Journals / Acta Infologica / 2021 / Cilt: 5 - Sayı: 1

Artificial Intelligence in Health Services and Management

Sağlık Hizmetleri ve Yönetiminde Yapay Zekâ

Pages
231–240
Publication Date
2022-09-04
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)

It is recommended to make the necessary legal regulations in theuse of artificial intelligence applications with promising solutions.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Increasing chronic diseases and epidemics, such as the Covid-19 pandemic, shows a greater need in homecare services of the elderly population due to the prolongation of the average human life span and changes inthe expectations of individuals from health services in parallel with the development of health literacy.
📊
Key Findings & Data:It alsobrings about change in health services and management.
💡
Conclusion & Impact:It is recommended to make the necessary legal regulations in theuse of artificial intelligence applications with promising solutions.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Increasing chronic diseases and epidemics, such as the Covid-19 pandemic, shows a greater need in homecare services of the elderly population due to the prolongation of the average human life span and changes inthe expectations of individuals from health services in parallel with the development of health literacy. It alsobrings about change in health services and management. The cooperation of health services and management,the health sector and other sectors would benefit a wide audience. Health professionals and other occupationalgroups should be able to work in coordination. In addition, there is a need to use health informationtechnologies in the diagnosis, treatment, rehabilitation of diseases and in the management of health servicesfor the development of public health. Considering all of these, it is inevitable to use artificial intelligenceapplications in healthcare services and management due to the increasing workload and insufficient numberof health workers. A patient-oriented digital health ecosystem is being created in line with currentdevelopments in healthcare and technology. It is recommended to make the necessary legal regulations in theuse of artificial intelligence applications with promising solutions.

Özet

Günümüzde artan kronik hastalıklar, Covid-19 pandemisi gibi salgınlar, ortalama insan ömrünün uzamasınabağlı olarak artan yaşlı nüfusun evde bakım hizmetlerine olan ihtiyacının artışı ve sağlık okuryazarlığınıngelişmesine paralel olarak bireylerin sağlık hizmetlerinden beklentilerindeki değişiklikler; sağlık hizmetlerive yönetiminde de değişimi beraberinde getirmektedir. Sağlık hizmetleri ve yönetimi, sağlık sektörü vediğer sektörlerin işbirliği ile geniş kitlelere hitap etmektedir. Sağlık profesyonelleri ile birlikte diğer meslekgruplarının bir arada koordineli bir şekilde çalışabilmesi gerekmektedir. Bunun yanında hastalıkların tanı,tedavi, rehabilitasyonunda ve toplum sağlığının geliştirilmesinde sağlık hizmetlerinin yönetiminde sağlıkbilgi teknolojilerinin kullanımına ihtiyaç vardır. Tüm bunlar dikkate alındığında, artan iş yükü yanındayetersiz sayıdaki sağlık insan gücü sebebi ile sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ uygulamalarınınkullanılması kaçınılmazdır. Sağlık alanında ve teknolojide güncel gelişmeler doğrultusunda hasta odaklıdijital bir sağlık ekosistemi yaratılmaya başlanmıştır. Umut vaat eden çözümleriyle yapay zekâuygulamalarının kullanımında gerekli yasal düzenlemelerin yapılması önerilmektedir.

🔖

Cite This Article

AKALIN, B., VERANYURT, Ü. (2022). Artificial Intelligence in Health Services and Management. Acta Infologica, Cilt: 5 - Sayı: 1, 231–240. https://ajindex.com/articles/425969

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Veranyurt U, Deveci AF, Esen MF, Veranyurt O. (2020). Disease Classification By Machine Learning Techniques: Random Forest, K-Nearest Neighbor and Adaboost Algorithms Applications. Usaysad Derg. 2020; 6(2):275-286.
  2. Hayran O. (2012). Sağlık Yönetimi Yazıları. Ankara: Sage Yayıncılık. Elmas Ç. 2018. Yapay Zekâ Uygulamaları. 4. Baskı. Ankara: Seçkin Yayıncılık, 25-45. Akalın B. 2020. Sağlık Hizmetleri ve Yönetiminde Yapay Zekâ. İstanbul: Hiper Yayıncılık, 125-132.
  3. Qian, Z., Alaa, A. M., & van der Schaar, M. (2020). CPAS: the UK’s National Machine Learning-based Hospital Capacity Planning System for COVID-19. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, et al. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology;2: e000101. doi:10.1136/ svn-2017-000101. OECD. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2019). Health at a Glance 2019: OECD Indicators. Paris: OECD Publishing; 2019. doi:10.1787/4dd50c09-en. TUİK. Türkiye İstatistik Kurumu. https://www.tuik.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 01.11.2020).
  4. Öcal H., Doğru İ. A. ve Barışçı N. (2019). Akıllı ve geleneksel giyilebilir sağlık cihazlarında nesnelerin interneti. Politeknik Dergisi, 22(3): 695-714. T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2018. https://dosyasb.saglik.gov.tr/Eklenti/36134,siy2018trpdf.pdf?0 (Erişim Tarihi: 01.11.2020).
  5. Çoban, H. (2009). Sağlık Ekonomisi ve Türkiye’de Sağlık Hizmetlerinin Yeniden Yapılandırılması. Dokuz Eylül Üniversitesi,
  6. Doktora Tezi, İzmir. World Health Organization (WHO). “Ten threats to global health in 2019”, https://www.who.int/emergencies/ten-threats-to-global- health-in-2019 (Erişim Tarihi: 01.11.2020).
  7. Fleming, N. (2018). How Artificial intelligence is changing drug discovery. Naature, 557(7707), ss 55-57. Doi: 10.1038/d41586-018-05267-x. Hecht, D. (2011). Applications of Machine Learning and Computational Intelligence to Drug Discovery and Development. Drug Development Research, 72: 53–65.
  8. Gavin, B., Hayden, J., Adamis, D., & McNicholas, F. (2020). Caring for the psychological well-being of healthcare professionals in the Covid-19 pandemic crisis. Ir Med J, 113(4), 51. Mesko, B. (2017). Yapay Zekâyla Tıbbi Karar Almak. B. Mesko içinde, Tıbbın Geleceğine Yolculuk (s. 174-183). İstanbul:
  9. Optimist Yayın Grubu. Kadri, F., Baraoui, M., & Nouaouri, I. (2019, September). An LSTM-based Deep Learning Approach with Application to Predicting Hospital Emergency Department Admissions. In 2019 International Conference on Industrial Engi