Sağlık alanında büyük dil modellerin (large language models- LLMs) kullanımı: Sağlık çalışanının dokümantasyon yükünü azaltabilir mi?
The use of large language models (LLMs) in healthcare: Can it reduce the documentation burden of healthcare professionals?
- Tez No: 960514
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE MANAV MUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Sağlık Yönetimi, Dokümantasyon ve Enformasyon, Computer Engineering and Computer Science and Control, Healthcare Management, Documentation and Information
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Nişantaşı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, sağlık alanında büyük dil modellerinin (Large Language Models- LLMs) kullanımının, sağlık çalışanlarının karşılaştığı yoğun dokümantasyon yükünü azaltma potansiyelini araştırmaktadır. Artan sağlık hizmeti talebi ve dokümantasyonun neden olduğu zaman kaybı ile mesleki tükenmişlik göz önüne alındığında, bu konunun incelenmesi büyük önem arz etmektedir. Çalışmanın temel amacı, LLMs'in dokümantasyon süreçlerine olası katkılarını, sağlık profesyonellerinin bu teknolojilere yönelik algılarını, beklentilerini ve endişelerini ortaya koymak; ayrıca literatürdeki mevcut durumu değerlendirmektir. Bu doğrultuda, nitel araştırma deseni benimsenmiş; 25 sağlık çalışanı (doktor, hemşire, yönetici vd.) ile yarı yapılandırılmış mülakatlar gerçekleştirilmiş ve konuyla ilgili kapsamlı bir literatür taraması yapılmıştır. Elde edilen birincil ve ikincil veriler tematik analiz yöntemiyle incelenmiştir. Araştırma bulguları, sağlık çalışanlarının dokümantasyona önemli bir zaman ayırdığını ve LLMs'in bu yükü hafifletme potansiyeline güçlü bir şekilde inandığını göstermiştir. Bununla birlikte, hasta verilerinin güvenliği ve gizliliği ile bilgi doğruluğu konularında yaygın ve ciddi çekinceler belirlenmiştir. Literatür analizi de LLMs'in dokümantasyon ve diğer sağlık uygulamalarındaki faydalarına işaret ederken, benzer risklere ve insan denetimi gerekliliğine dikkat çekmektedir. Sonuç olarak, LLMs sağlık sektöründe dokümantasyon yükünü azaltma konusunda dikkate değer bir potansiyel sunmakla birlikte, bu potansiyelin güvenli, etkin ve etik bir biçimde hayata geçirilebilmesi için teknolojik olgunluğun artırılması, kullanıcı eğitimi, kapsamlı yasal düzenlemeler ve insan odaklı bir uygulama yaklaşımının benimsenmesi zorunludur.
Özet (Çeviri)
This study investigates the potential of using large language models (LLMs) in healthcare to reduce the intensive documentation burden faced by healthcare professionals. Considering the increasing demand for healthcare services and the time loss and professional burnout caused by documentation, the examination of this topic is of great importance. The study's primary aim is to uncover the potential contributions of LLMs to documentation processes, identify healthcare professionals' perceptions, expectations, and concerns about these technologies, and assess the current state of the literature. A qualitative research design was adopted, involving semi-structured interviews with 25 healthcare professionals (doctors, nurses, managers, etc.) and a comprehensive literature review. Thematic analysis was applied to the primary and secondary data collected. Research findings indicated that healthcare professionals dedicate significant time to documentation and strongly believe in the potential of LLMs to alleviate this burden. However, widespread and serious reservations were identified regarding patient data security and privacy, as well as information accuracy. The literature analysis also points to the benefits of LLMs in documentation and other healthcare applications, while highlighting similar risks and the necessity of human oversight. In conclusion, while LLMs offer considerable potential for reducing the documentation burden in the healthcare sector, the safe, effective, and ethical realization of this potential necessitates an increase in technological maturity, user training, comprehensive legal regulations, and the adoption of a human-centric application approach.
Benzer Tezler
- Kolorektal kanser tanısı için güvenli çok dilli LLM tabanlı diyalog sistemi: Guardrails ve Monte Carlo risk puanlamasının entegrasyonu
A secure multilingual LLM-based dialogue system for colorectal cancer diagnosis: Integration of guardrails and Monte Carlo risk scoring
ABDURRAHİM KIZILAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEREM GENCER
- Retrospektif kohort çalışmaları için yapay zeka destekli kullanıcı arayüzü geliştirilmesi: Nükleer tıp alanında bir vaka çalışması
Development of an artificial intelligence- assisted user interface for retrospective cohort studies: A case study in nuclear medicine
ABDURRAHMAN RAJAB
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgi ve Belge YönetimiMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ
DOÇ. DR. RABİA LEBRİZ USLU BEŞLİ
- Ruh sağlığı bilişiminde klinik uygulamalara yönelik güncel yaklaşımlar ve yenilikler: Kavramsal ve literatür incelemesi
Current approaches and innovations in clinical applications of mental health informatics: A conceptual and literature-based review
MELTEM BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Generative AI in Healthcare: A Turkish Chatbot for Symptom Assesment and Tailored Recommendations
Sağlikta üretken yapay zekâ: semptom değerlendirmesi ve kişiye özel öneriler için Türkçe bir sohbet botu
YUNUS EMRE IŞIKDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT AYDOS
- Ruhsal bozuklukların tanısında erişim destekli üretim tabanlı büyük dil modelleri kullanılarak bir klinik karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a clinical decision support system using retrieval augmented generation based large language models in the diagnosis of mental disorders
EGEHAN ÇETİN
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN