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

OpenAlex Turkish

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.