SavedAdd your journal

Journals / Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty / 2026 / Volume: 13 Issue: 1

Examining Healthcare Workers' Artificial Intelligence Anxiety Status

Hilal Akman Dömbekci(SELÇUK ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0089-860X
Pages
—
Publication Date
2026-03-30
🏛️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)

It is recommended that artificial intelligence applications in healthcare be included in healthcare workers' in-service artificial intelligence.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In recent years, the use of artificial intelligence in the healthcare field has become widespread.
📊
Key Findings & Data:The research was conducted using quantitative methods and is descriptive in nature. 381 healthcare workers working in the central districts of Konya province were included in the study.
💡
Conclusion & Impact:It is recommended that artificial intelligence applications in healthcare be included in healthcare workers' in-service artificial intelligence.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Artificial İntelligence · Healthcare Workers · Artificial İntelligence Anxiety

Abstract

In recent years, the use of artificial intelligence in the healthcare field has become widespread. Artificial intelligence can be defined as machine learning capable of understanding, evaluating, and processing information. Artificial intelligence in healthcare also has sub-purposes such as reducing costs and medical errors and reducing the workload of healthcare workers. The purpose of this research is to examine healthcare workers' concerns about artificial intelligence. The research was conducted using quantitative methods and is descriptive in nature. 381 healthcare workers working in the central districts of Konya province were included in the study. Parametric tests were applied to artificial intelligence data using SPSS. Statistical analyses revealed a total average score of 4.05 for artificial intelligence anxiety, a learning subscale average of 3.18, a job switching subscale average of 4.60, a sociotechnical blindness subscale average of 4.69, and an artificial intelligence configuration subscale average of 4.40. All values except the learning subscale were above the scale's midpoint The study revealed that healthcare workers' artificial intelligence anxiety was above moderate. It is recommended that artificial intelligence applications in healthcare be included in healthcare workers' in-service artificial intelligence.

🔖

Cite This Article

Dömbekci, H. A. (2026). Examining Healthcare Workers' Artificial Intelligence Anxiety Status. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, Volume: 13 Issue: 1. https://doi.org/10.30798/makuiibf.1798914

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (36)

  1. Ağaoğlu, F. O. (2024). Sağlık yönetiminde yapay zekâ. In M. Baş (Ed.), Sağlık yönetiminde teknolojik yaklaşımlar -I (pp. 27-38). Eğitim Yayınevi.
  2. Akalın, B. & Veranyurt, Ü. (2020). Sağlıkta dijitalleşme ve yapay zekâ. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi, 2(2), 128-137.
  3. Bindra, S. & Jain, R. (2024). Artificial intelligence in medical science: A review. Irish Journal of Medical Science (1971-), 193(3), 1419-1429. https://doi.org/10.1007/s11845-023-03570-9
  4. Biçer, İ. (2025). Yapay zekâ kaygısı, iş stresi ve işten ayrılma niyeti: Sağlık çalışanları üzerinde bir analiz. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34 (Uygarlığın Dönüşümü-Sosyal Bilimlerin Bakışıyla Yapay Zekâ), 109-124.
  5. Birinci, Ş. (2019, İlkbahar). Sağlıkta yüksek teknoloji ve yapay zekâ. Sağlık Düşüncesi ve Tıp Kültürü Dergisi, 32- 35.
  6. Bozkurt, B., & Akpınar, A. (2017). Bilişim sektöründe toplumsal cinsiyete dayalı iş bölümü. Marmara Üniversitesi Kadın ve Toplumsal Cinsiyet Araştırmaları Dergisi, 1(2), 17-28.
  7. Büyükgöze, S., & Dereli, E. (2019, Kasım 7-10). Dijital sağlık uygulamalarında yapay zeka. [Kongre Sunumu]. IV. Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık, Kızılay, Ankara, Türkiye. https://bilmescongress.com/tr/arsiv/
  8. Çetiner, N., & Çetinkaya, F. Ö. (2024). Çalışanların yapay zekâ kaygısı ile motivasyon düzeyleri arasındaki ilişki: Turizm çalışanları üzerine bir araştırma. Alanya Akademik Bakış, 8(1), 159-173.
  9. Er, F. (2026). Dijitalleşme ve teknostres: Psikososyal etkiler ve yapay zekâ destekli müdahale olanakları. Current Approaches in Psychiatry, 18(2), 616-627. https://doi.org/10.18863/pgy.1716091
  10. Filiz, E., Güzel, Ş., & Şengül, A. (2022). Sağlık profesyonellerinin yapay zekâ kaygı durumlarının incelenmesi. Journal of Academic Value Studies, 8(1), 47-55. http://dx.doi.org/10.29228/javs.57808
  11. Filiz, M., & Karagöz, Y. (2024). Sağlık çalışanlarının mental iyi oluş düzeylerinin yapay zeka kaygısı üzerindeki etkisi. Sağlık Profesyonelleri Araştırma Dergisi, 6(2), 105-114. https://doi.org/10.57224/jhpr.1435176
  12. Ghassemi, M., Oakden-Rayner, L., & Beam, A. L. (2021). The false hope of current approaches to explainable artificial intelligence in health care. The Lancet Digital Health, 3(11), 745-750.
  13. Gümüş, E., & Uysal Kasap, E. (2022). Sağlık ekosisteminde yapay zekâ kaygı düzeyi: Hemşire örneklemi. Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka Dergisi, 2(3), 1-7.
  14. Habli, I., Lawton, T., & Porter, Z. (2020). Artificial intelligence in health care: Accountability and safety. Bulletin of the World Health Organization, 98(4), 251. http://dx.doi.org/10.2471/BLT.19.237487
  15. Hamet, P., & Tremblay, J. (2017). Artificial intelligence in medicine. Metabolism, 69, 36-40. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2017.01.011
  16. Holmes, J., Sacchi, L., & Bellazzi, R. (2004). Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl, 86(86), 334- 8.
  17. Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
  18. Karakuş, A., & Öniz, C. (2025). Sağlık çalışanlarının çevrimiçi mahremiyet farkındalığının yapay zekâ kaygısı üzerine etkisi: Ankara şehir hastaneleri örneği. Sağlık ve Sosyal Refah Araştırmaları Dergisi, 7(2), 127-141. https://doi.org/10.55050/sarad.1694261
  19. Keleş, H. (2022). Tıpta yapay zeka uygulamaları. The Journal of Kırıkkale University Faculty of Medicine, 24(3), 604-613. https://doi.org/10.24938/kutfd.1214512
  20. Malik, P., Pathania, M., & Rathaur, V. K. (2019). Overview of artificial intelligence in medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care, 8(7), 2328-2331. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19
  21. McCarthy, J. (2007). From here to human-level AI. Artificial Intelligence, 171(18), 1174-1182. https://doi.org/10.1016/j.artint.2007.10.009
  22. Memiş Doğan, M., & Gönç Savran, T. (2024). Toplumsalın dijital yansıması: Cinsiyetlendirilmiş teknolojiler ve eşitsiz temsiller. Sosyal Bilimler ve Sağlık Bülteni (SoSa), Fall(12), 4-12.
  23. Neuman, L.W. (2014). Social research methods: Qualitative and quantitative approaches. Pearson Education Limited.
  24. Özden, M. (2024, Kasım 7-8). Akıllı havalimanı işgörenlerinin yaşadıkları yapay zeka kaygısı, teknostres ve iş güvencesizliği arasındaki ilişkiye yönelik araştırma [Conference presentation]. 6. Havacilik, Uzay ve Psikoloji Kongresi, İstanbul, Türkiye.
  25. Pirim, A. G. H. (2006). Yapay zeka. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 1(1), 81-93.
  26. Reyhan Aktaş, F., & Dağlı, E. (2023). Evaluation of midwifery students' anxiety regarding artificial intelligence used in the field of health. Journal of Health Sciences Institute, 8, 290-296.
  27. Sözen, K. K., & Aydin, B. N. (2025). Yapay zeka: Hemşirelik öğrencilerinin kaygı ve tutumları. Journal of One Health Research, 3(2), 28-35.
  28. Şimşir, İ., & Mete, B. (2021). Sağlık hizmetlerinin geleceği: Dijital sağlık teknolojileri. Journal of Innovative Healthcare Practices, 2(1), 33-39.
  29. Şen, A. T. (2024). Kamu çalışanlarının yapay zeka kaygı düzeylerinin belirlenmesi: Kastamonu örneği. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(2), 232-246.
  30. Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.) Pearson.
  31. Terzi, R. (2020). An adaptation of artificial intelligence anxiety scale into Turkish: Reliability and validity study. International Online Journal of Education and Teaching, 7(4), 1501-1515.
  32. Turkish Statistical Institute. (2025, 23 December). Survey on Information and Communication Technology (ICT) Usage in Enterprises. Turkish Statistical Institute. https://veriportali.tuik.gov.tr/en/press/54012
  33. Uslu, D. (2025). Yapay zekâ ve robotik teknolojilere yönelik algılarda toplumsal cinsiyetin rolü: Korku, güven ve fayda perspektifi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 11(3), 315-326.
  34. Wang, Y. Y. & Wang, Y. S. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619- 634.
  35. Yılmaz, A. (2017). Yapay zekâ. KODLAB Yayın Dağıtım Yayın ve Eğitim Hizmetleri.
  36. Yılmaz, Y., Yılmaz, D. U., Yıldırım, D., Korhan, E. A., & Kaya, D. Ö. (2021). Yapay zekâ ve sağlıkta yapay zekânın kullanımına yönelik sağlık bilimleri fakültesi öğrencilerinin görüşleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 12(3), 297-308.