Sağlık hizmetlerinde büyük veri: Mobil sağlık uygulamalarının kullanımını etkileyen faktörlerin Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli ile incelenmesi
Big data in healthcare: Investigation of factors affecting the use of mobile health applications with an Extended Technology Acceptance Model
Yazar: ÖZNUR DAL
Danışman: PROF. DR. YILDIZ YILMAZ GÜZEY
Beykent Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; İşletme = Business Administration
Dizin: Analitik analiz = Analytical analysis ; Büyük veri = Big data ; Mobil sağlık = Mobile health ; Mobil uygulama = Mobile application ; Sağlık hizmetleri = Health services ; Teknoloji kabul ve kullanım modeli = Acceptance and use of technology model ; Yeni teknolojiler = New technologies

Özet:
Büyük Veri ve Analitik Sistemleri (BVA) büyük miktardaki ve çok çeşitli yapılardaki verilerin depolanmasını, gerçek zamanlı olarak analiz edilmesini ve görselleştirilmesini sağlamaktadır. BVA, toplumumuzu ve yaşamlarımızı dönüştürmekte ve giderek daha fazla değişim vadetmektedir. Toplumun BVA ile entegre edilmiş mobil sağlık (m-sağlık) uygulamalarını kullanması, sağlığın teşviki ve geliştirilmesi için önemlidir. Araştırmanın amacı, BVA'nın m-sağlık uygulamaları ile entegre edilmiş bilgi sistemlerinin tüketicilerin benimseme davranışı üzerindeki etkisini araştırarak teknoloji benimseme literatürünü genişletmektir. Araştırmada Planlı Davranış Teorisi, Teknoloji Kabul Modeli ve Bilgi Sistemleri Başarı Modeli'nin entegrasyonu sağlanarak yeni bir model geliştirilmiştir. Araştırmanın örneklemini İstanbul ilinde yaşayan 18 yaş üstü Hayat Eve Sığar (HES) kullanıcıları oluşturmaktadır. Araştırma verilerinin toplanması aşamasında anket yöntemi tercih edilmiş ve kolayda örnekleme yöntemi uygulanmıştır. Elde edilen 400  anket verisi  ile ilgili temel istatistiksel analizler için SPSS 24 kullanılmıştır ve veriler yapısal eşitlik modeliyle test edilmiştir. Araştırma bulgularına göre; BVA ile entegre edilmiş m-sağlık uygulamaları kapsamında subjektif norm, algılanan davranışsal kontrol, algılanan bilgi kalitesi, algılanan sistem kalitesi, algılanan fayda ve algılanan kullanım kolaylığının kullanım niyeti üzerinde pozitif etkisi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca algılanan kullanım kolaylığının, algılanan fayda üzerinde pozitif etkisi tespit edilmiştir. Araştırma teknoloji benimseme literatürüne katkı sağlamaktadır ve sağlık hizmetleri endüstrisinin iş modellerini yeniden yapılandırmasına yardımcı olabilir.

Abstract:
Big Data and Analytics Systems (BDAS) enable the storage, real-time analysis and visualization of large amounts of data and a wide range of structures. BDAS transforms our society and lives and promises more and more change. The use of mobile health (m-health) applications integrated with BDAS is important for promoting and improving health. The aim of the research is to expand the technology adoption literature by investigating impact of information systems integrated with BDAS's m-health applications on consumer adoption behavior. A new model was developed by integrating planned behavior theory, technology acceptance model and information systems success model. Examples of the study are life fits home (LFH) users over the age of 18 living in Istanbul. During the collection of research data, the e-survey method was preferred and the sampling method was applied easily. SPSS 24 was used for basic statistical analyses of 400 survey data obtained and the data were tested with structural equality model. According to the research findings, subjective norm, perceived behavioral control, perceived information quality, perceived system quality, perceived benefit and perceived ease of use have been found to have a positive effect on the intention of use within the scope of M-health applications integrated with BDAS. In addition, the perceived ease of use has been found to have a positive effect on the perceived benefit. Research contributes to the literature of technology adoption and can help the healthcare industry restructure its business models.