Geri Dön

Hekimlerde yapay zekâya hazırbulunuşluk ile yapay zekâ kaygısı arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi

Evaluation of the relationship between physicians readiness for artificial intelligence and artificial intelligence anxiety

  1. Tez No: 956277
  2. Yazar: ALİ YAVUZ SARICA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ALTUNTAŞ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Aile Hekimliği, Family Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Bağcılar Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Aile Hekimliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı hekimlerin yapay zekâ (YZ) teknolojilerine yönelik hazırbulunuşluk düzeyleri ile yapay zekâya ilişkin kaygı düzeyleri arasındaki ilişkiyi incelemek; ayrıca bu değişkenlerin demografik ve mesleki değişkenlere göre farklılaşıp farklılaşmadığını değerlendirmektir. Gereç ve Yöntem: Bu araştırma, hekimlerin tıbbi yapay zekâya yönelik hazırbulunuşluk düzeyleri ile bu alandaki kaygılarını değerlendirmek amacıyla yapılmış kesitseltanımlayıcı bir çalışmadır. Çalışma, İstanbul Bağcılar Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nde görev yapan farklı branşlardaki toplam 484 hekimin katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Veriler, yüz yüze anket yöntemiyle toplanmış olup veri toplama araçları olarak“Tıbbi Yapay Zekâ Hazırbulunuşluk Ölçeği”ve“Yapay Zekâ Kaygısı Ölçeği”kullanılmıştır. Ek olarak, yaş, cinsiyet, ünvan, uzmanlık alanı, klinik deneyim ve çalışma saatleri gibi değişkenleri içeren sosyodemografik bir anket formu uygulanmıştır. Çalışmada elde edilen bulgular değerlendirilirken, istatistiksel analizler için NCSS (NumberCruncher Statistical System) 2020 Statistical Software (NCSSLLC, Kaysville, Utah, USA) programı kullanıldı. Bulgular: Bu araştırma, toplam 484 hekimin katılımıyla gerçekleştirilmiştir. Katılımcıların %47,5'i kadın, %50,2'si erkek, %2,3'ü ise cinsiyet belirtmemiştir. Yaş gruplarına bakıldığında, en büyük grubun %47,9 oranla 18–25 yaş arası olduğu saptanmıştır. Katılımcıların %69,2'si bekâr, %30,8'i evlidir. Katılımcıların %57'si asistan, %26,7'si uzman hekimlerden oluşmaktadır. Hekimlerin %57,9'unun mesleki deneyimi 1–5 yıl arasındadır. Günlük hasta yükü bakımından %47,5'i 50–74 arası hasta görmektedir. Katılımcıların yalnızca %19,2'si daha önce yapay zekâ eğitimi aldığını belirtmiştir. Günlük iş akışında yapay zekâ tabanlı araçları %33,3'ü aktif olarak kullanmakta, %38'i ise kısmen kullanmaktadır. Katılımcıların %37'si yapay zekâ ile çalışmaya hazır olduğunu ifade ederken, %44,2'si bu sistemlerin iş yükünü azaltabileceğine inanmaktadır. Tıbbi Yapay Zekâ Hazırbulunuşluk Ölçeği'nin ortalama toplam puanı 65,80±6,70 olarak hesaplanmıştır. Alt boyutlara göre puan ortalamaları sırasıyla Bilişsel Faktör 24,01±3,61, Beceri Faktörü 23,90±3,83, Öngörü Faktörü 9,01±2,41 ve Etik Faktör 8,89±2,37'dir. Ölçeğin toplam iç tutarlılığı Cronbach's α=0,650 olarak bulunmuştur. Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği'nin ortalama toplam puanı 51,81±9,21 olarak belirlenmiştir. Alt boyut ortalamaları ise Öğrenme 16,27±3,62, İş Değiştirme 13,07±3,39, Sosyoteknik Körlük 12,82±3,17 ve Yapay Zekâ Yapılandırması 9,66±2,90'dır. Ölçeğin genel güvenirliği α=0,661 düzeyindedir. Yapay Zekâ Kaygısı ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazırbulunuşluk arasında tüm alt boyut düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı negatif yönde ilişkiler saptanmıştır. En güçlü negatif korelasyon, toplam puanlar arasında olup r=-0,447 (p

Özet (Çeviri)

Aim: This study aims to examine the relationship between physicians' readiness for artificial intelligence (AI) technologies and their levels of AI-related anxiety. It also evaluates whether these variables differ significantly according to demographic and professional characteristics. Materials and Methods: This cross-sectional descriptive study was conducted with 484 physicians from various specialties working at Istanbul Bagcilar Training and Research Hospital. Data were collected through face-to-face surveys using the“Medical Artificial Intelligence Readiness Scale”and the“Artificial Intelligence Anxiety Scale.”In addition, a sociodemographic questionnaire was applied, including variables such as age, gender, academic title, specialty, clinical experience, and working hours. Statistical analyses were performed using NCSS (NumberCruncher Statistical System) 2020 software (NCSS LLC, Kaysville, Utah, USA). Results: Among the participants, 47,5% were female and 50,2% male, with 2,3% preferring not to specify their gender. The largest age group was 18–25 years (47,9%), and the majority were single (69,2%). Most participants were residents (57%) and had 1–5 years of professional experience (57,9%). Only 19,2% had received prior AI training, and 33,3% used AI-based tools in their daily workflow. The average total score for the Medical AI Readiness Scale was 65.80±6.70, and the Artificial Intelligence Anxiety Scale averaged 51.81±9.21. A significant negative correlation was found between anxiety levels and AI readiness (r=-0.447, p

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2024

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN ERSOY

  2. Hiler Dolgunluğu atlıyor muyuz? Yapay zekâ ile akciğer grafisinde Hiler Dolgunluğu saptayabilmek

    Do we skip Hilar Enlargement? Determining Hilar Enlargement on chest x-rays by artificial intelligence

    MURAT ÇETİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Göğüs HastalıklarıSüleyman Demirel Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE ERÇELİK KONCAK

    PROF. DR. MÜNİRE ÇAKIR

  3. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografide tespit edilen yumuşak doku kalsifikasyon ve ossifikasyonlarının yapay zekaya tanıtılması

    Soft tissue calcifications and ossifications detected in cone-beam computed tomography introducing artificial intelligence

    LOKMAN CİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş Hekimliğiİstanbul Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜLYA ÇAKIR KARABAŞ

  4. Uzman hekimlerin sağlıkta yapay zekâ teknolojilerine yönelik algıları: Ankara ili örneği

    Perceptions of specialist physicians on artificial intelligence technologies in healthcare: the case of Ankara province

    ELİF ALPMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sağlık Kurumları YönetimiUfuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUBA ÇANDAR

  5. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrenci ve asistan hekimlerin yapay zekaya yönelik genel tutumları

    General attitudes of Van Yüzüncü Yıl University Faculty of Medicine students and resident physicians towards artificial intelligence

    ENSAR BİLİCİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Aile HekimliğiVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM YAĞAN