Determination of Artificial Intelligence Awareness of Pharmacists in Edirne

Year 2024, Volume: 4 Issue: 1, 11 - 18, 30.04.2024

Ahmet Doğan Ergin

Abstract

Background and Aims: Artificial intelligence (AI) is a system that imitates human intelligence
to perform certain tasks and can re-learn by collecting processed information. This technology
can open a new era, especially in terms of in-pharmacy time costs. This study aims to measure
the perspective of community pharmacists in the central district of Edirne province on artificial
intelligence technology and the level of integration of this technology into their profession.
Methods: This descriptive survey study was conducted with 25 pharmacists in the central district
of Edirne. Pharmacists or pharmacist managers were included in the study by stating that they
volunteered to participate in the survey, verbally and in writing.
Results: According to the obtained results, when the Interest and Awareness part is examined,
positive answers constitute 50.1%, neutral answers 30.7, and negative answers 19.2%. When the
Usage Areas and Foresight part is examined, positive answers constitute 41.62%, while neutral
answers are 34.13% and negative answers cover 24.24%.
Conclusion: It is seen that pharmacists are interested in AI and awareness about AI is increasing
among pharmacists. On the other hand, the survey showed that there is concern among pharmacists
because of the changing job contents and creating employment problems.

Keywords

artificial intelligence, Awareness, Innovation, Pharmacy, Pharmacy 4.0

Edirne’deki Eczacıların Yapay Zeka Hakkındaki Farkındalıklarının Belirlenmesi

Abstract

Arka Plan ve Amaçlar: Yapay zeka (AI), belirli görevleri yerine getirmek için insan zekasını taklit eden ve işlenmiş bilgileri toplayarak re-learn yapabilen bir sistemdir. Bu teknoloji özellikle eczane içi süre maliyetleri açısından yeni bir dönem açabilir. Bu çalışma, Edirne ilinin merkez ilçesindeki toplum eczacılarının yapay zeka teknolojisine bakış açısını ve bu teknolojinin mesleklerine entegrasyon düzeyini ölçmeyi amaçlamaktadır.Yöntemler: Bu tanımlayıcı anket çalışması Edirne'nin merkez ilçesinde 25 eczacı ile yapılmıştır. Ankete katılmak için gönüllü olduklarını belirterek eczacılar veya eczacı yöneticileri araştırmaya dahil edildiler, sözlü ve yazılı olarak. Bulgular: Elde edilen sonuçlara göre İlgi ve Farkındalık kısmı incelendiğinde olumlu cevaplar %50,1, nötr cevaplar 30,7, olumsuz cevaplar %19,2'dir. Kullanım Alanları ve Öngörü kısmı incelendiğinde olumlu cevaplar %41,62, tarafsız cevaplar ise %34,13 ve olumsuz cevaplar %24,24'tür. Sonuç: Eczacıların yapay zekaya ilgi duydukları ve eczacılar arasında yapay zeka konusunda farkındalığın arttığı görülmektedir. Öte yandan anket, değişen iş içerikleri ve istihdam sorunu yaratma nedeniyle eczacılar arasında endişe olduğunu gösterdi.

Keywords

yapay zeka, farkındalık, yenilik, eczacılık, eczacılık 4.0

References

• 1. Ercan, Ö. (2012). Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2006
• 2. Raza, M. A., Aziz, S., Noreen, M., Saeed, A., Anjum, I., Ahmed, M., & Raza, S. M. (2022). Artificial Intelligence (AI) in pharmacy: an overview of innovations. INNOVATIONS in Pharmacy, 13(2). doi:10.24926/iip.v13i2.4839
• 3. Büyükgöze, S., Dereli, E. (2019) Dijital sağlık uygulamalarında yapay zeka. VI. Uluslararası Bilimsel ve Mesleki Çalışmalar Kongresi-Fen ve Sağlık 7 (10)
• 4. Anıl, A. (2020). İlaçların diğer ilaçlar ile etkileşimlerinin uzman sistem ile belirlenmesi. (Doctoral dissertation, İstanbul Maltepe Üniversitesi) Retrieved from https://openaccess.maltepe.edu. tr/xmlui/handle/20.500.12.415/4645
• 5. Ergüven, Ö., & Ökten, S. (2022). Yapay Zeka’nın mikrobiyolojide kullanımı. Journal of Artificial Intelligence in Health Sciences, 2(2), 1-12. doi:10.52309/jaihs.v2i2.41
• 6. Janiesch, C., Zschech, P., & Heinrich, K. (2021). Machine learning and deep learning. Electronic Markets, 31(3), 685-695. doi:10.1007/ s12525-021-00475-2
• 7. Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2020). Digitalization in health and artificial intelligence. SDÜ Sağlık Yönetimi Dergisi, 2(2), 131-141.
• 8. Bhattamisra, S. K., Banerjee, P., Gupta, P., Mayuren, J., Patra, S., & Candasamy, M. (2023). Artificial intelligence in pharmaceutical and healthcare research. Big Data and Cognitive Computing, 7(1). doi:10.3390/bdcc7010010
• 9. Jiang, J., Ma, X., Ouyang, D., & Williams, R. O., 3rd. (2022). Emerging Artificial Intelligence (AI) technologies used in the development of solid dosage forms. Pharmaceutics, 14(11). doi:10.3390/pharmaceutics14112257
• 10. World Health Organization, (2011). Joint FIP/WHO Guidelines on Good Pharmacy Practice: Standards for Quality of Pharmacy Services. Retrieved from WHO Technical Report Series: Pew Research Center. (2022). AI and Human enhancement: Americans’ openness is tempered by a range of concerns.
• 11. Donepudi, P. (2018). AI and machine learning in retail pharmacy: systematic review of related literature. ABC journal of advanced research, 7(2), 109-112.
• 12. International Pharmaceutical Federation (FIP) (2021). FIP Digital health in pharmacy education. Retrieved from https://www.fip.org/ file/4958