Büyük sağlık verisi ve etik: FAIR prensipleri ve yeni teknoloji tabanlı sistem önerisi
Big health data and ethics: FAIR principles and a new technology-based system proposal
- Tez No: 967996
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH ARTVİNLİ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deontoloji ve Tıp Tarihi, Medical History and Ethics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoetik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 192
Özet
Bu tezde, büyük sağlık verisinin ortaya çıkardığı etik sorunlar incelenmiş ve bu sorunlara yönelik çözüm önerisi olarak FAIR veri yönetimi ilkeleri doğrultusunda değerlendirilmiş yeni teknoloji temelli bir sistem tartışılmıştır. Veri gizliliği, mahremiyet, şeffaflık, kontrol edilebilirlik ve güvenlik gibi temel etik ilkelere aykırı biçimde işleyen mevcut merkeziyetçi sağlık veri sistemlerinin, bireylerin verileri üzerindeki öznel denetimini sınırladığı ve veriye erişimde adaletsizlik yarattığı ortaya konmuştur. Bu sorunları aşmak amacıyla tez kapsamında merkezi olmayan (federe) sistemler, blokzincir teknolojisi, IPFS gibi yeni teknolojilerin sunduğu imkânlar etik bir perspektifle ele alınmış; birey hakları, eşitlik ve hesap verebilirlik ilkeleri ışığında yeni bir sağlık verisi yönetim modeli önerilmiştir. Önerilen yeni teknoloji tabanlı sistem, hızla büyüyen veri ekosisteminde karşılaşılan mevcut ve potansiyel etik sorunları gidermeye yönelik olarak tasarlanmış; veri gizliliği ve bilimsel ilerleme arasındaki dengenin kurulması gerekliliği vurgulanmıştır. Özellikle mahremiyet ve gizlilik gibi büyük sağlık verisi alanında en sık karşılaşılan etik meseleler değerlendirilmiş ve bu sorunlara yönelik çözümün yeni teknolojik yaklaşımlar aracılığıyla nasıl mümkün olabileceği tartışılmıştır
Özet (Çeviri)
This thesis examines the ethical issues raised by big health data and discusses a new technology-based system evaluated in line with FAIR data management principles to solve these issues. It is revealed that existing centralised healthcare data systems, which violate fundamental ethical principles such as data privacy, confidentiality, transparency, controllability, and security, limit individuals' subjective control over their data and create inequality in data access. To overcome these issues, the thesis examines the possibilities offered by new technologies such as decentralised (federated) systems, blockchain technology, and IPFS from an ethical perspective; a new health data management model is proposed in light of the principles of individual rights, equality, and accountability. The proposed new technology-based system is designed to address existing and potential ethical issues encountered in the rapidly growing data ecosystem, emphasising the need to strike a balance between data privacy and scientific progress. In particular, the most common ethical issues in the field of big health data, such as privacy and confidentiality, are evaluated, and how these issues can be addressed through new technological approaches is discussed.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak sağlık sisteminde tahmin çalışması
Prediction study using machine learning algorithms in health system
GÜLSÜM SALTAN YAŞLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEHER ARSLANKAYA
- Tsallis entropy based feature extraction from insole force sensor data to diagnose vestibular system disorders
Vestibüler sistem bozukluklarının tanısı için tabanlık kuvvet algılayıcıları verilerinden tsallis entropisi tabanlı öznitelik çıkarımı
HARUN YAŞAR KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- COVID-19 pandemisi döneminde iskemik serebrovasküler olayların radyolojik analizi: Vaka kontrol çalışması
Radiological analysis of ischemic cerebrovascular events during the COVID-19 pandemic: A case control study
HASAN BASRİ GÖKSU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSEL YURTTUTAN
- Acil servise iş kazası olarak başvuran olguların analizi
Analysis of occupational accidents attending emergency department
MUSTAFA ALPASLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Acil TıpSağlık BakanlığıAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER LEVENT AVŞAROĞULLARI
- Kopenhag psikososyal risk değerlendirme ölçeği'nin Türkçe'ye uyarlanması
Validation of copenhagen psychosocial risk assessment questionnaire to Turkish
CEYDA ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Halk SağlığıDokuz Eylül ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL DEMİRAL