Dergiler / Batı Karadeniz Tıp Dergisi / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 1

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekânın Tamamlayıcı Kullanımı

Complementary Use of Artificial Intelligence in Healthcare

Sevil Uygun İlikhan(UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES)0000-0002-0162-5729
Mahmut Özer(Commission of National Education, Culture, Youth and Sports of the Parliament)0000-0001-8722-8670
Matjaz Perc(University of Maribor)0000-0002-3087-541X
Hande Tanberkan(BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-7142-5397
Yavuz Ayhan(HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4264-6649
Sayfa
7–17
Yayın Tarihi
2025-04-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

İki aşamalı bir yaklaşım önerilmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yapay zekâ (YZ), tıp ve sağlık hizmetlerinde iş akışlarını ve istihdamı büyük ölçüde etkilemeye ve dönüştürmeye hazırlanıyor.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, YZ'nin sağlık sektöründeki iş rollerini nasıl geliştirebileceğini ve hizmetlerin kalite ve verimliliğini nasıl artırabileceğini araştırmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:İki aşamalı bir yaklaşım önerilmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İnsanı tamamlama · sağlık hizmetleri · tıp

Özet

Yapay zekâ (YZ), tıp ve sağlık hizmetlerinde iş akışlarını ve istihdamı büyük ölçüde etkilemeye ve dönüştürmeye hazırlanıyor. Bu çalışma, YZ'nin sağlık sektöründeki iş rollerini nasıl geliştirebileceğini ve hizmetlerin kalite ve verimliliğini nasıl artırabileceğini araştırmaktadır. İki aşamalı bir yaklaşım önerilmektedir. İlk aşamada, doktorlar ve sağlık çalışanları YZ sistemlerinin geliştirilmesine dahil edilir. Onların katılımı, etik kullanımın sağlanmasını, verimliliğin artırılmasını ve verilerden veya algoritmalardan kaynaklanan önyargıların önlenmesini garanti eder. İkinci aşamada ise, YZ sistemlerinin sağlık profesyonelleri tarafından sürekli izlenmesi çok önemlidir. Sağlık profesyonelleri, karar verme süreçlerinde YZ tarafından üretilen sonuçlar için bir filtre görevi görürler. Bu sürekli denetim, doğruluk ve güvenilirliği korumaya yardımcı olur. Bu iki aşamalı yaklaşım, doktor-makine etkileşiminin önemini vurgulamaktadır. YZ'nin insan uzmanlığıyla entegrasyonu, sağlık hizmetlerinde kaliteyi önemli ölçüde iyileştirirken, YZ teknolojilerinden kaynaklanan potansiyel riskleri en aza indirebilir.

Abstract

Artificial intelligence (AI) is set to greatly impact and transform workflows and employment in medicine and healthcare. This study explores how AI can enhance job roles in the healthcare sector and improve the quality and efficiency of services. A two-stage approach is proposed. In the first stage, doctors and healthcare workers are involved in developing AI systems. Their participation ensures ethical use, boosts efficiency, and prevents biases from the data or algorithms. In the second stage, continuous monitoring of AI systems by healthcare profession als is crucial. They act as filters for AI-generated results during decision-making processes. This ongoing oversight helps maintain accuracy and reliability. This two-stage approach highlights the importance of doctor-machine interaction. By integrating AI with human expertise, healthcare services can see significant improvements in quality while minimizing potential risks from AI technologies.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İlikhan, S. U., Özer, M., Perc, M., Tanberkan, H., Ayhan, Y. (2025). Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekânın Tamamlayıcı Kullanımı. Batı Karadeniz Tıp Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 1, 7–17. https://doi.org/10.29058/mjwbs.1620035

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (4)

  1. Harari YN. Reboot for the AI revolution. Nature. 2017; 550:324 327. https://doi.org/10.1038/550324a
  2. Ilikhan S, Ozer M, Tanberkan H, Bozkurt V. How to mitigate the risks of deployment of artificial intelligence in medicine? Turk J Med Sci. 2024;54:483-492. https://doi.org/10.55730/1300 0144.5814
  3. Ozer M. Potential benefits and risks of artificial intelligence in education. BUEFD. 2024;13:232-244. https://doi.org/10.14686/ buefad.1416087
  4. Ozer M, Perc M, Suna HE. Artificial intelligence bias and the amplification of inequalities in the labor market. JECS. 2024; 69:159-168. https://doi.org/10.26650/JECS2023-1415085