Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka ve Etik: Bir Bibliyometrik Analiz
-
Published:2024-08-10
Issue:
Volume:
Page:
-
ISSN:1308-9552
-
Container-title:Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi
-
language:tr
-
Short-container-title:SDÜ Vizyoner Dergisi
Author:
Çelik Ömer1, Kaya Elif2ORCID
Affiliation:
1. SULEYMAN DEMIREL UNIVERSITY 2. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın hızla yaygınlaşması, etik ilgili tartışma, kaygı, düşüncelerin önemini farklı ve geniş bir perspektifte değerlendirmesini gerekli kılmaktadır. Bu gelişme, sağlık alanında yapay zeka uygulamalarının artan etkisini ve beraberinde getirdiği etik sorunları daha yakından inceleme gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda tasarlanan bu çalışma, sağlık alanındaki YZ’nin etik boyutlarına odaklanmaktadır. YZ, sağlık alanında çeşitli uygulamalarda kullanılmakta ve bu kullanım etik zorluklarını beraberinde getirmektedir. Araştırmanın amacı ise sağlık alanındaki YZ etiği ile ilgili temaları, eğilimleri ve önemli noktaları belirlemektir. Literatür incelemesi ve bibliyometrik analizler sayesinde, sağlık alanındaki YZ etiği araştırmalarının etik, YZ, makine öğrenimi, sağlık hizmetleri ve mahremiyet gibi temel kavramlar etrafında büyüdüğü görülmektedir. Ayrıca, bu alanda öncü rol oynayan ülke, yazar ve kurumların analizi yapılmıştır. Literatürdeki işbirliği ve bilgi paylaşımının yoğunluğu giderek artığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, sağlık alanındaki yapay zeka kullanımının potansiyel faydaları ve karşılaşılan zorluklar göz önüne alındığında, etik meselelerin, veri güvenliğinin ve yapay zeka karar süreçlerinin şeffaflığının ele alınması gerekmektedir. Bu çalışma, mevcut literatürdeki yapay zeka etiği konularında daha derinlemesine anlayış sağlamak ve gelecekteki araştırmalara yol göstermek amacıyla yapılmıştır.
Publisher
Suleyman Demirel University Visionary Journal
Reference35 articles.
1. Ahmad, O. F., Soares, A. S., Mazomenos, E., Brandao, P., Vega, R., Seward, E., Stoyanov, D., Chand, M., & Lovat, L. B. (2019). Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: Current evidence and future directions. The lancet Gastroenterology & hepatology, 4(1), 71-80. 2. Agac, G., Sevim, F., Celik, O., Bostan, S., Erdem, R., & Yalcin, Y. I. (2023). Research hotspots, trends and opportunities on the metaverse in health education: A bibliometric analysis. Library Hi Tech, (ahead-of-print). 3. Alowais, S. A., Alghamdi, S. S., Alsuhebany, N., Alqahtani, T., Alshaya, A. I., Almohareb, S. N., Aldairem, A., Alrashed, M., Bin Saleh, K., & Badreldin, H. A. (2023). Revolutionizing healthcare: The role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Medical Education, 23(1), 689. 4. Aquino, Y. S. J., Rogers, W. A., Braunack-Mayer, A., Frazer, H., Win, K. T., Houssami, N., Degeling, C., Semsarian, C., & Carter, S. M. (2023). Utopia versus dystopia: Professional perspectives on the impact of healthcare artificial intelligence on clinical roles and skills. International Journal of Medical Informatics, 169, 104903. 5. Ardila, D., Kiraly, A. P., Bharadwaj, S., Choi, B., Reicher, J. J., Peng, L., Tse, D., Etemadi, M., Ye, W., & Corrado, G. (2019). End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nature medicine, 25(6), 954-961.
|
|