Araştırma Makalesi

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım

Cilt: 6 Sayı: Global Academic Perspective in Social Sciences 28 Ekim 2025
PDF İndir
EN TR

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Adigwe, O. P., Onavbavba, G., & Sanyaolu, S. E. (2024). Exploring the matrix: Knowledge, perceptions and prospects of artificial intelligence and machine learning in Nigerian healthcare. Frontiers in Artificial Intelligence, 6, 1293297. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1293297
  2. Bogani, R., Theodorou, A., Arnaboldi, L., & Wortham, R. H. (2022). Garbage in, toxic data out: A proposal for ethical artificial intelligence sustainability impact statements. AI and Ethics, 3(4), 1135-1142. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00221-0
  3. Bonnefon, J. F., Shariff, A., & Rahwan, I. (2016). The social dilemma of autonomous vehicles. Science, 352(6293), 1573-1576. https://doi.org/10.1126/science.aaf2654
  4. Büyüközkan, G., & Çifçi, G. (2012). A novel hybrid MCDM approach based on fuzzy DEMATEL, fuzzy ANP and fuzzy TOPSIS to evaluate green suppliers. Expert Systems with Applications, 39(3), 3000-3011. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.162
  5. Caro-Burnett, J., & Kaneko, S. (2022). Is society ready for AI ethical decision making? Lessons from a study on autonomous cars. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 98, 101881. https://doi.org/10.1016/j.socec.2022.101881
  6. Chen, Z., Lu, M., Ming, X., Zhang, X., & Zhou, T. (2020). Explore and evaluate innovative value propositions for smart product-service system: A novel graphics-based rough-fuzzy DEMATEL method. Journal of Cleaner Production, 243, 118672. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118672
  7. Cross, J. L., Choma, M. A., & Onofrey, J. A. (2024). Bias in medical AI: Implications for clinical decision-making. PLOS Digital Health, 3(11), e0000651. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000651
  8. Daneshjou, R., Smith, M. P., Sun, M. D., Rotemberg, V., & Zou, J. (2021). Lack of transparency and potential bias in artificial intelligence data sets and algorithms: A scoping review. JAMA Dermatology, 157(11), 1362-1369. https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2021.3129

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

İşletme

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

28 Ekim 2025

Gönderilme Tarihi

16 Temmuz 2025

Kabul Tarihi

10 Ekim 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: Global Academic Perspective in Social Sciences

Kaynak Göster

APA
Yılmaz, E. (2025). Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım. Sosyal Mucit Academic Review, 6(Global Academic Perspective in Social Sciences), 125-146. https://doi.org/10.54733/smar.1743307
AMA
1.Yılmaz E. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım. SMAR. 2025;6(Global Academic Perspective in Social Sciences):125-146. doi:10.54733/smar.1743307
Chicago
Yılmaz, Emre. 2025. “Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım”. Sosyal Mucit Academic Review 6 (Global Academic Perspective in Social Sciences): 125-46. https://doi.org/10.54733/smar.1743307.
EndNote
Yılmaz E (01 Ekim 2025) Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım. Sosyal Mucit Academic Review 6 Global Academic Perspective in Social Sciences 125–146.
IEEE
[1]E. Yılmaz, “Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım”, SMAR, c. 6, sy Global Academic Perspective in Social Sciences, ss. 125–146, Eki. 2025, doi: 10.54733/smar.1743307.
ISNAD
Yılmaz, Emre. “Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım”. Sosyal Mucit Academic Review 6/Global Academic Perspective in Social Sciences (01 Ekim 2025): 125-146. https://doi.org/10.54733/smar.1743307.
JAMA
1.Yılmaz E. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım. SMAR. 2025;6:125–146.
MLA
Yılmaz, Emre. “Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım”. Sosyal Mucit Academic Review, c. 6, sy Global Academic Perspective in Social Sciences, Ekim 2025, ss. 125-46, doi:10.54733/smar.1743307.
Vancouver
1.Emre Yılmaz. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Etik Boyutu: DEMATEL Tabanlı Analitik Bir Yaklaşım. SMAR. 01 Ekim 2025;6(Global Academic Perspective in Social Sciences):125-46. doi:10.54733/smar.1743307