This study aims to identify the ethical risks of using artificial intelligence in healthcare and analyze cause-and- effect relationships using the DEMATEL method. According to the literature review, ethical risks in the use of artificial intelligence in healthcare services are grouped under 10 headings: consensus risk in the decision-making process, unemployment risk, autonomously controlled risk, risk of violating ethical norms, risk of ecological imbalance, data risk, privacy breach risk, algorithmic discrimination and bias risk, uncertain liability risk and decision-making judgment deficiency risk. The DEMATEL method was used to determine the levels of interaction between ethical risks and to prioritize them. According to the DEMATEL results, the most effective and prioritized ethical risks arising in the use of artificial intelligence in healthcare services were determined as “Risk of Algorithmic Discrimination and Bias” with a weight score of 10.85%; “Privacy Breach Risk” with a weight score of 10.63%; and “Autonomous Control Risk” with a weight score of 10.55%, respectively. The least effective and insignificant ethical risk was found to be “Risk of Ecological Imbalance” with a weight score of 8.64%. Findings highlight the importance of using inclusive, fair data sets and careful data processing and algorithm design in AI development. It emphasizes that current ethical regulations cannot fully capture rapid technological developments, that regulatory frameworks need to be updated, and the importance of cooperation between policy makers, developers and health professionals.
Bu çalışmada, yapay zekâ teknolojilerinin kullanımında ortaya çıkabilecek etik riskleri belirlemek ve bu riskler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini DEMATEL yöntemiyle analiz etmek amaçlanmıştır. Literatür taramasına göre sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanımındaki etik riskler; karar alma sürecinde mutabakat riski, işsizlik riski, otonom kontrollü risk, etik normlara aykırılık riski, ekolojik dengesizlik riski, veri riski, gizlilik ihlali riski, algoritmik ayrımcılık ve önyargı riski, belirsiz sorumluluk riski ve karar yargısı eksikliği riski olmak üzere 10 başlık altında toplanmıştır. Etik risklerin birbirlerine olan etki düzeylerini belirlemek ve öncelikli olarak sıralayabilmek için DEMATEL yöntemi kullanılmıştır. DEMATEL sonuçlarına göre, sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanımında ortaya çıkan en etkili ve öncelikli etik riskler sırasıyla %10,85 ağırlık skoru ile “Algoritmik Ayrımcılık ve Önyargı Riski”; %10,63 ağırlık skoru ile “Gizlilik İhlali Riski”; %10,55 ağırlık skoru ile “Otonom Kontrollü Risk” olarak tespit edilmiştir. En etkisiz ve önemsiz etik risk ise %8,64 ağırlık skoru ile “Ekolojik Dengesizlik Riski” olarak bulunmuştur. Sonuçlar, yapay zekâ geliştirme süreçlerinde kapsayıcı ve adil veri setlerinin kullanılmasının yanı sıra algoritma tasarımının yanında veri işleme süreçlerine de dikkat edilmesi gerektiğinin altını çizmektedir. Mevcut etik düzenlemelerin hızlı teknolojik gelişmeleri tam olarak yakalayamadığını ve düzenleyici çerçevelerin güncellenmesi gerektiğini, ayrıca politika yapıcılar, geliştiriciler ve sağlık profesyonelleri arasında iş birliğinin önemini vurgulamaktadır.
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Business Administration |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Publication Date | October 28, 2025 |
| Submission Date | July 16, 2025 |
| Acceptance Date | October 10, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 6 Issue: Global Academic Perspective in Social Sciences |

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.