Tıbbi Görüntüleme Teknikleri Öğrencilerinin Sağlık Hizmetlerinde ve Radyoloji Pratiğinde Yapay Zeka Kullanımına Yönelik Tutumlarının İncelenmesi
Abstract
Bu çalışma, Tıbbi Görüntüleme Teknikleri (TGT) ön lisans öğrencilerinin yapay zekâya (YZ) yönelik tutumlarını incelemek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmaya, İstinye Üniversitesi Sağlık Meslek Yüksekokulu TGT programına kayıtlı 159 öğrenci katılmıştır. Katılımcıların %79,2’si kadın, %20,8’i erkek olup; yaş ortalaması 20,8 ± 2,5, medyanı 21 (IQR=20–21) olarak hesaplanmıştır. Veriler, 21 maddelik 5’li Likert tipi ölçek ile toplanmış ve IBM SPSS 25.0 programı kullanılarak analiz edilmiştir. Ölçek yüksek iç tutarlılık göstermiştir (Cronbach α=0,930); KMO katsayısı 0,910 olup, Bartlett testi anlamlı bulunmuştur (χ²=2371,7, sd=210, p<0,001). Bulgulara göre öğrencilerin genel tutumlarının olumlu olduğu, özellikle yapay zekânın görüntü kalitesi değerlendirme (%79,9), hasta planlama (%72,3) ve pozisyonlandırma (%69,2) gibi mesleki rollere katkısını güçlü biçimde onayladıkları görülmüştür. Bununla birlikte, algoritma bilgisi konusunda yetersizlik hissi ve etik kaygıların belirli düzeyde devam ettiği saptanmıştır. Cinsiyet açısından anlamlı fark bulunmazken, 2. sınıf öğrencilerinin toplam tutum puanları 1. sınıflara göre daha yüksek çıkmıştır (p=0,025). Çalışma, tek merkezli olması nedeniyle genellenebilirliği sınırlı olmakla birlikte, ön lisans düzeyindeki TGT öğrencilerinin YZ’ye yönelik tutumlarının ilk kez incelenmiş olması açısından literatüre özgün ve alana özel katkı sağlamaktadır. Bulgular, YZ’nin müfredata entegrasyonuna yönelik eğitimsel stratejilerin geliştirilmesi için yol gösterici niteliktedir.
Keywords
Supporting Institution
Project Number
Ethical Statement
Thanks
References
- Alelyani, M., Alamri, S., Alqahtani, M. S., Musa, A., Almater, H., Alqahtani, N., Alshahrani, F., & Alelyani, S. (2021). Radiology community attitude in saudi arabia about the applications of artificial intelligence in radiology. Healthcare (Switzerland), 9(7), 1–10. https://doi.org/10.3390/healthcare9070834
- Allam, A. H., Eltewacy, N. K., Alabdallat, Y. J., Owais, T. A., Salman, S., Ebada, M. A., Aldare, H. A., Rais, M. A., Salem, M., Al-Dabagh, J. D., Alhassan, M. A., Hanjul, M. M., Mugibel, T. A., Motawea, S. H., Hussein, M., Anas, O. S., Amine, N. M., Almekhlafi, M. A., Mugibel, M. A., … Alkanj, S. (2024). Knowledge, attitude, and perception of Arab medical students towards artificial intelligence in medicine and radiology: A multi-national cross-sectional study. European Radiology, 34(7), 1–14. https://doi.org/10.1007/s00330-023-10509-2
- Angkurawaranon, S., Inmutto, N., Bannangkoon, K., Wonghan, S., Kham-Ai, T., Khumma, P., Daengpisut, K., Thabarsa, P., & Angkurawaranon, C. (2024). Attitudes and perceptions of Thai medical students regarding artificial intelligence in radiology and medicine. BMC medical education, 24(1), 1188. https://doi.org/10.1186/s12909-024-06150-2
- Bisdas, S., Topriceanu, C. C., Zakrzewska, Z., Irimia, A. V., Shakallis, L., Subhash, J., Casapu, M. M., Leon-Rojas, J., Pinto dos Santos, D., Andrews, D. M., Zeicu, C., Bouhuwaish, A. M., Lestari, A. N., Abu-Ismail, L., Sadiq, A. S., Khamees, A., Mohammed, K. M. G., Williams, E., Omran, A. I., … Ebrahim, E. H. (2021). Artificial Intelligence in Medicine: A Multinational Multi-Center Survey on the Medical and Dental Students’ Perception. Frontiers in Public Health, 9(December). https://doi.org/10.3389/fpubh.2021.795284
- Choi, R. Y., Coyner, A. S., Kalpathy-Cramer, J., Chiang, M. F., & Peter Campbell, J. (2020). Introduction to machine learning, neural networks, and deep learning. Translational Vision Science and Technology, 9(2), 1–12. https://doi.org/10.1167/tvst.9.2.14
- Civaner, M. M., Uncu, Y., Bulut, F., Chalil, E. G., & Tatli, A. (2022). Artificial intelligence in medical education: a cross-sectional needs assessment. BMC Medical Education, 22(1), 1–9. https://doi.org/10.1186/s12909-022-03852-3
- Coakley, S., Young, R., Moore, N., England, A., O’Mahony, A., O’Connor, O. J., Maher, M., & McEntee, M. F. (2022). Radiographers’ knowledge, attitudes and expectations of artificial intelligence in medical imaging. Radiography, 28(4), 943–948. https://doi.org/10.1016/j.radi.2022.06.020
- Damerji, H., & Salimi, A. (2021). Mediating effect of use perceptions on technology readiness and adoption of artificial intelligence in accounting. Accountinh Education, 30(2), 107–130. https://doi.org/10.1080/09639284.2021.1872035
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Radiology and Organ Imaging, Health Services and Systems (Other)
Journal Section
Research Article
Authors
Sinem Küçük
0000-0000-0000-0000
Türkiye
Publication Date
October 7, 2026
Submission Date
March 25, 2026
Acceptance Date
June 9, 2026
Published in Issue
Year 2026 Volume: 4