Yapay zeka destekli afet ve acil durum yönetimi uygulamalarının incelenmesi ve kamu hastanesinde çalışan sağlık personellerinin yapay zekaya yönelik genel tutumlarının belirlenmesi
Review of artificial intelligence-supported disaster and emergency management applications and determination of attitudes of healthcare personnel working in public hospitals towards artificial intelligence
- Tez No: 992570
- Danışmanlar: PROF. DR. YETER USLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Yönetimi, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma bir kamu hastanesinde, farklı kadrolarda görev yapan sağlık personellerinin yapay zekâya yönelik genel tutumlarını değerlendirmek ve bu tutumları etkileyen demografik değişkenleri tespit edebilmek amacıyla hazırlanmıştır. Tanımlayıcı ve kesitsel olarak hazırlanmış bu çalışma 01 Haziran- 01 Eylül 2025 tarihler arasını kapsamakta olup, örneklem grubunu, kamu hastanesinde çalışan 528 hastane personeli oluşturmaktadır. Veriler“Kişisel Bilgi Formu ve ”Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutum Ölçeği (GAAIS)“ kullanılarak toplanmıştır. Katılımcıların YZPT (x̄=3,40±0,77) ve YZNT (x̄=3,10±0,81) puan ortalamalarına sahip oldukları dolayısıyla genel tutumlarının pozitif yönde geliştiği sonucuna ulaşılmıştır. Cinsiyet, deneyim süresi ve iş yerindeki pozisyon/unvan kriterlerinin yapay zekâya yönelik tutum üzerinde etkili olmadığı, benzer şekilde yapay zekâ kullanım durumu ile yapay zekâ nedeniyle işsizlik kaygısı yaşama arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmadığı tespit edilmiştir. Diğer demografik değişkenler incelendiğinde yaş grubu, medeni durum, eğitim düzeyi, meslek gruplarının Pozitif Tutum üzerinde etkili olduğu benzer şekilde yapay zekâ eğitimi almak ile yapay zekâ Pozitif Tutum arasında anlamlı bir ilişki olduğu ancak Negatif Tutumlar üzerinde etkili olmadıkları görülmüştür. Yapay zekâ kullanan ve kullanmayan grupların Pozitif ve Negatif Tutum puanlarında anlamlı farklılaşma olduğu tespit edilmiştir. Yapay zekâ kullanan katılımcıların Pozitif Tutum ve Negatif Tutum ortalaması, kullanmayanların ortalamasından anlamlı düzeyde daha yüksektir. Ki kare yöntemi kullanılarak yapılan analizde ”yapay zekâ uygulaması kullanma“ ile ”yapay zekâ eğitimi alma" arasında güçlü ve anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Yapay Zeka eğitimi alan katılımcıların %80,8'inin YZ uygulamalarını aktif olarak kullandığı, eğitim almayanlarda bu oranın %46,2 olduğu görülmektedir. Son olarak yapay zekâ uygulaması kullanım sıklığı ile tutum arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
This study was designed to assess the general attitudes of healthcare personnel working in different positions at a public hospital towards artificial intelligence and to identify the demographic variables influencing these attitudes. This descriptive and cross-sectional study was conducted between July 1 and August 1, 2026, with the sample consisting of 528 hospital staff employed at a public hospital. Data were collected using the“Personal Information Form”and the“General Attitudes Towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS).”The results indicated that participants had mean scores for Positive Attitudes Towards AI (PAAI) (x̄=3.40±0.77) and Negative Attitudes Towards AI (NAAI) (x̄=3.10±0.81), leading to the conclusion that their overall attitude trended positively. It was determined that gender, years of professional experience, and job position/title did not have a significant effect on attitudes towards artificial intelligence. Similarly, no statistically significant relationship was found between the use of artificial intelligence and experiencing job loss anxiety due to AI. Upon examining other demographic variables, age group, marital status, education level, and occupational groups were found to have a significant effect on fostering positive attitudes. Receiving AI training was also significantly associated with Positive Attitudes Towards AI, but it did not significantly influence negative attitudes. A significant difference was found in the Positive and Negative Attitude scores between groups that use and do not use artificial intelligence. Participants who use AI had significantly higher mean scores for both Positive and Negative Attitudes compared to non-users. Analysis using the chi-square method revealed a strong and significant relationship between“using AI applications”and“receiving AI training.”It was observed that 80.8% of participants who received AI training actively used AI applications, whereas this rate was 46.2% among those who did not receive training. Finally, a significant relationship was found between the frequency of AI application usage and attitudes.
Benzer Tezler
- Afet ve acil durum yönetiminde yapay zekâ uygulamaları
Artificial intelligence applications in disaster and emergency management
OSMAN KOCAMAN
Doktora
Türkçe
2025
Kamu YönetimiHacettepe ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN NADİ LEBLEBİCİ
- Geleneksel ve yapay zeka destekli yoganın yaşam kalitesine ve mental iyi oluşa etkisinin karşılaştırılması: Randomize kontrollü çalışma
Comparison of the effects of traditional and artificial intelligence-assisted yoga on quality of life and mental well-being: A randomized controlled study
GÖZDE ÖZSEZER
Doktora
Türkçe
2024
Halk SağlığıEge ÜniversitesiHalk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLENGÜL MERMER
- Enhancing disaster management through deep learning: Building damage assessment using satellite imagery
Derin öğrenme ile afet yönetiminin geliştirilmesi: Uydu görüntüleri kullanılarak bina hasar tespiti
MOHAMMADREZA MOHAMMADIAHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiAfet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. DİDEM SALOĞLU DERTLİ
- Metro hatlarında afet ve acil durumlarda enerji sürekliliğinin sağlanması
Ensuring energy continuity in metro lines in disaster and emergency cases
OSMAN ARMAĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EnerjiKocaeli ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCÜMENT KARAKAŞ
- Kentsel ani sel felaketlerine karşı mücadelede yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi
An artificial intelligence-based decision support system for urban flash flood disaster response
İREM KARAKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALEV TAŞKIN