Yapay Zeka ve Derin Öğrenmenin Sağlık Bilişimi Üzerine Etkisi: Literatür Tabanlı Bir İnceleme

Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) have a transformative impact on health informatics, reshaping the delivery, management, and decision-making processes of healthcare services. This study systematically examines the integration of AI and DL into health informatics based on a literature review. Technologies such as Electronic Health Records (EHR), big data analytics, and Clinical Decision Support Systems (CDSS) offer the potential to personalize patient care, enhance diagnostic accuracy, and optimize operational efficiency. Notably, deep learning has improved diagnostic precision and reduced clinicians' workload in areas such as medical imaging and chronic disease risk prediction. However, challenges such as data privacy, algorithmic bias, ethical dilemmas, and regulatory gaps hinder the widespread adoption of these technologies. The study emphasizes the need for interdisciplinary collaboration, algorithmic transparency, and standardized ethical frameworks to ensure the responsible implementation of AI. The findings indicate that AI and DL have the potential to create a human-centered, equitable, and sustainable ecosystem in health informatics, provided that technical, ethical, and societal dimensions are balanced.

Yapay zekâ (YZ) ve derin öğrenme (DÖ), sağlık bilişimi alanında dönüştürücü bir etkiye sahiptir ve sağlık hizmetlerinin sunum, yönetim ve karar verme süreçlerini yeniden şekillendirmektedir. Bu çalışma, YZ ve DÖ'nün sağlık bilişimine entegrasyonunu literatür temelinde sistematik bir şekilde incelemektedir. Elektronik sağlık kayıtları (ESK), büyük veri analitiği ve klinik karar destek sistemleri (KKDS) gibi teknolojiler, hasta bakımını kişiselleştirme, teşhis doğruluğunu artırma ve operasyonel verimliliği optimize etme potansiyeli sunmaktadır. Özellikle derin öğrenme, tıbbi görüntüleme ve kronik hastalık risk tahmini gibi alanlarda klinisyenlerin iş yükünü azaltarak teşhis hassasiyetini artırmıştır. Ancak, veri gizliliği, algoritmik önyargı, etik ikilemler ve düzenleyici boşluklar, bu teknolojilerin yaygınlaşmasını zorlaştırmaktadır. Çalışma, YZ'nin sorumlu bir şekilde uygulanması için disiplinler arası iş birliği, algoritma şeffaflığı ve etik çerçevelerin standartlaştırılması gerektiğini vurgulamaktadır. Sonuç, YZ ve DÖ'nün sağlık bilişiminde insan odaklı, adil ve sürdürülebilir bir ekosistem oluşturma potansiyeline sahip olduğunu; ancak, bu fırsatların teknik, etik ve toplumsal boyutlarla dengelenmesi gerektiğini göstermektedir.