Knowledge, Thoughts and Approaches of Healthcare Management Students on Aritfical Intelligence in Medicine

Abstract

Abstract Aim: The aim of the research is to reveal descriptive information about the knowledge, thoughts and approaches of health management students about artificial intelligence applications used in medicine. Material and Method: The research is quantitative and cross-sectional. The research was carried out on 185 health management students. The data were collected through an online questionnaire form. The questionnaire form consists of 27 questions in total. SPSS 27 package program was used in the analysis of the data and descriptive statistical findings were presented. Results: In the research, almost all of the participants stated that they knew the concept of artificial intelligence, but only 31.9% of them knew about the applications of artificial intelligence in medicine. In addition, the majority of participants stated that artificial intelligence is suitable for use in health promotion and preventive health services in the field of medicine. The majority of the participants stated that artificial intelligence applications will provide significant advantages and benefits in medicine. It has also been observed that the participants, who stated that artificial intelligence cannot replace the human physician, did not find the applications of artificial intelligence in the field of medicine completely reliable. Conclusion: As a result, although participants don't have very detailed knowledge about artificial intelligence applications in medicine, they reported that these applications will provide important developments in medicine. In addition, it has been observed that artificial intelligence in medicine arouses their curiosity and they are willing to receive training on it. Therefore participants have a positive approach to artificial intelligence in medicine.

Keywords

• Healthcare Management
• artificial intelligence
• medicine

Sağlık Yönetm Öğrenclerinin Tıpta Yapay Zekâ ile İlgili Bilgi, Düşünce ve Yaklaşımları

Abstract

Amaç: Araştırmanın amacı sağlık yönetimi öğrencilerinin tıpta kullanılan yapay zeka uygulamalarına ilişkin bilgi, düşünce ve yaklaşımları hakkında tanımlayıcı bilgiler ortaya koymaktır. Gereç ve Yöntem: Araştırma nicel ve kesitsel tiptedir. Araştırma 185 sağlık yönetimi öğrencisi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Veriler online ortamda oluşturulan anket formu aracılığıyla toplanmıştır. Anket formu toplam 27 sorudan oluşmaktadır. Verilerin analizinde SPSS 27 paket programı kullanılmıştır ve tanımlayıcı istatistiksel bulgular ortaya konulmuştur. Bulgular: Araştırma kapsamında katılımcıların tamamına yakını yapay zekâ kavramını bildiğini, ancak yalnızca %31,9'u tıp alanındaki yapay zekâ uygulamalarını bildiğini ifade etmiştir. Buna ek olarak yapay zekanın tıp alanında sağlığın geliştirilmesi ve koruyucu sağlık hizmetlerinde kullanılmaya uygun olduğunu belirten katılımcılar çoğunluktadır. Ayrıca katılımcıların geneli yapay zekā uygulamalarının tıp alanında önemli avantajlar ve faydalar sağlayacağını belirtmiştir. Yapay zekanın insan hekimin yerini alamayacağını belirten katılımcıların tıp alanında yapay zekâ uygulamalarını tam olarak güvenilir bulmadıkları da görülmüştür. Sonuç: Sonuç olarak sağlık yönetimi öğrencileri tıpta yapay zekâ uygulamaları ile ilgili çok detaylı bilgiye sahip olmasa da bu uygulamaların tıp alanında önemli gelişmeleri sağlayacağını bildirmişlerdir. Ayrıca bu uygulamaları güvenilir bulmasalar bile tıpta yapay zekanın kendilerinde merak uyandırdığı ve buna yönelik eğitimleri almaya istekli oldukları görülmüştür. Dolayısıyla sağlık yönetimi öğrencileri tıpta yapay zekaya karşı olumlu bir yaklaşıma sahiptir.

Keywords

• sağlık yönetimi
• Yapay zeka
• tıp

References

1. 1. Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl. 2004, 86;5: 334.
2. 2. Shapiro SC. Encyclopedia of artificial intelligence second edition. New Jersey: A Wiley Interscience Publication, 1992.
3. 3. Peng Y, Zhang Y. Wang L. Guest editorial: Artificial intelligence in biomedical engineering and informatics: An introduction and review. Artif Intell Med. 2010,48:2-3:71-73.
4. 4. Mintz Y, Brodie R. Introduction to artificial intelligence in medicine. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2019, 28:2:73-81.
5. 5. Keleş H. Tıpta yapay zeka uygulamaları. Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 2022, 24:3: 604-613.
6. 5. Kulkarni S, Seneviratne N. Baig MS, Khan HA. Artificial intelligence in medicine: where are we now? Acad Radiol. 2020, 27:1: 62-70.
7. 6. Hamet P. Tremblay J. Artificial intelligence in medicine. Metabolism, 2017, 69: S36-S40.
8. 7. Amisha, Malik P, Pathania, M, Rathanur VK. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care. 2019, 8;7: 2328.

9. 8. Fenech M, Strukelj N, Buston O. Ethical, social, and political
10. challenges of artificial intelligence in health. London: Wellcome Trust Future Advocacy, 2018.
11. 9. Güvercin CH. Yapay zekâ ve tıp etiği. Türkiye Klinikleri, 2022, 1:7-13.
12. 10. Holzinger A, Langs G, Denk H, Zatloukal K. Müller H.
13. Causability and explainability of artificial intelligence in medicine. Wiley Interdiscip Rev Data Min Know Discov. 2019, 9;4: e1312.
14. 11. Shah NR. Health care in 2030: will artificial intelligence replace physicians?. Ann Intern Med. 2019, 170;6: 407-408 12. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019, 25;1:44-56.
15. 13. Verghese A, Shah NH, Harrington RA. What this computer needs is a physician: humanism and artificial intelligence. JAMA. 2018,319;1:19-20.
16. 14. Karaküçük Y, Eker S, 2020. Oftalmolojide yapay zekâ ve
17. derin öğrenme uygulamaları. Sağlık Bilimlerinde Yapay Zeka içinde, Ed: Şahin Ar, Doğan K, Sivri S, Akademisyen Kitabevi, Ankara, 123- 145.
18. 15. Briganti G, Le Moine O. Artificial intelligence in medicine: today and tomorrow. Front Med. 2020, 7:27.
19. 16. Öcal EE, Atay E, Önsüz MF, et al. Tıp fakültesi öğrencilerinin tıpta yapay zekâ ile ilgili düşünceleri. Türk Tıp Öğrencileri Araştırma
20. Dergisi. 2020, 2:1:9-16. 17. Pinto dos Santos D, Giese D, Brodehl S, et al. Medical
21. students' attitude towards artificial intelligence: a multicentre survey. Eur Radiol. 2019, 29:1640-1646.
22. 18. Abid S, Awan B, Ismail T, et al. Artificial intelligence: medical students attitude in district Peshawar Pakistan. Pak J Public Health. 2019, 9:19-21.