Asistan hekimlerin sağlık alanında yapay zekâ kullanımı hakkındaki görüş ve beklentileri ile tıbbi yapay zekâ hazır bulunuşluklarının değerlendirilmesi
Evaluation of resident physicians' opinions and expectations of artificial intelligence in medicine and their medical artificial intelligence readiness
Yazar: MEHMET ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. AYLİN BAYDAR ARTANTAŞ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Bilkent Şehir Hastanesi / Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Aile Hekimliği = Family Medicine
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Tıp alanında yapay zeka kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. Tıpta uzmanlık eğitimi ile donanımlı uzman hekimler olarak yetiştirilen asistan hekimlerin, yapay zekâ gibi geleceğin teknolojilerine hazır olmaları, sağlık hizmeti sunumunda kritik önem taşımaktadır. Araştırmamızda amacımız asistan hekimlerin yapay zekâ kullanımı hakkındaki görüş ve beklentileri ile ilgili veriler elde etmek, tıbbi yapay zeka hazır bulunuşluk düzeylerini değerlendirerek bu konuda atılabilecek adımlar hakkında veriler ortaya koymak ve güncel literatür ile karşılaştırarak tartışmaktır.
Gereç ve Yöntem: Araştırmamız kesitsel gözlemsel tipte bir araştırmadır. Araştırma evreni Ankara Bilkent Şehir Hastanesi'nde aktif eğitim alan tüm asistan hekimler olarak belirlenmiştir. Veri toplama aracı olarak çevrimiçi anket uygulama yöntemi kullanılmıştır. Anket formu 2 bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm ilgili literatür incelenerek araştırmacılar tarafından hazırlanmış sorulardan, ikinci bölüm Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Ölçeğinden (TYZHBÖ) oluşmaktadır. Anket formu bağlantısı, asistan iletişim gruplarına sosyal medya platformları üzerinden mesaj yolu ile ulaştırılmıştır. Veriler SPSS 25 programı kullanılarak analiz edilmiştir. p<0,05 değeri anlamlı kabul edilmiştir.
	Bulgular: Çalışmaya toplam 329 kişi dahil edilmiştir. Katılımcıların %61,7'sini kadınlar, %38,3'ünü erkekler oluşturmaktadır. Katılımcıların yaş ortalaması 28,97±3,55 yıl olarak hesaplandı. Asistanlık süreleri ortalama 2,47±1,14 yıl olarak belirlendi. Katılımcıların %87,8 dahili bilimler asistanlarından oluşmaktaydı. Katılımcıların yaklaşık yarısı İngilizce seviyesini orta seviye olarak belirtmiştir. Asistan hekimlerin %47,7 si sağlık alanında yapay zeka hakkında gelişmeleri takip ettiğini, %35,9'u bilgisi olmadığını belirtti. Kliniklerinde ve bireysel olarak yapay zeka kullanan asistan sayısı düşük bulunmuştur. Katılımcıların %80,9'u yapay zeka kullanımının olumlu etkisi olarak hekimin iş yükünü azaltabileceği, %68,6'sı olumsuz etkisi olarak tıbbi hatalara neden olabileceği belirtilmiştir. Katılımcıların yaklaşık yarısı yapay zeka kullanımından dolayı tıbbi bir hata meydana geldiği durumda, hem hekim hem yapay zeka teknolojisi üreticisi sorumlu olması gerektiğini düşünmekteydi. Yaklaşık %90'ı doktorun tıbbi kararının uygulanması gerektiğini düşünmekteydi. Katılımcıların yarısından fazlası 10 yıl içinde uzmanlık alanlarında yapay zekanın olumlu etkisini beklediğini belirtti. Katılımcıların %88,75'i yapay zeka hakkında eğitime ihtiyacı olduğunu belirtti. Katılımcılar, tıpta yapay zekâ teknolojilerinin en faydalı olabileceği alanı "Tıbbi görüntüleme, görüntü işleme ve yorumlanma" olarak belirtti. Katılımcıların TYZHBÖ toplam puan ortalaması 62,88±16,78 olarak hesaplandı. Bu sonuca İngilizce seviyeleri, bilgi durumları, bireysel yapay zeka kullanım durumlarının istatistiksel anlamlı olarak etki ettiği bulundu. Çalışmada TYZHBÖ toplam puanı en yüksek olan tıpta uzmanlık alanları sırasıyla Kardiyoloji, Kadın hastalıkları ve Doğum ve Aile Hekimliği olduğu belirlendi.
	Sonuç ve Öneriler: Çalışmamız 23 farklı tıpta uzmanlık alanında eğitim gören 329 asistan hekimin görüşlerini içermesi nedeniyle diğer çalışmalardan ayrışmakta ve bu açıdan da literatüre katkı sağlamaktadır. Asistan hekimlerin bazı görüş ve beklentileri, farklı popülasyonlarda, önceden yapılmış çalışmalardaki sonuçlarla benzerlik gösteriyordu. Asistan hekimlerin yapay zekâ uygulamaları hakkında yeterli bilgi ve farkındalıklarının olmadığı, bu konuda hazırlık düzeylerinin az olduğu söylenebilir. Hazır bulunuşluk düzeylerini arttırmak için dersler ve eğitim programları düzenlenmesi faydalı olabilir. İlerde YZ konusunda alanlarında uzmanlaşmış hekimler yetiştirilmek için adımlar atılmalıdır. Bu konuda daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır. Bulgularımız farklı çalışmalar için yol gösterici olacaktır.
	Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Asistan hekimler, Görüş, Beklentiler, Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk Ölçeği

Abstract:
Aims: The use of artificial intelligence in medicine is increasing day by day. Resident physicians, who are trained as well-equipped specialist physicians with medical specialty training, to be ready for future technologies such as artificial intelligence is of critical importance in health service delivery. In our study, our aim is to obtain data on the opinions and expectations of resident physicians about the use of artificial intelligence in medicine, to evaluate their level of medical artificial intelligence readiness, to provide data on the steps that can be taken in this regard and to discuss them in comparison with the current literature.
Materials and Methods: Our study is a cross-sectional observational study. The population of the study was determined as all resident physicians receiving active education in Ankara Bilkent City Hospital. Online survey application method was used as a data collection tool. The questionnaire form consists of 2 parts. The first part consists of questions prepared by the researchers by reviewing the relevant literature, and the second part consists of the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale (MAIRS). The link to the questionnaire form was sent to the assistant communication groups via social media platforms. Data were analyzed using the SPSS 25 program. p<0.05 was considered significant.
	Results: A total of 329 participants were included in the study. 61.7% of the participants were women and 38.3% were men. The mean age of the participants was 28.97±3.55 years. The mean duration of residency was 2.47±1.14 years. Participants 87.8% were internal medicine residents. Approximately half of the participants reported their English level as intermediate. While 47.7% of the residents stated that they followed the developments about artificial intelligence in the field of health, 35.9% stated that they had no information. The number of residents using artificial intelligence in their clinics and individually was found to be low. 80.9% of the participants stated that the use of artificial intelligence can reduce the physician's workload as a positive effect, while 68.6% stated that it can cause medical errors as a negative effect. Approximately half of the participants thought that both the physician and the AI technology manufacturer should be responsible if a medical error occurred due to the use of AI. Approximately 90% thought that the doctor's medical decision should be implemented. More than half of the respondents stated that they expect the positive impact of AI in their specialty within 10 years. 88.75% of respondents stated that they need training on AI. Participants indicated "Medical imaging, image processing and interpretation" as the area where AI technologies could be most useful in medicine. The mean total MAIRS score of the participants was calculated as 62.88±16.78. It was found that their English level, knowledge status, and individual use of artificial intelligence had a statistically significant effect on this result. In the study Cardiology, Obstetrics and Gynecology, and Family Medicine were the medical specialties with the highest total score on the MAIRS, respectively.
	Conclusion and Suggestions: Our study differs from other studies because it includes the opinions of 329 resident physicians trained in 23 different medical specialties and contributes to the literature in this respect. Some of the opinions and expectations of resident physicians were similar to the results of previous studies in different populations. It can be said that resident physicians do not have sufficient knowledge and awareness about artificial intelligence applications, and their level of preparation in this regard is low. It may be useful to organize courses and training programs to increase their level of readiness. Steps should be taken to train physicians specialized in AI in the future. More research is needed on this subject. Our findings will be guiding for different studies.
	Keywords: Artificial Intelligence, Resident Physician, Opinions, Expectations, Medical Artificial Intelligence Readiness Scale