Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Evaluatıon of the Relationship Between Artificial Intelligence Attitudes of Pre-Hospital Emergency Health Services Employees and Medical Artificial Intelligence Readiness Level

Yıl 2025, Cilt: 7 Sayı: 2, 609 - 620, 07.08.2025

Aydemir Çankaya , Emel Filiz

https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1618422
https://izlik.org/JA23CN92XW

Öz

Aim: This study was conducted to determine the artificial intelligence attitudes and medical artificial intelligence readiness levels of pre-hospital emergency health services employees and to examine the relationship between these two variables.
Material and Method: This descriptive and cross-sectional study was carried out between 01.02.2024-15.03.2024 with 292 pre-hospital emergency health services employees who voluntarily participated in the study. Data were collected by online survey method. In the study; personal information form, ‘General Attitude Towards Artificial Intelligence Scale’ and ‘Medical Artificial Intelligence Readiness Scale’ were used. The data obtained were analysed in SPSS 20 software and parametric tests were performed since they showed normal distribution.
Results: The mean score of positive attitude towards artificial intelligence was 3.45, the mean score of negative attitude was 3.05 and the mean total score of medical artificial intelligence readiness scale was 70.63. A moderately significant positive relationship was found between positive attitude towards artificial intelligence and medical artificial intelligence readiness and its sub-dimensions. In addition, 21% of the change in the level of medical artificial intelligence readiness is explained by artificial intelligence positive attitude.
Conclusion: Pre-hospital emergency health services employees' attitudes towards artificial intelligence are positive; their medical artificial intelligence readiness levels are above the medium value. The cognitive readiness of the employees is lower, while their ethical readiness is higher. It is seen that employees with positive attitudes towards artificial intelligence are more ready to use artificial intelligence technologies.
Keywords: Pre-hospital, Medical artificial intelligence readiness, Artificial intelligence

Anahtar Kelimeler

Pre-hospital Medical artificial intelligence readiness Artificial intelligence Artificial intelligence attitude

Kaynakça

  • Anantharaman, V., Han, L. S. (2001). Hospital and emergency ambulance link: using IT to enhance emergency pre-hospital care. International Journal of Medical İnformatics, 61 (2-3), 147-61. doi: 10.1016/S1386-5056(01)00137-X
  • Aslan, Ş., Güzel, Ş. (2018). Türkiye' deki hastane öncesi acil sağlık hizmetleri. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 5 (31), 4995-5002. doi: 10.26450/jshsr.856
  • Bohr, A., Memarzadeh, K. (2020). The rise of artificial intelligence in healthcare applications. In: Artificial Intelligence in healthcare. Academic Press, 25-60. doi: 10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2
  • Brouillette, M. (2019). AI added to the curriculum for doctors-to-be. Nat Med., 25 (12), 1808-9. doi: 10.1038/s41591-019-0648-3
  • Byrsell, F., Claesson, A., Ringh, M., Svensson, L., Jonsson, M., Nordberg, P., … Nord, A. (2021). Machine learning can support dispatchers to better and faster recognize out-of-hospital cardiac arrest during emergency calls: a retrospective study. Resuscitation, 162, 218-26. doi:10.1016/j.resuscitation.2021.02.041.
  • Clark, M., Severn, M. (2023). Artificial intelligence in prehospital emergency health care. Canadian Journal of Health Technologies, 3 (8), 1-13.
  • Cruz, J.P., Sembekova, A., Omirzakova, D., Bolla, S.R., Balay-odao, E.M. (2024). Attitudes toward and readiness for medical artificial intelligence among medical and health science students. Health Professions Education, 10 (3), 15. doi: 10.55890/2452-3011.1296
  • Elsayed, W.A., Sleem, W.F. (2021). Nurse managers perception and attitudes toward using artificial ıntelligence technology in health settings. Assiut Scientific Nursing Journal, 9 (24.0), 182-92. doi: 10.21608/ASNJ.2021.72740.1159.
  • Eminoğlu, A., Çelikkanat, Ş. (2024). Assessment of the relationship between executive nurses' leadership self-efficacy and medical artificial intelligence readiness. International Journal of Medical Informatics, 184 (2024), 105386. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2024
  • Filiz, E., Güzel, Ş., Şengül, A. (2022). Sağlık profesyonellerinin yapay zekâ kaygı durumlarının incelenmesi. Journal of Academic Value Studies, 8 (1), 47-55. doi: 10.29228/javs.57808
  • Frey, C.B., Osborne, M.A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-80. doi: 10.1016/j.techfore.2016.08.019
  • Gencer, K., Gencer, G. (2024). Tıp fakültesi öğrencilerinin tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluğunun incelenmesi. Kocatepe Tıp Dergisi, 25 (2), 143-149. doi: 10.18229/kocatepetip.1295779
  • Ghazy, D.A., Diab, G.M., Shokry, W.M. (2023). Perception and attitudes of nurse managers toward artificial ıntelligence technology at selected hospitals. Menoufia Nursing Journal, 8 (3), 357-73. doi: 10.21608/menj.2023.334080
  • Gillespie, N., Lockey, S., Curtis, C. (2021). Trust in artificial intelligence: A five country study. The University of Queensland and KPMG Australia, 1-64. doi: 10.14264/e34bfa3
  • Gürbüz, S., Şahin, F. (2018). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. 5. Baskı. Ankara: Seçkin Yayıncılık; 1-479.
  • Haleem, A., Javaid, M., Singh, R.P., Suman, R. (2021). Telemedicine for healthcare: Capabilities, features, barriers, and applications. Sensors İnternational, 2 (2021), 100117. doi: 10.1016/j.sintl.2021.100117
  • Hammoudi Halat, D., Shami, R., Daud, A., Sami, W., Soltani, A., Malki, A. (2024). Artificial ıntelligence readiness, perceptions, and educational needs among dental students: A cross‐sectional study. Clinical and Experimental Dental Research, 10 (4), e925. doi: 10.1002/cre2.925
  • Hampiholi, N. (2024). Elevating emergency healthcare-Technological advancements and challenges in smart ambulance systems and advanced monitoring and diagnostic tools. International Journal of Computer Trends and Technology, 72 (1), 1-7. doi: 10.14445/22312803/IJCTT-V72I1P112
  • Kandemir, F., Azizoğlu, F. (2024). Hemşirelerin yapay zekâya yönelik genel tutumlarının incelenmesi. Yoğun Bakım Hemşireliği Dergisi, 28 (2), 113-25. doi: 10.62111/ybhd.1502758
  • Karaca, O., Çalışkan, S.A., Demir, K. (2021). Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS)-development, validity and reliability study. BMC Medical Education, 21 (112), 1-9. doi: 10.1186/s12909-021-02546-6
  • Karacan Doğan, P., Doğan, İ., Çetinkayalı, G. (2023). Spor bilimleri öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları ile iş bulma kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yalova Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 2 (3), 174-89.
  • Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human-Computer Interaction, 40 (2), 497-514. doi: 10.1080/10447318.2022.2151730
  • Kum, Ö. (2023). Grafik tasarımı bölümü öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları (Tokat ili örneği). EKEV Akademi Dergisi, (96), 172-81. doi: 10.17753/sosekev.1381995
  • Labrague, L.J., Aguilar-Rosales, R., Yboa, B.C., Sabio, J.B. (2023). Factors influencing student nurses' readiness to adopt artificial intelligence (AI) in their studies and their perceived barriers to accessing AI technology: A cross-sectional study. Nurse Education Today, 130, 105945. doi: 10.1016/j.nedt.2023
  • Mishra, P., Pandey, C.M., Singh, U., Gupta, A., Sahu, C., Keshri, A. (2019). Descriptive statistics and normality tests for statistical data. Annals of Cardiac Anaesthesia, 22 (1), 67-72. doi: 10.4103/aca.ACA_157_18
  • Rajput, S., Sharma, P.K., Malviya, R. (2023). Artificial intelligence for emergency medical care. Health Care Science, 2023, 1–16. doi: 10.1002/hcs2.72
  • Sabra, H.E., Abd Elaal, H.K., Sobhy, K.M., Bakr, M.M. (2023). Utilization of artificial intelligence in health care: Nurses perspectives and attitudes. Menoufia Nursing Journal, 8 (1), 253-68. doi: 10.21608/MENJ.2023.297411
  • Sağlık Bakanlığı. (2000). 24046 Sayılı acil sağlık hizmetleri yönetmeliği, Resmi Gazete No: 24046, Ankara,
  • Schepman, A., Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. doi: 10.1016/j.chbr.2020.100014
  • Selamat, E.M., Sobri, H.N.M., Hanan, M.F.M., Abas, M.I., Ishak, M.F.M., Azit, N.A., … Rusli, S.A.S.S. (2021). Physcıans attıtude towards artıfıcıal intelligence medicine, their expectations and concerns: An online mobile survey Malaysian. Journal of Public Health Medicine, 21 (1), 181-189. doi: 10.37268/mjphm/vol.21/no.1/art.742
  • Suh, W., Ahn, S. (2022). Development and validation of a scale measuring student attitudes toward artificial intelligence. Sage Open, 12 (2). doi: 10.1177/21582440221100463
  • The MAYOR. eu. (2023). ChatGPT will answer when you call 112 in Portugal, from 2025. Erişim tarihi 29.06.2024, https://www.themayor.eu/en/a/view/chat-gpt-will-answer-when-you-call-112-in-portugal-from-2025-11918.
  • Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature medicine, 25 (1), 44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7
  • Tung, A. Y. Z., Dong, L. W. (2023). Malaysian medical students' attitudes and readiness toward AI (Artificial Intelligence): a cross-sectional study. Journal of Medical Education and Curricular Development, 10, 1-8. doi: 10.1177/23821205231201164
  • Türkiye İstatislik Kurumu (TÜİK). (2023). Hanehalkı bilişim teknolojileri (BT) kullanım araştırması, 2023. Erişim tarihi 10.09.2024, https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Bilisim-Teknolojileri-(BT)-Kullanim-Arastirmasi-2023-49407.
  • Xuan, P.Y., Fahumida, F., Ismath, M., Al Nazir Hussain, M.I., Jayathilake, N.T., Khobragade, S., … Nu, M. (2023). Readiness towards artificial ıntelligence among undergraduate medical students in Malaysia. Education in Medicine Journal, 15 (2), 49-60. doi: 10.21315/eimj2023.15.2.4
  • Yalcinkaya, T., Ergin, E., Yucel, S.C. (2024). Exploring nursing students' attitudes and readiness for artificial ıntelligence: A cross-sectional study. Teaching and Learning in Nursing, 19 (4), e722-e728. doi: 10.1016/j.teln.2024.07.008
  • Yıldız, M. S. (2019). Sağlıkta ileri teknoloji uygulamaları. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık; 1-333.

Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi

Yıl 2025, Cilt: 7 Sayı: 2, 609 - 620, 07.08.2025

Aydemir Çankaya , Emel Filiz

https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1618422
https://izlik.org/JA23CN92XW

Öz

Amaç: Bu çalışma; hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının yapay zekâ tutumları ile tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk düzeylerini belirlemek ve bu iki değişken arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla yapılmıştır.
Gereç ve Yöntem: Tanımlayıcı ve kesitsel türdeki bu çalışma; 01.02.2024-15.03.2024 tarihleri arasında çalışmaya gönüllü olarak katılan 292 hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanı ile gerçekleştirilmiştir. Veriler online anket yöntemi ile toplanmıştır. Araştırmada; kişisel bilgi formu, “Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği” ve “Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Ölçeği” kullanılmıştır. Elde edilen veriler SPSS 20 programında analiz edilmiş ve normal dağılım gösterdiği için parametrik testler yapılmıştır.
Bulgular: Yapay zekâya yönelik; pozitif tutum puan ortalaması 3.45, negatif tutum puan ortalaması 3.05 ve tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk ölçeği toplam puan ortalaması 70.63’ tür. Yapay zekâ pozitif tutum ile tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk ve alt boyutları arasında pozitif yönlü orta düzeyde anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Ayrıca, tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk düzeyindeki değişimin %21’i yapay zekâ pozitif tutum ile açıklanmaktadır.
Sonuç: Hastane öncesi acil sağlık hizmetleri çalışanlarının yapay zekâya yönelik tutumları pozitif; tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk düzeyleri ise orta değerin üzerindedir. Çalışanların bilişsel hazır bulunuşlukları daha düşük, etik hazır bulunuşlukları ise daha yüksektir. Yapay zekâya yönelik tutumları pozitif olan çalışanların, yapay zekâ teknolojilerini kullanmaya daha hazır oldukları görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Hastane öncesi, Tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluk, Yapay zekâ, Yapay zekâ tutum

Kaynakça

  • Anantharaman, V., Han, L. S. (2001). Hospital and emergency ambulance link: using IT to enhance emergency pre-hospital care. International Journal of Medical İnformatics, 61 (2-3), 147-61. doi: 10.1016/S1386-5056(01)00137-X
  • Aslan, Ş., Güzel, Ş. (2018). Türkiye' deki hastane öncesi acil sağlık hizmetleri. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 5 (31), 4995-5002. doi: 10.26450/jshsr.856
  • Bohr, A., Memarzadeh, K. (2020). The rise of artificial intelligence in healthcare applications. In: Artificial Intelligence in healthcare. Academic Press, 25-60. doi: 10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2
  • Brouillette, M. (2019). AI added to the curriculum for doctors-to-be. Nat Med., 25 (12), 1808-9. doi: 10.1038/s41591-019-0648-3
  • Byrsell, F., Claesson, A., Ringh, M., Svensson, L., Jonsson, M., Nordberg, P., … Nord, A. (2021). Machine learning can support dispatchers to better and faster recognize out-of-hospital cardiac arrest during emergency calls: a retrospective study. Resuscitation, 162, 218-26. doi:10.1016/j.resuscitation.2021.02.041.
  • Clark, M., Severn, M. (2023). Artificial intelligence in prehospital emergency health care. Canadian Journal of Health Technologies, 3 (8), 1-13.
  • Cruz, J.P., Sembekova, A., Omirzakova, D., Bolla, S.R., Balay-odao, E.M. (2024). Attitudes toward and readiness for medical artificial intelligence among medical and health science students. Health Professions Education, 10 (3), 15. doi: 10.55890/2452-3011.1296
  • Elsayed, W.A., Sleem, W.F. (2021). Nurse managers perception and attitudes toward using artificial ıntelligence technology in health settings. Assiut Scientific Nursing Journal, 9 (24.0), 182-92. doi: 10.21608/ASNJ.2021.72740.1159.
  • Eminoğlu, A., Çelikkanat, Ş. (2024). Assessment of the relationship between executive nurses' leadership self-efficacy and medical artificial intelligence readiness. International Journal of Medical Informatics, 184 (2024), 105386. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2024
  • Filiz, E., Güzel, Ş., Şengül, A. (2022). Sağlık profesyonellerinin yapay zekâ kaygı durumlarının incelenmesi. Journal of Academic Value Studies, 8 (1), 47-55. doi: 10.29228/javs.57808
  • Frey, C.B., Osborne, M.A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-80. doi: 10.1016/j.techfore.2016.08.019
  • Gencer, K., Gencer, G. (2024). Tıp fakültesi öğrencilerinin tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluğunun incelenmesi. Kocatepe Tıp Dergisi, 25 (2), 143-149. doi: 10.18229/kocatepetip.1295779
  • Ghazy, D.A., Diab, G.M., Shokry, W.M. (2023). Perception and attitudes of nurse managers toward artificial ıntelligence technology at selected hospitals. Menoufia Nursing Journal, 8 (3), 357-73. doi: 10.21608/menj.2023.334080
  • Gillespie, N., Lockey, S., Curtis, C. (2021). Trust in artificial intelligence: A five country study. The University of Queensland and KPMG Australia, 1-64. doi: 10.14264/e34bfa3
  • Gürbüz, S., Şahin, F. (2018). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. 5. Baskı. Ankara: Seçkin Yayıncılık; 1-479.
  • Haleem, A., Javaid, M., Singh, R.P., Suman, R. (2021). Telemedicine for healthcare: Capabilities, features, barriers, and applications. Sensors İnternational, 2 (2021), 100117. doi: 10.1016/j.sintl.2021.100117
  • Hammoudi Halat, D., Shami, R., Daud, A., Sami, W., Soltani, A., Malki, A. (2024). Artificial ıntelligence readiness, perceptions, and educational needs among dental students: A cross‐sectional study. Clinical and Experimental Dental Research, 10 (4), e925. doi: 10.1002/cre2.925
  • Hampiholi, N. (2024). Elevating emergency healthcare-Technological advancements and challenges in smart ambulance systems and advanced monitoring and diagnostic tools. International Journal of Computer Trends and Technology, 72 (1), 1-7. doi: 10.14445/22312803/IJCTT-V72I1P112
  • Kandemir, F., Azizoğlu, F. (2024). Hemşirelerin yapay zekâya yönelik genel tutumlarının incelenmesi. Yoğun Bakım Hemşireliği Dergisi, 28 (2), 113-25. doi: 10.62111/ybhd.1502758
  • Karaca, O., Çalışkan, S.A., Demir, K. (2021). Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS)-development, validity and reliability study. BMC Medical Education, 21 (112), 1-9. doi: 10.1186/s12909-021-02546-6
  • Karacan Doğan, P., Doğan, İ., Çetinkayalı, G. (2023). Spor bilimleri öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları ile iş bulma kaygıları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yalova Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 2 (3), 174-89.
  • Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human-Computer Interaction, 40 (2), 497-514. doi: 10.1080/10447318.2022.2151730
  • Kum, Ö. (2023). Grafik tasarımı bölümü öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumları (Tokat ili örneği). EKEV Akademi Dergisi, (96), 172-81. doi: 10.17753/sosekev.1381995
  • Labrague, L.J., Aguilar-Rosales, R., Yboa, B.C., Sabio, J.B. (2023). Factors influencing student nurses' readiness to adopt artificial intelligence (AI) in their studies and their perceived barriers to accessing AI technology: A cross-sectional study. Nurse Education Today, 130, 105945. doi: 10.1016/j.nedt.2023
  • Mishra, P., Pandey, C.M., Singh, U., Gupta, A., Sahu, C., Keshri, A. (2019). Descriptive statistics and normality tests for statistical data. Annals of Cardiac Anaesthesia, 22 (1), 67-72. doi: 10.4103/aca.ACA_157_18
  • Rajput, S., Sharma, P.K., Malviya, R. (2023). Artificial intelligence for emergency medical care. Health Care Science, 2023, 1–16. doi: 10.1002/hcs2.72
  • Sabra, H.E., Abd Elaal, H.K., Sobhy, K.M., Bakr, M.M. (2023). Utilization of artificial intelligence in health care: Nurses perspectives and attitudes. Menoufia Nursing Journal, 8 (1), 253-68. doi: 10.21608/MENJ.2023.297411
  • Sağlık Bakanlığı. (2000). 24046 Sayılı acil sağlık hizmetleri yönetmeliği, Resmi Gazete No: 24046, Ankara,
  • Schepman, A., Rodway, P. (2020). Initial validation of the general attitudes towards artificial intelligence scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. doi: 10.1016/j.chbr.2020.100014
  • Selamat, E.M., Sobri, H.N.M., Hanan, M.F.M., Abas, M.I., Ishak, M.F.M., Azit, N.A., … Rusli, S.A.S.S. (2021). Physcıans attıtude towards artıfıcıal intelligence medicine, their expectations and concerns: An online mobile survey Malaysian. Journal of Public Health Medicine, 21 (1), 181-189. doi: 10.37268/mjphm/vol.21/no.1/art.742
  • Suh, W., Ahn, S. (2022). Development and validation of a scale measuring student attitudes toward artificial intelligence. Sage Open, 12 (2). doi: 10.1177/21582440221100463
  • The MAYOR. eu. (2023). ChatGPT will answer when you call 112 in Portugal, from 2025. Erişim tarihi 29.06.2024, https://www.themayor.eu/en/a/view/chat-gpt-will-answer-when-you-call-112-in-portugal-from-2025-11918.
  • Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature medicine, 25 (1), 44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7
  • Tung, A. Y. Z., Dong, L. W. (2023). Malaysian medical students' attitudes and readiness toward AI (Artificial Intelligence): a cross-sectional study. Journal of Medical Education and Curricular Development, 10, 1-8. doi: 10.1177/23821205231201164
  • Türkiye İstatislik Kurumu (TÜİK). (2023). Hanehalkı bilişim teknolojileri (BT) kullanım araştırması, 2023. Erişim tarihi 10.09.2024, https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Bilisim-Teknolojileri-(BT)-Kullanim-Arastirmasi-2023-49407.
  • Xuan, P.Y., Fahumida, F., Ismath, M., Al Nazir Hussain, M.I., Jayathilake, N.T., Khobragade, S., … Nu, M. (2023). Readiness towards artificial ıntelligence among undergraduate medical students in Malaysia. Education in Medicine Journal, 15 (2), 49-60. doi: 10.21315/eimj2023.15.2.4
  • Yalcinkaya, T., Ergin, E., Yucel, S.C. (2024). Exploring nursing students' attitudes and readiness for artificial ıntelligence: A cross-sectional study. Teaching and Learning in Nursing, 19 (4), e722-e728. doi: 10.1016/j.teln.2024.07.008
  • Yıldız, M. S. (2019). Sağlıkta ileri teknoloji uygulamaları. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık; 1-333.
Toplam 38 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Sağlık Yönetimi
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Aydemir Çankaya 0009-0000-4660-8554

Emel Filiz 0000-0003-1040-7843

Gönderilme Tarihi 12 Ocak 2025
Kabul Tarihi 25 Şubat 2025
Erken Görünüm Tarihi 6 Ağustos 2025
Yayımlanma Tarihi 7 Ağustos 2025
DOI https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1618422
IZ https://izlik.org/JA23CN92XW
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 7 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Çankaya, A., & Filiz, E. (2025). Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 7(2), 609-620. https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1618422
AMA 1.Çankaya A, Filiz E. Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi. 2025;7(2):609-620. doi:10.46413/boneyusbad.1618422
Chicago Çankaya, Aydemir, ve Emel Filiz. 2025. “Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi”. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 7 (2): 609-20. https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1618422.
EndNote Çankaya A, Filiz E (01 Ağustos 2025) Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 7 2 609–620.
IEEE [1]A. Çankaya ve E. Filiz, “Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi”, Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, c. 7, sy 2, ss. 609–620, Ağu. 2025, doi: 10.46413/boneyusbad.1618422.
ISNAD Çankaya, Aydemir - Filiz, Emel. “Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi”. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 7/2 (01 Ağustos 2025): 609-620. https://doi.org/10.46413/boneyusbad.1618422.
JAMA 1.Çankaya A, Filiz E. Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi. 2025;7:609–620.
MLA Çankaya, Aydemir, ve Emel Filiz. “Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi”. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, c. 7, sy 2, Ağustos 2025, ss. 609-20, doi:10.46413/boneyusbad.1618422.
Vancouver 1.Aydemir Çankaya, Emel Filiz. Hastane Öncesi Acil Sağlık Hizmetleri Çalışanlarının Yapay Zekâ Tutumları ile Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Düzeyi İlişkisinin Değerlendirilmesi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi. 01 Ağustos 2025;7(2):609-20. doi:10.46413/boneyusbad.1618422

Cited By

Assessing Physicians’ Readiness for Medical Artificial Intelligence
The Anatolian Journal of General Medical Research
https://doi.org/10.4274/anatoljmed.2025.52523
SAĞLIKTA YAPAY ZEKÂ FARKINDALIK DÜZEYLERİNİN ÖRGÜTSEL DEĞİŞİME AÇIKLIK DÜŞÜNCELERİ İLE BELİRLENMESİ
Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.35379/cusosbil.1687049

23788 Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.