SavedAdd your journal

Journals / Eurasian Journal of Health Technology Assessment / 2026 / Cilt: 10 Sayı: 1

Artificial Intelligence-Supported Process Digitalization and Emerging Technologies in Healthcare Services

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Destekli Süreç Dijitalleşmesi ve Gelişen Teknolojiler

Esra Deniz(Sarız İlçe Devlet Hastanesi)0009-0000-5483-2257
Nihat Akçay(Sarız İlçe Devlet Hastanesi)0009-0001-1783-5050
Pages
34–48
Publication Date
2026-06-30
🏛️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)

As a result, it is understood that artificial intelligence-supported digital health applications will increase efficiency, accessibility, and patient safety by being supported with correct governance and standards.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to evaluate global trends and Türkiye’s current digital health infrastructure by examining the power of artificial intelligence-supported digital health applications in health services.
📊
Key Findings & Data:The findings obtained show that digitalization accelerates the flow of data in health services, standardizes processes, and increases the efficiency of decision-making mechanisms.
💡
Conclusion & Impact:As a result, it is understood that artificial intelligence-supported digital health applications will increase efficiency, accessibility, and patient safety by being supported with correct governance and standards.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sağlık hizmetleri · yapay zekâ · sağlık hizmetlerinde dijitalleşme

Abstract

This study aims to evaluate global trends and Türkiye’s current digital health infrastructure by examining the power of artificial intelligence-supported digital health applications in health services. In the study, the review method was used, and by scanning the current national and international literature, scientific findings related to artificial intelligence, process digitalization, digital health platforms, clinical decision support systems, big data analytics, and developing technologies were handled thematically. The findings obtained show that digitalization accelerates the flow of data in health services, standardizes processes, and increases the efficiency of decision-making mechanisms. It is seen that artificial intelligence provides significant contributions especially in areas such as medical imaging, early warning systems, clinical risk assessment, and administrative process optimization. Discussions and evaluations reveal that artificial intelligence offers a strategic opportunity for health services; however, they put forward the necessity of a legal, ethical, and institutional framework so that this opportunity can be used in a sustainable manner. As a result, it is understood that artificial intelligence-supported digital health applications will increase efficiency, accessibility, and patient safety by being supported with correct governance and standards.

Özet

Bu çalışma, yapay zekâ destekli dijital sağlık uygulamalarının sağlık hizmetlerindeki gücünü inceleyerek, küresel eğilimler ve Türkiye’nin mevcut dijital sağlık altyapısını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada derleme yöntemi kullanılmış, ulusal ve uluslararası güncel literatür taranarak yapay zekâ, süreç dijitalleşmesi, dijital sağlık platformları, klinik karar destek sistemleri, büyük veri analitiği ve gelişen teknolojilere ilişkin bilimsel bulgular tematik biçimde ele alınmıştır. Elde edilen bulgular, dijitalleşmenin sağlık hizmetlerinde veri akışını hızlandırdığını, süreçleri standartlaştırdığını ve karar alma mekanizmalarının verimliliğini artırdığını göstermektedir. Yapay zekânın özellikle tıbbi görüntüleme, erken uyarı sistemleri, klinik risk değerlendirmesi ve idari süreç optimizasyonu gibi alanlarda önemli katkılar sağladığı görülmektedir. Tartışma ve değerlendirmeler, yapay zekânın sağlık hizmetleri için stratejik bir fırsat sunduğunu; ancak bu fırsatın sürdürülebilir biçimde kullanılabilmesi için hukuki, etik ve kurumsal çerçevenin gerekliliğini ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, yapay zekâ destekli dijital sağlık uygulamalarının doğru yönetişim ve standartlarla desteklenmesi ile verimliliğini, erişilebilirliğini ve hasta güvenliğini artıracağı anlaşılmaktadır.

🔖

Cite This Article

Deniz, E., Akçay, N. (2026). Artificial Intelligence-Supported Process Digitalization and Emerging Technologies in Healthcare Services. Eurasian Journal of Health Technology Assessment, Cilt: 10 Sayı: 1, 34–48. https://doi.org/10.52148/ehta.1856941

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (50)

  1. Ak, B. (2013). Sağlıkta yeni hedef: Dijital hastaneler. Akademik Bilişim, 23, 25.
  2. Ak, S. (2023). Dijital hastane dönüşümünde Türkiye. Güncel Sağlık Yönetimi, 1(1), 24–35.
  3. Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2020). Sağlıkta dijitalleşme ve yapay zekâ. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi, 2(2), 128–137.
  4. Alpkoçak, A. (2024). Sağlıkta açıklanabilir yapay zekâ. TOTBİD Dergisi, 23(S), 18–19.
  5. Altındiş, S., & Morkoç, İ. K. (2018). Sağlık hizmetlerinde büyük veri. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 257–271.
  6. Arvai, N., Katonai, G., & Meskó, B. (2025). Health care professionals’ concerns about medical AI and psychological barriers and strategies for successful implementation: Scoping review. Journal of Medical Internet Research, 27, e66986.
  7. Au Yeung, J., Shek, A., Searle, T., Kraljevic, Z., Dinu, V., Ratas, M., & Teo, J. T. (2024). Natural language processing data services for healthcare providers. BMC Medical Informatics and Decision Making, 24(1), 356.
  8. Avaner, T., & Fedai, R. (2017). Sağlık hizmetlerinde dijitalleşme: Sağlık yönetiminde bilgi sistemlerinin kullanılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(Kayfor 15 Özel Sayısı), 1533–1542.
  9. Aynacı, İ. (2020). Dijital ikiz ve sağlık uygulamaları. İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 70–79.
  10. Çeçen Çamlı, D. (2024). Cerrahi hemşireliğinde yapay zekâ teknolojilerinin kullanımı: Etik ikilem. Euroasia Matematik, Mühendislik, Doğa ve Tıp Bilimleri Dergisi: Medical Sciences, 11(34), 26–34.
  11. Çetin, B. (2023). Sağlık hizmetleri ve yapay zeka. Uluslararası Ekonomi ve Siyaset Bilimleri Akademik Araştırmalar Dergisi, 7(17), 53–67.
  12. Çilhoroz, Y., & Işık, O. (2021). Yapay zekâ: Sağlık hizmetlerinden uygulamalar. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 573–588.
  13. Dalgıç, P. N. (2025). Dijital sağlık hizmetlerinde bütüncül kanal stratejisinin (omnichannel strategy) rolü ve etkileri. Sağlık Akademisyenleri Dergisi, 12(2), 336–346.
  14. Damar, M., & Çiçek, O. (2023). Kavramsal olarak dijital dönüşüm ve sağlık sektörüne yansımaları. In A. Özen (Ed.), Dijital dönüşüm ve değişen uygulamalar (ss. 487–506). Efe Akademi Yayıncılık.
  15. Dave, M., & Patel, N. (2023). Artificial intelligence in healthcare and education. British Dental Journal, 234(10), 761–764.
  16. Davenport, T., & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6(2), 94–98.
  17. Devlet Malzeme Ofisi. (t.y.). Erişim tarihi 26 Kasım 2025, https://www.dmo.gov.tr/Home/Icerik/31
  18. Doğan, S. (2021). Dünyada ve Türkiye’de belgelendirilmiş dijital hastaneler üzerine bir araştırma. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 8(71), 1588–1597.
  19. Hassan, M., Borycki, E. M., & Kushniruk, A. W. (2025, Mart). Sağlık hizmetleri için yapay zeka yönetişim çerçevesi. Sağlık Yönetimi Forumu’nda (Cilt 38, No. 2, s. 125–130). SAGE Yayınları.
  20. Huang, T., Ma, L., Zhang, B., & Liao, H. (2023). Advances in deep learning: From diagnosis to treatment. Bioscience Trends, 17(3), 190–192.
  21. Jayatilake, S. M. D. A. C., & Ganegoda, G. U. (2021). Involvement of machine learning tools in healthcare decision making. Journal of Healthcare Engineering, 2021(1), 6679512.
  22. 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).
  23. Kaplan, M., Çakar, F., & Bingöl, H. (2024). Sağlık alanında yapay zekanın kullanımı: Derleme. Muş Alparslan Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 4(3), 75–85.
  24. Khalid, N., Qayyum, A., Bilal, M., Al-Fuqaha, A., & Qadir, J. (2023). Privacy-preserving artificial intelligence in healthcare: Techniques and applications. Computers in Biology and Medicine, 158, 106848.
  25. Khosravi, M., Zare, Z., Mojtabaeian, S. M., & Izadi, R. (2024). Artificial intelligence and decision-making in healthcare: A thematic analysis of a systematic review of reviews. Health Services Research and Managerial Epidemiology, 11.
  26. Krotkiewicz, M., Szynkaruk, A., & Stachyra, A. (2025). Digital transformation in healthcare management: From artificial intelligence to blockchain. Wiadomości Lekarskie, 78(3), 578–583.
  27. Kurşun, A. (2021). Büyük veri ve sağlık hizmetlerinde büyük veri işleme araçları. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 24(4), 921–940.
  28. Maleki Varnosfaderani, S., & Forouzanfar, M. (2024). The role of AI in hospitals and clinics: Transforming healthcare in the 21st century. Bioengineering, 11(4), 337.
  29. Manickam, P., Mariappan, S. A., Murugesan, S. M., Hansda, S., Kaushik, A., Shinde, R., & Thipperudraswamy, S. P. (2022). Artificial intelligence (AI) and Internet of Medical Things (IoMT) assisted biomedical systems for intelligent healthcare. Biosensors, 12(8), 562.
  30. Merih, Y. D., & Karadeniz, H. İ. (2025). İnovasyon sürecinin aktive edilmesinde sağlıkta inovasyon modelinin etkinliği: Bir kamu hastanesi örneği. J Health Inst Turk, 8(2), 23–30.
  31. Özçelik, S., & Saribekiroğlu, M. (2025). Türkiye sağlık sisteminde yapay zeka tabanlı klinik karar destek sistemlerinin entegrasyonu için bir sosyo-teknik çerçeve modeli. Uluslararası Toplumsal Bilimler Dergisi, 9(2), 271–294.
  32. Özdemir, B., & Şahin, Ö. U. (2024). Türkiye’de dijital hastanelerin geleceği: GZTF analizi. Journal of Awareness, 9(4), 381–392.
  33. Özdemir, M., Saylan, A., & Artuç, Ü. (2025). Sağlık iletişiminde yapay zekâ uygulamaları. In O. Koç (Ed.), Yapay zeka ve bilgi yönetimi: Sağlık, eğitim ve toplum için yenilikçi uygulamalar. Özgür Yayınları.
  34. Özen, H. (2021). Dijital sağlık hizmetlerinin sürdürülebilir kalkınma hedefleri açısından değerlendirilmesi. OPUS International Journal of Society Researches, 17(38), 5440–5472.
  35. Özer, Ö., & Alp, S. (2023). Mobil sağlık. İçinde Ö. Özer & O. Özkan (Ed.), Sağlıkta dijital yaklaşımlar (ss. 91-108). Gazi Kitabevi.
  36. Peker, S. V., Van Gıersbergen, M. Y., & Biçersoy, G. (2018). Sağlık bilişimi ve Türkiye’de hastanelerin dijitalleşmesi. Health Academy Kastamonu, 3(3), 228–267.
  37. Preti, L. M., Ardito, V., Compagni, A., Petracca, F., & Cappellaro, G. (2024). Implementation of machine learning applications in health care organizations: Systematic review of empirical studies. Journal of Medical Internet Research, 26, e55897.
  38. Ringeval, M., Etindele Sosso, F. A., Cousineau, M., & Paré, G. (2025). Advancing health care with digital twins: Meta-review of applications and implementation challenges. Journal of Medical Internet Research, 27, e69544.
  39. Rojas-Carabali, W., Agrawal, R., Gutierrez-Sinisterra, L., Baxter, S. L., Cifuentes-González, C., Wei, Y. C., … & Agrawal, R. (2024). Natural language processing in medicine and ophthalmology: A review for the 21st-century clinician. Asia-Pacific Journal of Ophthalmology, 13(4), 100084.
  40. Rossi, M., & Rehman, S. (2025). Integrating artificial intelligence into telemedicine: Evidence, challenges, and future directions. Cureus, 17(8), e90829.
  41. Rudsari, H. K., vd. (2025). Digital twins in healthcare: A comprehensive review and future perspectives. Frontiers in Digital Health.
  42. Samancı, M. (2024). Sağlık hizmetlerinde dijitalleşme. Journal of Health and Management (Sağlık ve Yönetim Dergisi), (1), 67–86.
  43. Sarıoğlu, E., & Tosun, H. (2023). Yapay zekânın sağlık uygulamalarındaki kullanımı ve etik açıdan tartışılması: Geleneksel derleme. Türkiye Klinikleri Tıp Etiği-Hukuku-Tarihi Dergisi.
  44. Syed, S. M., Maluvelil, A. M., Kipershtein, M., Aiello, P., & Ehoneah, O. (2026). Bridging the gap: Towards a standardized framework for evaluating mHealth and AI-enabled health applications. Studies in Health Technology and Informatics, 334, 98–102.
  45. Tarcan, G. Y., Balçık, P. Y., & Sebik, N. B. (2024). Türkiye ve dünyada sağlık hizmetlerinde yapay zekâ. Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Lokman Hekim Tıp Tarihi ve Folklorik Tıp Dergisi, 14(1), 50–60.
  46. Tiryaki, E. U., & Şimşek, E. (t.y.). Artificial intelligence applications in health. Arşiv Kaynak Tarama Dergisi, 33(2), 98–105.
  47. Uysal, B., & Semiz, T. (Eds.). (2022). Sağlık hizmetlerinde dijitalleşme ve geleceği. Iksad Publishing House.
  48. Uzun, T. (2020). Yapay zekâ ve sağlık uygulamaları. İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 80–92.
  49. Widmer, A. (2024). Digital health apps: How to achieve the successful integration into healthcare. Innere Medizin (Heidelberg).
  50. Yılmaz, M. Y., & Şenol, A. (2025). Sağlık kurumlarında depo yönetiminin dijitalleşmesi: Bibliyometrik bir inceleme. Scientific Journal of Innovation and Social Sciences Research, 5(1), 33–55.