ilişki üzerine kurulan çoklu doğrusal regresyon modeline göre yapay zekâ kaygı durumunun tıbbi yapay zekâ hazırbulunuşluğu negatif yönde istatistiksel olarak anlamlı seviyede etkiledi. Sonuç: Elde edilen bulgular ışığında sağlık profesyonellerine yönelik yapay zekâ eğitimlerinin artırılması ve farkındalık çalışmalarının yaygınlaştırılması önerilmektedir. Aynı zamanda, yapay zekânın sağlık hizmetlerine katkıları konusunda bilinçlendirme çalışmaları yapılmalı; uygulamalı eğitimlerle sağlık çalışanlarına teknolojiyi pratikte deneyimleme fırsatları sunulmalıdır.
Özet (Çeviri)
Objective: With the developing technology, the importance of artificial intelligence in healthcare services is increasing day by day, which makes it necessary to understand how healthcare professionals approach this change. In this context, the aim of this thesis is to examine the effect of healthcare professionals' concerns about artificial intelligence on their medical artificial intelligence readiness levels. Materials and Method: This cross-sectional thesis study was conducted with the data obtained from 444 physicians, nurses and other healthcare professionals working in the public and private healthcare sector in Turkey by online survey method. The questionnaire consists of socio-demographic information, Artificial Intelligence Anxiety Scale and Medical Artificial Intelligence Readiness Scale. Frequency, percentage values, independent sample t-test, ANOVA, Pearson correlation and multiple linear regression analyses were reported with Jamovi 2.4 version.. Findings: Research findings confirmed that medical AI readiness scores differed according to some demographic variables. A statistically significant inverse relationship was found between AI anxiety and medical AI. According to the multiple linear regression model established on this relationship, artificial intelligence anxiety had a statistically significant negative effect on medical artificial intelligence readiness. Conclusion: In the light of the findings, it is recommended that artificial intelligence trainings for healthcare professionals should be increased and awareness raising activities should be expanded. At the same time, awareness-raising studies should be carried out on the contributions of artificial intelligence to healthcare services, and healthcare professionals should be provided with opportunities to experience the technology in practice through practical trainings.
Benzer Tezler
- Aile hekimlerinde yapay zekaya yönelik hazırlık ve kaygının değerlendirilmesi
Evaluating the readiness and anxiety of family physicians towards artificial intelligence
MÜCAHİD SARISOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN ERSOY
- Röntgen görüntülerinden derin öğrenme ile omurga deformitesinin tespiti
Detection of spine deformity deep from X-ray images with deep learning
TUĞBA ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Derin öğrenme uygulaması destekli pekiştirmeli öğrenme algoritması ile beyin kanserileri tanı ve sınıflandırılmasında arayüz oluşturulması
Development of interface for the diagnosis and classification of brain cancers with reinforcement learning algorithm supported by deep learning application
SEDA ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM SARAÇ
DOÇ. DR. YİĞİT ALİ ÜNCÜ