Journals / Ankara Sağlık Hizmetleri Dergisi / 2026 / Cilt: 23 Sayı: 1

Artificial Intelligence-Driven Healthcare Delivery: Opportunities, Challenges, and Strategic Pathways

Yapay Zekâ Destekli Sağlık Hizmetleri Sunumu: Fırsatlar, Zorluklar ve Stratejik Yönelimler

Pages
1–11
Publication Date
2026-02-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Additionally, a critical balance must be maintained between technological innovation and human interaction to preserve the essence of patient-centered care.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Advancements in information technology have rendered artificial intelligence (AI) an increasingly pivotal element in the provision of healthcare services.
📊
Key Findings & Data:AI has been successfully deployed across various domains, including the management of infectious diseases, enhancement of diagnostic accuracy, expansion of service accessibility, and the strategic planning of health policies.
💡
Conclusion & Impact:Additionally, a critical balance must be maintained between technological innovation and human interaction to preserve the essence of patient-centered care.
🔬Design:Derleme
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sağlık hizmetleri · yapay zeka · sağlık teknolojileri

Abstract

Advancements in information technology have rendered artificial intelligence (AI) an increasingly pivotal element in the provision of healthcare services. AI has been successfully deployed across various domains, including the management of infectious diseases, enhancement of diagnostic accuracy, expansion of service accessibility, and the strategic planning of health policies. These innovations not only elevate the quality of healthcare delivery but also optimize the utilization of resources, contributing to more efficient healthcare systems. The integration of AI into healthcare systems holds a strategic significance in enhancing systemic efficiency. AI-driven medical applications, in particular, have demonstrated considerable potential in accelerating and refining processes, thereby mitigating economic losses associated with diagnostic errors. Furthermore, AI's predictive capabilities in monitoring and forecasting epidemics enable the redirection of scarce healthcare resources toward preventive interventions, fostering a more cost-effective management paradigm. Such advancements not only alleviate the workload of healthcare professionals in resource-constrained settings but also have the potential to improve the speed and accessibility of healthcare services. Nevertheless, the application of AI in healthcare must adhere to stringent ethical standards, including the safeguarding of data security and the preservation of patient confidentiality. It is imperative that AI technologies be developed in a manner that is impartial, equitable, and transparent. To this end, increasing investments in AI-driven healthcare innovations and providing comprehensive training for healthcare professionals are essential to ensure their effective implementation. Additionally, a critical balance must be maintained between technological innovation and human interaction to preserve the essence of patient-centered care.

Özet

Bilgi teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte yapay zeka, sağlık hizmetlerinin sunumunda giderek daha önemli hale gelmiştir. Yapay zeka, bulaşıcı hastalıkların yönetimi, tanı süreçlerinin iyileştirilmesi, hizmet sunumunun yaygınlaştırılması ve sağlık politikalarının planlanması gibi alanlarda başarıyla uygulanmaktadır. Bu gelişmeler, sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmakla kalmayıp, kaynakların daha verimli kullanılmasını da sağlamaktadır. Yapay zekanın sağlık hizmetlerine entegrasyonu, sağlık sistemlerinin etkinliğini artırmada stratejik bir rol oynamaktadır. Özellikle yapay zeka tabanlı tıbbi uygulamalar, süreçleri daha hızlı ve doğru hale getirerek yanlış tanılardan kaynaklanan ekonomik kayıpları azaltmakta önemli bir katkı sunmaktadır. Bunun yanı sıra, salgın hastalıkların tahmini ve izlenmesi gibi alanlarda sağladığı öngörüler, sağlık sistemlerinin sınırlı kaynaklarını önleyici tedbirlere yönlendirmesine olanak tanımakta ve maliyet etkin bir yönetim sağlamaktadır. Bu durum, iş gücü yetersizliğinin yaşandığı bölgelerde sağlık çalışanlarının yükünü azaltırken, hizmetlerin hızını ve erişilebilirliğini artırma potansiyeline de sahiptir. Ancak, sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamaları geliştirilirken etik sorumlulukların yerine getirilmesi, veri güvenliğinin sağlanması ve hasta mahremiyetinin korunması kritik bir öneme sahiptir. Yine yapay zekanın yanlılık içermeyen, adil ve şeffaf bir şekilde tasarlanması gerekmektedir. Bu doğrultuda, sağlık hizmetlerinde yapay zekâ teknolojilerine yapılan yatırımlar artırılmalı ve bu teknolojilerin etkili bir şekilde kullanımı için sağlık profesyonellerinin eğitimi sağlanmalıdır. Bununla birlikte, teknoloji ile insan etkileşiminin dengelenmesi de göz önünde bulundurulmalıdır.

🔖

Cite This Article

Manavgat, G. (2026). Artificial Intelligence-Driven Healthcare Delivery: Opportunities, Challenges, and Strategic Pathways. Ankara Sağlık Hizmetleri Dergisi, Cilt: 23 Sayı: 1, 1–11. https://ajindex.com/articles/1164936

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Isbanner, S., O’Shaughnessy, P., Steel, D., Wilcock, S., & Carter, S. (2022). The adoption of artificial intelligence in health care and social services in Australia: findings from a methodologically innovative national survey of values and attitudes (the AVA-AI study). Journal of Medical Internet Research, 24(8).
  2. Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S.,. & Wang, Y. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2(4).
  3. Globe Newswire Report (2021). "Global Artificial Intelligence (AI) Industry" Global Artificial Intelligence (AI) Market to Reach, https://www.globenewswire.com/news-release/2021/01/19/2160281/0/en/Artificial-Intelligence-AI-in-Healthcare-Market-Size-Worth-61-59-Billion-By-2027-CAGR-of-43-6-By-Reports-and-Data.html, Erişim Tarihi: 12.11.2024.
  4. Smith, R. D. (2003). Global public goods and health. Bulletin of the World Health Organization, 81, 475-475.
  5. Lefèvre, T., & Delpierre, C. (2022). Artificial Intelligence in Epidemiology. In Artificial Intelligence in Medicine (pp. 1341-1352). Cham: Springer International Publishing.
  6. Çalışkan, Z. (2008). Sağlık Ekonomisi: Kavramsal Bir Yaklaşım. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(2): 29-50.
  7. Schwalbe, N., & Wahl, B. (2020). Artificial intelligence and the future of global health. The Lancet, 395(10236), 1579-1586.
  8. WHO (2000). The World Health Report 2000, Health Systems: Improving Performance. The World Health Organization, Geneva.
  9. Culyer, A. J. (1991). The Economics of Health-Volume 1 (The International Library Writings in Economics). USA: Edgward Elgar Publishing Company.
  10. Wonderling, D., Gruen, R., & Black, N. (2005). Introduction to Health Economics. London: Open University Press: McGraw Hill Education.
  11. Manavgat, G. (2023). Sağlık Ekonomisi ve Sağlık Finansmanı. Gazi Kitabevi, Ankara. [12] Whitehead, M. (2001). Eşitlik ve Sağlık: Kavram ve İlkeler. Türk Tabipleri Birliği Yayını. http://www.ttb.org.tr/kutuphane/esiktlik_saglik.pdf, Erişim Tarihi: 09.10.2024.
  12. Arık, Y. (2023). Tele-Tıp Uygulamalarının Sağlık Hizmetleri Pazarlaması Kapsamında Değerlendirilmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 26(2), 511-534.
  13. Tarcan, G. Y., Balçık, P. Y., & Sebik, N. B. (2024). Türkiye ve Dünyada Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka. Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Lokman Hekim Tıp Tarihi ve Folklorik Tıp Dergisi, 14(1), 50-60.
  14. Rahman, M. A., Victoros, E., Ernest, J., Davis, R., Shanjana, Y., & Islam, M. R. (2024). Impact of artificial intelligence (AI) technology in healthcare sector: a critical evaluation of both sides of the coin. Clinical Pathology, 17, 2632010X241226887.
  15. [kaynakçaların devamı için pdf dosyasını açınız]
  16. Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S.,. & Wang, Y. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2(4).