KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Samsun Sağlık Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 11 Sayı: 2

Yapay Zekânın Bireyselleştirilmiş Hemşirelik Bakımı Üzerine Etkileri: Tehdit Mi Güç Mü?

The Impact of Artificial Intelligence on Personalized Nursing Care: Threat or Empowerment?

Ebru Naime Arıkan(YALOVA ÜNİVERSİTESİ, SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ)0000-0003-0989-1332
Merdiye Şendir(SAĞLIK BİLİMLERİ ÜNİVERSİTESİ, HEMŞİRELİK FAKÜLTESİ)0000-0002-8243-1669
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-09-07
🏛️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)

Bu derleme, YZ’nin bireyselleştirilmiş hemşirelik bakımı üzerine etkilerini konu ile ilgili literatür bilgileri doğrultusunda tartışmayı amaçlamaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yapay zekâ (YZ) makine öğrenmesine dayanan ve algoritmalardan oluşan insan zekâsının bir simülasyonudur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Günümüzde yapay zekânın kullanımının yaygınlaşması sağlık hizmetlerinde tanı, tedavi ve bakım süreçlerini dönüştürerek hemşirelik uygulamalarını da etkilemektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu derleme, YZ’nin bireyselleştirilmiş hemşirelik bakımı üzerine etkilerini konu ile ilgili literatür bilgileri doğrultusunda tartışmayı amaçlamaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Bireyselleştirilmiş Hemşirelik Bakımı · Hemşirelik · Yapay Zeka

Özet

Yapay zekâ (YZ) makine öğrenmesine dayanan ve algoritmalardan oluşan insan zekâsının bir simülasyonudur. Günümüzde yapay zekânın kullanımının yaygınlaşması sağlık hizmetlerinde tanı, tedavi ve bakım süreçlerini dönüştürerek hemşirelik uygulamalarını da etkilemektedir. Yapılan çalışmalarda YZ’nin bireyselleştirilmiş bakım planlarını desteklediği, klinik karar süreçlerini geliştirdiği ve iş yükünü azalttığı bildirilmektedir. Bununla birlikte YZ kullanımının birtakım sorunları da beraberinde getireceğine yönelik tartışmalar bulunmaktadır. Bunlar veri gizliliği, algoritmik önyargı ve etik sorunlar olarak öne çıkmaktadır. YZ kullanımının hemşirelik bakımında pek çok katkısı olmasına rağmen; empatik eğilim ve hastahemşire etkileşimini zayıflatma potansiyeli taşıdığı düşünülmektedir. Hemşirelik bakımında YZ kullanımında etik ve insani boyutların korunması gerekliliği nedeniyle, hemşirelerin yapay zekâ teknolojisini, dengeli kullanımı sağlanmalı, etik standartlar güçlendirilmeli ve konuya yönelik daha fazla çalışma yapılmalıdır. Bu derleme, YZ’nin bireyselleştirilmiş hemşirelik bakımı üzerine etkilerini konu ile ilgili literatür bilgileri doğrultusunda tartışmayı amaçlamaktadır.

Abstract

Artificial intelligence (AI) is a simulation of human intelligence based on machine learning and composed of algorithms. Today, the widespread use of artificial intelligence is transforming diagnosis, treatment, and care processes in healthcare services, thereby impacting nursing practices. It has been determined that AI supports individualized care plans, enhances clinical decision-making processes, and reduces workload. However, the use of aı has also introduced certain challenges, notably data privacy, algorithmic bias, and ethical issues. Despite the many contributions of aı to nursing care, there are concerns that it may weaken empathic tendencies and nurse-patient interactions. The necessity of preserving ethical and humanistic aspects in the use of aı in nursing care is emphasized. Therefore, nurses should ensure the balanced use of aı technology, strengthen ethical standards, and further research on the subject should be conducted. This review aims to examine the effects of aı on individualized nursing care by compiling relevant topics from the current literature.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Arıkan, E. N., Şendir, M. (2026). Yapay Zekânın Bireyselleştirilmiş Hemşirelik Bakımı Üzerine Etkileri: Tehdit Mi Güç Mü?. Samsun Sağlık Bilimleri Dergisi, Cilt: 11 Sayı: 2. https://doi.org/10.47115/jshs.1968428

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (43)

  1. Abbas, S. R., Seol, H., Abbas, Z., & Lee, S. W. (2025). Exploring the role of artificial intelligence in smart healthcare: A capability and function-oriented review. Healthcare, 13(14), 1642.
  2. Abdelmohsen, S. A., & Al‐jabri, M. M. (2025). Artificial intelligence applications in healthcare: a systematic review of their impact on nursing practice and patient outcomes. Journal of Nursing Scholarship, 57(6), 957-966.
  3. Alyami, H., Alyami, H. S. A., ALHindi, E. S. H., Abdullah, F. H. A., Alsaad, S. S., & Almahri, S. S. (2024). Comprehensive review of personalized nursing care, technological integration, and workforce resilience in modern he¬althcare. J Ecohumanism, 3(8), 5098-5107.
  4. American Nurses Association. (2025). Principles of virtual nursing. https://www.nursingworld.org/globalassets/ docs/ana/ethics/principles-of-virtual-nursing.pdf
  5. Aydın,F.(2024). Yapay zeka ile desteklenmiş bilgilendirilmiş onamda etik kodlarının belirlenmesi [Doktora Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü Tıp Tarihi ve Etik Anabilim Dalı]
  6. Badawy, W., Zinhom, H., & Shaban, M. (2025). Navigating ethical considerations in the use of artificial intelligence for patient care: A systematic review. International Nursing Review, 72(3), e13059.
  7. Bal, C., & Acaroğlu, R. (2022). Hastaların bireyselleştirilmiş bakım algıları ve etkileyen faktörlerin incelenme¬si. Samsun Sağlık Bilimleri Dergisi, 7(3), 927-946.
  8. Başara, G. T. (2024). Kişisel Verilerin Korunması Kanunu’nun 6. Maddesinde Yapılan Değişiklik Bağlamında Özel Nitelikli Kişisel Verilerin İşlenmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 28(4), 51-80.
  9. Bayraktar, D., & Eşer, İ. (2017). Hemşirelerin bakım odaklı hemşire-hasta etkileşimine yönelik tutum ve davranışla¬rı. Journal of Anatolia Nursing and Health Sciences, 20(3), 188-194.
  10. Bozkurt, S. A., Aydoğan, S., Dursun Ergezen, F., & Türkoğlu, A. (2025). A systematic review and sequential expla¬natory synthesis: Artificial intelligence in healthcare education, a case of nursing. International Nursing Review, 72(2), e70018.
  11. Bulut, C. (2025). Sağlık kurumlarında yapay zekâ destekli karar destek sistemlerinin kullanımı. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 11(1), 27-37.
  12. Can, Ş. (2019). Bireyselleştirilmiş bakım ve neuman sistemler modeli. Journal of Traditional Medical Complemen¬tary Therapies, 2(1), 25-32.
  13. Çağatay, H. (2025). Yapay sinir ağı tabanlı dil modelleri genel zekânın temel gerekliliklerini sağlamakta mıdır?. Beytulhikme: An International Journal of Philosophy, 15(2), 589-609.
  14. Dailah, H. G., Koriri, M., Sabei, A., Kriry, T., & Zakri, M. (2024). Artificial intelligence in nursing: technological benefits to nurse’s mental health and patient care quality. In Healthcare, 12(24),2555:1-24.
  15. Elhaddad, M., & Hamam, S. (2024). AI-driven clinical decision support systems: an ongoing pursuit of potential. Cureus, 16(4), 1-9.
  16. Franklin, G., Stephens, R., Piracha, M., Tiosano, S., Lehouillier, F., Koppel, R., & Elkin, P. L. (2024). The sociodemog¬raphic biases in machine learning algorithms: a biomedical informatics perspective. Life, 14(6), 652:1-15.
  17. Gökalp, M. G., & Üzer, M. A. (2024). Yapay zeka çağında hemşirelik bakımı. Sağlık Bilimleri Üniversitesi Hemşirelik Dergisi, 6(1), 89-94.
  18. Güler, K. G., & Günday, E. A. (2025). Hemşirelik öğrencilerinin psikiyatri hemşireliğinde yapay zekâ kullanımına yönelik algı, beklenti ve endişelerinin derinlemesine incelenmesi: nitel çalışma. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 14(1), 214-231.
  19. Holland, K. (2021). Yaşam aktivitelerine temellenen Roper–Logan–Tierney hemşirelik modeline giriş. İçinde K. Hol¬land, J. Jenkins, J. Solomon, & S. Whittam (Ed.), Roper–Logan–Tierney modelinin uygulamada kullanılması (R. Acaroğlu, Çev., ss. 8–23). Nobel Tıp Kitabevleri.
  20. İlaslan, E. (2023). Yapay zeka sohbet robotları ve ChatGPT’nin hemşirelik eğitiminde kullanılması. Akdeniz Hem¬şirelik Dergisi, 2(2), 73-80.
  21. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu. (2016, 7 Nisan). Resmî Gazete (Sayı: 29677). https://www.resmigazete.gov.tr/ eskiler/2016/04/20160407-8.pdf (04.08.2026)
  22. Labrague, L. J., Sabei, S. A., & Yahyaei, A. A. (2025). Artificial intelligence in nursing education: A review of AI-based teaching pedagogies. Teaching and Learning in Nursing, 20(3), 210-221.
  23. Lee, Y., Shin, T., Tessier, L., Javidan, A., Jung, J., Hong, D.,. & Force, D. S. T. (2024). Harnessing artificial intelligence in bariatric surgery: comparative analysis of ChatGPT-4, Bing, and Bard in generating clinician-level bariatric surgery recommendations. Surgery for Obesity and Related Diseases, 20(7), 603-608.
  24. Martinez-Ortigosa, A., Martinez-Granados, A., Gil-Hernández, E., Rodriguez-Arrastia, M., Ropero-Padilla, C., & Roman, P. (2023). Applications of artificial intelligence in nursing care: A systematic review. Journal of Nursing Management, 2023(1), 3219127.1
  25. Mohammed, S. A. A. Q., Osman, Y. M. M., Ibrahim, A. M., & Shaban, M. (2025). Ethical and regulatory considerations in the use of AI and machine learning in nursing: A systematic review. International Nursing Review, 72(1), 1-18.
  26. Mohanasundari, S. K., Kalpana, M., Madhusudhan, U., Vasanthkumar, K., Singh, R., Vashishtha, N.,. & Burugu, R. (2023). Can artificial intelligence replace the unique nursing role?. Cureus, 15(12), 1-6.
  27. Nematollahi Maleki, R., Shahbazi, S., Hosseinzadeh, M., Ghafourifard, M., Gholizad Gougjehyaran, H., & Faravan, A. (2025). Artificial intelligence-assisted nursing care: a concept analysis using Walker and Avant appro¬ach. BMC Nursing, 24(1), 1175.
  28. Norori, N., Hu, Q., Aellen, F. M., Faraci, F. D., & Tzovara, A. (2021). Addressing bias in big data and AI for health care: A call for open science. Patterns, 2(10), 100347. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100347
  29. Nurkalem, S., & Karabacak, B. G. (2025). Hemşirelikte yapay zekâ: Teknolojik devrimin etik ve hümanistik boyu¬tu. Sağlık ve Yaşam Bilimleri Dergisi, 7(2), 116-123.
  30. Önder,O. (2025). Klinik karar destek sistemleri bağlamında tıpta yapay zekâ kullanımında etik sorun alanları. [Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü Tıp Tarihi ve Etik Anabilim Dalı ]
  31. Özakgül, A. A., Acaroğlu, R., Şendir, M., Atar, N. Y., & Eskimez, Z. (2022). Hastaların ve hemşirelerin bireyselleştirilmiş bakım algılarının değerlendirilmesi. JAREN, 8(1), 20-28.
  32. Özsezer, G., Karaca Sivrikaya, S. & Ataç, M. (2021). Hemşirelik öğrencilerinin bakım odaklı hemşire-hasta etkileşimi¬ne yönelik tutum ve davranışlarının belirlenmesi. STED, 2021(30). DOI: 10.17942/sted.724993
  33. Papadopoulos, P., Soflano, M., Chaudy, Y., Adejo, W., & Connolly, T. M. (2022). A systematic review of technologies and standards used in the development of rule-based clinical decision support systems. Health and Technology, 12(4), 713-727.
  34. Rony, M. K. K., Numan, S. M., Akter, K., Tushar, H., Debnath, M., tuj Johra, F.,. & Parvin, M. R. (2024). Nurses’ pers¬pectives on privacy and ethical concerns regarding artificial intelligence adoption in healthcare. Heli¬yon, 10(17), 1-16.
  35. Saydamlı, Ş., Şahin, S., & Er, M. N. (2025). Hemşirelik Öğrencilerinin Yapay Zekâya Yönelik Tutumlarının İncelenme¬si. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 10(3), 439-445.
  36. Т.C. Kamu Görevlileri Etik Kurulu (2024). Yapay zekâ sistemlerinin kullanımında kamu görevlilerinin uyması gereken etik davranış ilkeleri.Karar Tarihi: 10.09.2024 Karar Sayısı: 2024/108.https://www.etik.gov.tr/icerikler/2024-108-sayili-ilke-karari-yapay-zeka-sistemlerinin-kullaniminda-kamu-gorevlilerinin-uymasi-gereken-etik-davranis-ilkeleri/
  37. Toru, F. (2020). Hemşirelik uygulamalarının kilit noktası: bireyselleştirilmiş bakım. Adnan Menderes Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 4(1), 46-59.
  38. Van Servellen, G., & McCloskey, J. C. (1988). Nurses’ perceptions of individualized care in nursing practice. Western Journal of Nursing Research, 10(3), 291-126.
  39. Wei, Q., Pan, S., Liu, X., Hong, M., Nong, C., & Zhang, W. (2025). The integration of AI in nursing: addressing current applications, challenges, and future directions. Frontiers in Medicine, 12, 1545420.
  40. Lee, Y., Shin, T., Tessier, L., Javidan, A., Jung, J., Hong, D.,. & Force, D. S. T. (2024). Harnessing artificial intelligence in bariatric surgery: comparative analysis of ChatGPT-4, Bing, and Bard in generating clinician-level bariatric surgery recommendations. Surgery for Obesity and Related Diseases, 20(7), 603-608.
  41. Mohanasundari, S. K., Kalpana, M., Madhusudhan, U., Vasanthkumar, K., Singh, R., Vashishtha, N.,. & Burugu, R. (2023). Can artificial intelligence replace the unique nursing role?. Cureus, 15(12), 1-6.
  42. Rony, M. K. K., Numan, S. M., Akter, K., Tushar, H., Debnath, M., tuj Johra, F.,. & Parvin, M. R. (2024). Nurses’ pers¬pectives on privacy and ethical concerns regarding artificial intelligence adoption in healthcare. Heli¬yon, 10(17), 1-16.
  43. Т.C. Kamu Görevlileri Etik Kurulu (2024). Yapay zekâ sistemlerinin kullanımında kamu görevlilerinin uyması gereken etik davranış ilkeleri.Karar Tarihi: 10.09.2024 Karar Sayısı: 2024/108.https://www.etik.gov.tr/icerikler/2024-108-sayili-ilke-karari-yapay-zeka-sistemlerinin-kullaniminda-kamu-gorevlilerinin-uymasi-gereken-etik-davranis-ilkeleri/