Review

Yoğun Bakımda Yapay Zekanın Etik Sonuçları: Klinik Karar Verme ve Hemşirelik Uygulamaları Üzerine Bir Literatür İncelemesi

Volume: 29 Number: 2 August 16, 2025
TR EN

Yoğun Bakımda Yapay Zekanın Etik Sonuçları: Klinik Karar Verme ve Hemşirelik Uygulamaları Üzerine Bir Literatür İncelemesi

Öz

Bu çalışma, yapay zeka destekli klinik karar verme süreçlerinin yoğun bakım ünitelerindeki (YBÜ) hemşirelik uygulamalarına etkilerini ve bu süreçlerin etik boyutlarını incelemektedir. Yapay zekanın sağlık sektöründeki hızlı ilerlemesi, hasta izleme, veri analizi ve klinik karar destek sistemleri gibi alanlarda önemli yenilikler getirmiştir. Destek verenler, yapay zekanın hasta sonuçlarını iyileştirebileceğini ve operasyonel verimliliği artırabileceğini savunmaktadır. Bununla birlikte, yapay zekanın hemşirelik uygulamalarına entegrasyonu, empati eksikliği ve hasta-hemşire ilişkisinin zayıflaması gibi etik sorunları da beraberinde getirmektedir. Yapay zeka, büyük verileri analiz ederek hızlı ve objektif kararlar alabilirken, hemşireler empati ve insani değerlere dayalı kararlar vermektedir. Yapay zekanın klinik karar verme süreçlerine entegrasyonu hemşirelerin yeteneklerini artırabilmekte, ancak aynı zamanda etik ikilemler de yaratmaktadır. Yapay zeka kullanımındaki hatalardan kimin sorumlu olduğu sorusu önemli bir etik sorun teşkil etmektedir. Buna ek olarak, yapay zekanın büyük veri setlerini analiz etmesi, hasta verilerinin gizliliği konusunda endişelere yol açmaktadır. Bir başka endişe kaynağı da yapay zekanın empati ve insani dokunuş gibi hemşirelik bakımında kritik olan niteliklerden yoksun olmasıdır. Sonuç olarak, yapay zeka ve hemşire işbirliği hasta bakımını iyileştirme potansiyeline sahiptir, ancak bu teknolojinin entegrasyonu için etik sorumluluklar ve hesap verebilirlik gibi konuların dikkatlice ele alınması gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. 1. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25(1):44-56.
  2. 2. He J, Baxter SL, Xu J, Xu J, Zhou X, Zhang K. The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nat Med. 2019;25(1):30-36.
  3. 3. Fogel AL, Kvedar JC. Artificial intelligence powers digital medicine. NPJ Digit Med. 2018;1(1):5.
  4. 4. Harry A. The future of medicine: Harnessing the power of aI for revolutionizing healthcare. Int J Multidiscip Sci Arts. 2023;2(1):36-47.
  5. 5. Ntoutsi E, Fafalios P, Gadiraju U, et al. Bias in data-driven artificial intelligence systems—An introductory survey. Wiley Interdiscip Rev Data Min Knowl Discov. 2020;10(3):e1356.
  6. 6. Reynolds W. Empathy: The core of the nurse-client relationship. From Ther Relationships to Transitional Care A Theor Pract Roadmap. Published online January 2021:61-66.
  7. 7. Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing machine learning in health care — Addressing ethical challenges. N Engl J Med. 2018;378(11):981-983.
  8. 8. Nguyen D, Ngo B, vanSonnenberg E. AI in the intensive care unit: Up-to-Date review. J Intensive Care Med. 2021;36(10):1115-1123.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

​Internal Diseases Nursing​

Journal Section

Review

Publication Date

August 16, 2025

Submission Date

December 26, 2024

Acceptance Date

July 25, 2025

Published in Issue

Year 2025 Volume: 29 Number: 2

Content of this journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

30490