Derleme
BibTex RIS Kaynak Göster

Hemşirelik Eğitiminde Yapay Zekânın Önemi ve Yapay Zekanın Kullanım Alanları

Yıl 2024, Cilt: 3 Sayı: 3, 187 - 192, 08.04.2025
https://doi.org/10.61830/balkansbd.1620267

Öz

Bu çalışmanın amacı, hemşirelik eğitiminde yapay zekanın önemini ortaya koymak ve hemşirelik eğitiminde yapay zekanın kullanım alanlarını açıklamaktır.
Yapay zekâ, şekil, örüntü ve görüntüleri analiz edebilen, deneyimlerden çıkan sonuçları analiz edebilen, karmaşık problemlerin çözümünde farklı çözüm yolları sunabilen, farklı dilleri anlayıp cümleler ve kelimeler üzerinde çeşitli işlemler yapabilen, farklı bakış açılarını organize ederek bir görüş ortaya koyabilen insan zekasının simülasyonu olarak ifade edilmektedir. Bu özelliklere sahip yapay zekanın hemşirelik eğitiminde önemi giderek artmaktadır. Bu teknoloji, eğitim süreçlerinin geliştirilmesine, hemşirelerin klinik becerilerinin artırılmasına ve sağlık bakım hizmetlerinin kalitesinin iyileştirilmesi yardımcı olabilmektedir. Yapay zekâ hemşirelik eğitiminde bazı rollerin, becerilerin geliştirilmesinde yardımcı olmaktadır. Bunlar; öğrencilerin klinik karar verme becerilerini geliştirebilecek yapay zeka tabanlı simülasyonlar, hastaların tıbbi verilerini analiz ederek hemşirelere karar vermede destek sağlayan veri analizi ve klinik karar destek sistemleri, öğrencilerin öğrenme hızları, gereksinimlerine ve özelliklerine göre özelleştirilmiş eğitim süreçleri sunan bireye özgü eğitim, yapay zeka destekli eğitim platformları aracılığıyla hasta bakımında karşılaşılan çeşitli durumlardan nasıl daha iyi başa çıkacaklarına dair rehberlik alabilecekleri iletişim ve eğitim araçları, hemşirelik öğrencilerinin büyük veri analizi ile toplum sağlığını etkileyen hastalıkların daha hızlı tespiti ve yönetilmesine yardımcı olabileceği büyük veri araçları şeklinde özetlenebilir.
Sonuç olarak, yapay zekâ hemşirelik eğitimini daha etkili, verimli ve bireye özgü hale getirirken, hemşirelerin klinik karar verme becerilerini geliştirmelerine, iletişim, eğitim becerilerini geliştirmelerine, toplumun ihtiyaçlarını hızlıca tespit ederek ihtiyaca yönelik sağlık uygulamalarının planlanmasına ve sağlık hizmetlerinin kalitesini artırılmasına yardımcı olacağı ifade edilebilir.

Destekleyen Kurum

Destekleyen kurum bulunmamaktadır.

Kaynakça

  • 1.Öztemel E. Yapay zekâ ve insanlığın geleceği. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplu Güvenliği. 2020; 95- 112. 2.Uzun T. Yapay zekâ ve sağlık uygulamaları. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2020; 3(1), 80-92.
  • 3.Buchanan C, Howitt ML, Wilson R, Booth RG, Risling T, Bamford M. Predicted influences of artificial intelligence on nursing education: scoping review. JMIR Nursing. 2021;4(1):e23933
  • 4.Doğan P. ve Şendir M. Effect of different simulation methods in nursing education on critical thinking dispositions and self-efficacy levels of students. Thinking Skills and Creativity. 2022; 45: 101112. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2022.101112 5.Robert N. How artificial intelligence is changing nursing. Nursing Management. 2019; 50(9): 30–39. 6.De Gagne JC. The state of artificial intelligence in nursing education: past, present, and future directions. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023; 20(6): 4884. https://doi.org/10.3390/ijerph20064884
  • 7.Sharma M, Sharma S. A. Holistic approach to remote patient monitoring, fueled by ChatGPT and metaverse technology: The future of nursing education. Nurse Education Today. 2023;131:105972. doi: 10.1016/j.nedt.2023.105972.
  • 8.Bali J., Garg R., Bali R.T. Artificial intelligence in healthcare and biomedical research: Why a strong computational/ Artificial intelligence bioethics framework is required? Indian Journal of Ophthalmology. 2019; 67:3-6. doi.org/10.4103/ijo.IJO_1292_1
  • 9.Glauberman G, Ito-Fujita A, Katz S, Callahan J. Artificial intelligence in nursing education: opportunities and challenges. Hawaii Journal of Health & Social Welfare. 2023; 82(12): 302-305. PMID: 38093763
  • 10.Bini SA. Artificial intelligence, machine learning, deep learning, and cognitive computing: what do these terms mean and how will they impact health care. The Journal of Arthroplasty. 2018; 33:2358-2361.

Importance of Artificial Intelligence in Nursing Education and Areas of Use of Artificial Intelligence

Yıl 2024, Cilt: 3 Sayı: 3, 187 - 192, 08.04.2025
https://doi.org/10.61830/balkansbd.1620267

Öz

The purpose of this study is to reveal the importance of artificial intelligence in nursing education and to explain the areas of use of artificial intelligence in nursing education. Artificial intelligence is defined as a simulation of human intelligence that can analyze shapes, patterns and images, analyze the results of experiences, offer different solutions to solve complex problems, understand different languages and perform various operations on sentences and words, and present an opinion by organizing different perspectives. The importance of artificial intelligence with these features in nursing education is increasing. This technology can help improve educational processes, increase the clinical skills of nurses and improve the quality of health care services. Artificial intelligence helps in the development of some roles and skills in nursing education. These are; artificial intelligence-based simulations that can improve students' clinical decision-making skills, data analysis and clinical decision support systems that support nurses in decision-making by analyzing patients' medical data, individualized education that offers customized educational processes according to students' learning speeds, needs and characteristics, communication and education tools that can help nursing students get guidance on how to better cope with various situations encountered in patient care through artificial intelligence-supported education platforms, and big data tools that can help nursing students detect and manage diseases affecting public health faster with big data analysis.
As a result, it can be stated that while artificial intelligence makes nursing education more effective, efficient and individual-specific, it will help nurses develop their clinical decision-making skills, improve their communication and education skills, quickly identify the needs of the society and plan health practices according to the need and increase the quality of health services.

Kaynakça

  • 1.Öztemel E. Yapay zekâ ve insanlığın geleceği. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplu Güvenliği. 2020; 95- 112. 2.Uzun T. Yapay zekâ ve sağlık uygulamaları. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2020; 3(1), 80-92.
  • 3.Buchanan C, Howitt ML, Wilson R, Booth RG, Risling T, Bamford M. Predicted influences of artificial intelligence on nursing education: scoping review. JMIR Nursing. 2021;4(1):e23933
  • 4.Doğan P. ve Şendir M. Effect of different simulation methods in nursing education on critical thinking dispositions and self-efficacy levels of students. Thinking Skills and Creativity. 2022; 45: 101112. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2022.101112 5.Robert N. How artificial intelligence is changing nursing. Nursing Management. 2019; 50(9): 30–39. 6.De Gagne JC. The state of artificial intelligence in nursing education: past, present, and future directions. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023; 20(6): 4884. https://doi.org/10.3390/ijerph20064884
  • 7.Sharma M, Sharma S. A. Holistic approach to remote patient monitoring, fueled by ChatGPT and metaverse technology: The future of nursing education. Nurse Education Today. 2023;131:105972. doi: 10.1016/j.nedt.2023.105972.
  • 8.Bali J., Garg R., Bali R.T. Artificial intelligence in healthcare and biomedical research: Why a strong computational/ Artificial intelligence bioethics framework is required? Indian Journal of Ophthalmology. 2019; 67:3-6. doi.org/10.4103/ijo.IJO_1292_1
  • 9.Glauberman G, Ito-Fujita A, Katz S, Callahan J. Artificial intelligence in nursing education: opportunities and challenges. Hawaii Journal of Health & Social Welfare. 2023; 82(12): 302-305. PMID: 38093763
  • 10.Bini SA. Artificial intelligence, machine learning, deep learning, and cognitive computing: what do these terms mean and how will they impact health care. The Journal of Arthroplasty. 2018; 33:2358-2361.
Toplam 7 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Sağlık Hizmetleri ve Sistemleri (Diğer)
Bölüm Derlemeler
Yazarlar

Aliye Cayır 0000-0003-0760-4248

Yayımlanma Tarihi 8 Nisan 2025
Gönderilme Tarihi 15 Ocak 2025
Kabul Tarihi 30 Ocak 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 3 Sayı: 3

Kaynak Göster

Vancouver Cayır A. Hemşirelik Eğitiminde Yapay Zekânın Önemi ve Yapay Zekanın Kullanım Alanları. Balkan Sağlık Bil Derg. 2025;3(3):187-92.

 CC BY-NC 4.0cc.svg?ref=chooser-v1by.svg?ref=chooser-v1nc.svg?ref=chooser-v1

Balkan Sağlık Bilimleri Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.