Yeniliklerin yayılması teorisi kapsamında sağlık çalışanlarının yapay zekâ destekli tanı sistemlerini değerlendirmeleri: HIMSS EMRAM sertifikalı dijital hastaneler örneği
Evaluation of artificial intelligence-supported diagnosis systems by health care professionals within the scope of diffusion of innovations theory: The example of HIMSS EMRAM certified digital hospitals
Yazar: FIRAT SEYHAN
Danışman: PROF. DR. SEZER KORKMAZ
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Kurumları Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; Sağlık Yönetimi = Healthcare Management
Dizin: Dijital teknolojiler = Digital technologies ; Sağlık = Health ; Sağlık hizmetleri = Health services ; Sağlık işletmeleri = Health care organizations ; Sağlık kurumları =   ; Sağlık personeli = Health personnel ; Sağlık yönetimi = Health management ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yenilik = Innovation ; Örgütsel yenilikçilik = Organizational innovations

Özet:
Yapay zekâ uygulamaları sağlık hizmetlerinde hastalıkların teşhis ve tedavi süreçlerini hızlandırmanın yanı sıra bazı hastalıkların tahmini sürecinde erken tanıyı da beraberinde getirmektedir. Bu bağlamda dijital hastanelerde görevli sağlık çalışanlarının; dönem değiştirici etkisi yoğun bir şekilde hissedilen ve her geçen gün hayatımızda daha fazla kendisine yer bulmakta olan yapay zekâ destekli tanı sistemleri tutumlarının değerlendirilmesi büyük önem arz etmektedir. Bununla birlikte teknolojik yeniliklerin yayılması hem politika yapıcıların hem de akademisyenlerin üzerinde çalıştığı ve çeşitli modellerin ortaya çıktığı dikkat çeken bir alandır. Teknoloji alanında meydana gelen yeniliklerin öneminin artması ile birlikte yeniliğe uyumu etkileyen etkenleri ortaya koymayı amaçlayan farklı modeller ve teoriler ortaya atılmış olup bunlar arasında Rogers'ın Yeniliğin Yayılması Teorisi dijital hastanelere yönelik araştırmalarda yaygın olarak kabul gören bir teoridir. Bu tez çalışmasında da HIMSS EMRAM seviye 7 sertifikalı dijital hastanelerde görev yapmakta olan sağlık çalışanlarının yapay zekâ destekli tanı sistemleri tutumlarının değerlendirilmesidir. Araştırmanın evrenini Türkiye'de 7.seviyede bulunan ve çalışmaya dahil edilen toplam 5 adet HIMSS EMRAM sertifikası bulunan sağlık kurumunda görevli 5081 sağlık çalışanı, örneklemini ise 419 sağlık çalışanı oluşturmaktadır. Araştırmanın sonucunda; katılımcıların yapay zekâ tutumları ile kadın olma durumları arasında negatif yönlü düşük seviyede, yapay zekâ tutumları ile yaşları arasında negatif yönlü düşük seviyede, yapay zekâ tutumları ile eğitim durumları arasında pozitif yönlü düşük seviyede, yapay zekâ tutumları ile görev süreleri arasında pozitif yönlü düşük seviyede, e-sağlık yeniliklerinin algılanan nitelikleri ile eğitim durumları arasında pozitif yönlü düşük seviyede, e-sağlık yeniliklerinin algılanan nitelikleri ile dahiliye bilim dalında görev yapma durumu arasında pozitif yönlü düşük seviyede, e-sağlık yeniliklerinin algılanan nitelikleri ile yapay zekâ tutum arasında pozitif yönlü orta seviyede istatistiksel anlamlı olarak ilişki tespit edilmiştir. Yapılmış olan bu çalışma ışığında; sağlık sektöründe ortaya çıkan yapay zekâ gibi yenilikçi teknolojilerin sağlık sektöründe başarılı bir şekilde benimsenmesi, bu alanda yayılması ve yeniliklerin etkili bir şekilde kullanılması için bazı sonuçlar ortaya çıkmış ve bu doğrultuda önerilerde bulunulmuştur. Bu önerilerin uygulanmasıyla, yapay zekâ destekli sistemler ve yeniliklerin sağlık sektöründeki rolünün daha da güçleneceği ve HIMSS EMRAM gibi modellerin benimsenmesinin ve uygulanmasının da aynı doğrultuda hızlandırılabileceği, böylece daha etkin, erişilebilir ve sürdürülebilir sağlık hizmetlerinin sunulabileceği değerlendirilmektedir.

Abstract:
Artificial intelligence applications accelerate the diagnosis and treatment processes of diseases in health services, as well as early diagnosis in the prediction process of some diseases. In this context, it is of great importance to evaluate the attitudes of healthcare professionals working in digital hospitals towards artificial intelligence-supported diagnostic systems, whose era-changing effect is felt intensely and which are finding a place in our lives more and more every day. However, the diffusion of technological innovations is a remarkable area that both policy makers and academicians are working on and various models have emerged. With the increasing importance of innovations in the field of technology, different models and theories have been put forward to reveal the factors affecting the adaptation to innovation, among which Rogers' Diffusion of Innovation Theory is a widely accepted theory in research on digital hospitals. The aim of this thesis is to evaluate the attitudes of healthcare professionals working in HIMSS EMRAM level 7 certified digital hospitals towards artificial intelligence supported diagnostic systems. The population of the study consists of 5081 healthcare professionals working in a total of 5 HIMSS EMRAM level 7 certified healthcare institutions in Turkey and the sample consists of 419 healthcare professionals. As a result of the research; There is a low level of negative correlation between the participants' artificial intelligence attitudes and their status of being female, a low level of negative correlation between their artificial intelligence attitudes and their age, a low level of positive correlation between their artificial intelligence attitudes and their educational status and a low level of positive correlation between their artificial intelligence attitudes and their length of service. A statistically significant relationship was found between the perceived qualities of e-health innovations and educational status at a positive low level, between the perceived qualities of e-health innovations and the status of working in internal medicine at a positive low level, and between the perceived qualities of e-health innovations and artificial intelligence attitude at a positive medium level. In the light of this study, some results have emerged and suggestions have been made in this direction for the successful adoption of innovative technologies such as artificial intelligence in the health sector, the dissemination and effective use of innovations in this field. With the implementation of these recommendations, the role of AI-enabled systems and innovations in the healthcare sector will be further strengthened and the adoption and implementation of models such as HIMSS EMRAM can be accelerated in the same direction, thus providing more effective, accessible and sustainable healthcare services.