Journal of Health and Management (Sağlık ve Yönetim Dergisi)

SAĞLIK KURULUŞLARINDA DIŞ KAYNAK KULLANIMI : MEDİKAL VE MEDİKAL OLMAYAN HİZMETLER ÜZERİNE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

Edanur Karaca — 2025-12-31

Bu çalışma, sağlık kuruluşlarında dış kaynak kullanımını medikal ve medikal olmayan hizmetler bağlamında ele alarak ülkeler arası karşılaştırmalı bir analiz sunmayı amaçlamaktadır. Küreselleşme, teknolojik gelişmeler ve artan maliyet baskıları, sağlık sektöründe dış kaynak kullanımı önemli bir yönetim stratejisi hâline getirmiştir. Çalışmada, dış kaynak kullanımının kavramsal temelleri ve tarihsel gelişimi incelenmiş; sağlık hizmetlerinde uygulama alanları ve etkileri değerlendirilmiştir. Ulusal ve uluslararası akademik yayınlar, raporlar ve resmi belgeler incelenerek İngiltere, Amerika Birleşik Devletleri, Almanya, Hindistan ve Türkiye örnekleri karşılaştırılmıştır. Bulgular, piyasa temelli sağlık sistemlerinde dış kaynak kullanımı uygulamalarının daha geniş bir kapsamda kullanıldığını; kamusal düzenlemenin güçlü olduğu sistemlerde ise daha sınırlı ve kontrollü biçimde uygulandığını göstermektedir. Türkiye’de dış kaynak kullanımının ağırlıklı olarak medikal olmayan hizmetlerde yoğunlaştığı ve klinik hizmetlerde kamu denetiminin korunduğu görülmektedir. Bu doğrultuda, sağlık kuruluşlarında dış kaynak kullanımına ilişkin karar süreçlerinin yalnızca maliyet odaklı değil; hasta güvenliği, hizmet kalitesi, kurumsal kapasite ve uzun vadeli sürdürülebilirlik boyutları birlikte değerlendirilerek ele alınması önerilmektedir. Özellikle klinik hizmetlerde dış kaynak kullanımının şeffaf, ölçülebilir ve güçlü denetim mekanizmalarıyla desteklenmesi; medikal olmayan hizmetlerde ise performans temelli sözleşme ve etkin izleme sistemlerinin geliştirilmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır.

SAĞLIKTA KALİTE YÖNETİMİ AÇISINDAN KALİTEYİ KOLAYLAŞTIRICI UYGULAMALAR

Aybüke Ersan — 2025-12-31

Sağlık hizmetlerinde küreselleşme, teknolojik gelişmeler, artan rekabet ve sürekli hasta beklentileri, kalite yönetimi uygulamalarının kapsamı çok daha artırılmaktadır. Yalın yönetim, Altı Sigma, yeşil hastane, dijital hastane modelleri ve HIMSS-EMRAM gibi kaliteyi kolaylaştırıcı uygulamalar; Parçaların etkin, verimli ve sürdürülebilir biçimde saklanmasına katkı sağlayarak ürün rekabet gücünü artırmaktadır. Literatüre göre söz konusu sistemin hata oranlarını değiştirmesini hasta artışını artırdığını, maliyetlerini düşürdüğünü ve büyüme etkilerini en aza indirdiğini gösteriyor. Yalın ve yeşil katmanın sürdürülebilirliği sağlanırken, dijitalleşme modern sağlık kuruluşunda hizmet kalitesi ve korunmasının arttırılması kritik bir benzersiz olarak öne çıkan koruma. Bu çalışma, söz konusu uygulamalar literatür çerçevesi inceleyerek sağlık sektöründe kalite yönetimine kolaylaştırıcı yönler katkı sağlayan temel unsurları ortaya koymayı amaçlamaktadır.

YAPAY ZEKA DESTEKLİ ARAŞTIRMA SÜREÇLERİNDE ETİK İLKELER VE SORUMLULUKLAR

Halit Çoban — 2025-12-31

ABSTRACT:

In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool not only in engineering and technology but also across a wide range of disciplines, including the social sciences and medicine. Particularly in the stages of data collection, analysis, modeling, and prediction, AI applications offer researchers significant advantages in terms of speed, accuracy, and scalability. However, this rapid advancement has also given rise to numerous ethical debates that merit careful consideration.

The use of AI in scientific processes is primarily questioned through the lens of fairness and impartiality. Since algorithms learn from large datasets, there is an inherent risk that they may reproduce historical biases and discriminatory patterns embedded within the data. For instance, the inclusion of variables such as gender or ethnicity in statistical analyses can lead to biased outcomes. In academic research, such results not only misrepresent individuals but can also contribute to the mischaracterization of entire groups. This issue is particularly critical in fields such as social sciences and health research, where sensitivity to demographic data is essential.

AI systems must also adhere to the principles of transparency and explainability, particularly in their decision-making processes. However, certain advanced techniques, such as deep learning, are often characterized by their "uncertainty," posing ethical challenges for scientific research. When a researcher cannot adequately explain how a model produces a specific result based on given data, it undermines the traceability and reproducibility of knowledge. The scientific method is grounded in openness and verifiability; therefore, it is essential that the outcomes of AI models are presented in an interpretable and justifiable manner.

Another critical issue is the matter of responsibility and accountability. Conclusions drawn or decisions made based on AI-supported research may be erroneous or misleading. In such cases, the question of who bears responsibility often becomes ambiguous. In scientific inquiry, the responsible party for research outcomes must be clearly defined. Accepting AI-generated findings without critical evaluation compromises scientific integrity. Furthermore, it is ethically imperative to determine the accountability for potential harm resulting from systemic errors.

Privacy and data protection become especially crucial in research involving personal data. AI systems’ demand for large-scale data necessitates the collection and analysis of personal information, which can result in significant threats to individual privacy. Regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in the European Union are vital in delineating ethical boundaries for data processing. Nonetheless, there is a growing need for the development of specific ethical principles tailored to scientific research. Researchers must respect the rights of participants throughout the research process, applying informed consent procedures and anonymization protocols with great care.

In addition, the use of AI in scientific publishing introduces further ethical concerns. Tools for automatic text generation, summarization, or citation suggestion may obscure the actual intellectual contribution of the researcher. More critically, there are documented cases of AI-generated fake articles or seemingly scientific texts being published in journals without proper peer review. This undermines the credibility of scholarly publishing and violates the principle of academic integrity. While AI can support the research process, its contributions must be clearly disclosed and distinguishable from the original work of the researcher.

In conclusion, the potential of AI in scientific research is undeniably vast. However, managing this potential within an ethical framework is essential to preserve the credibility of science. In the absence of fundamental principles such as fairness, transparency, accountability, privacy, and academic integrity, AI may hinder rather than advance the progress of knowledge. Therefore, both institutional bodies and individual researchers must cultivate ethical awareness in their engagement with AI. The development of ethical guidelines, the promotion of interdisciplinary collaboration, and the establishment of continuous oversight mechanisms are crucial steps in ensuring the responsible and sustainable integration of AI into the scientific enterprise.

Keywords: Algorithmic Bias, Fairness and Impartiality, , Transparency and Accountability, Data Privacy, Personal Data Protection , Academic Honesty, The Usage of Artificial İntelliyence in Publishing, Ethical Guidelines, Responsible AI, Interdisciplinary Collaboration

DİJİTAL YAYINCILIK, AÇIK ERİŞİM VE PREPRİNT SÜREÇLERİNDE ETİK İHLALLER

Özge Sena Akdolun — 2025-12-31

ÖZET

Günümüz dünyasında yaşanan teknolojik gelişmeler ve yeni hayat düzeni pek çok sektörde olduğu gibi yayıncılıkta da yenilikleri beraberinde getirmiştir. Covid-19 pandemisi ile yaşanan kısıtlamalar bireylerin bilgisayar ve internet kullanımını artırmış, bilgiye erişimde önemini artıran uygulamalar hayatımıza girmiştir. Özellikle pandemide anlık ve hızlı bir şekilde ulaşılması gereken Covid-19 ile ilgili bilgiler, çalışmaların dijital platformda, herkesin ulaşabileceği şekilde yayınlandığından önemli bir kullanım konforu oluşturmuştur. Gelenekselleşmiş yayıncılık faaliyetleri dijital yayıncılığın gölgesinde kalarak bilim dünyasına ve yayıncılık sektörüne yeni bir ivme kazandırmıştır. Bireylerin geleneksel yayın uygulamalarını bırakarak dijital yayıncılığı tercih etmeye başlaması karşımıza açık erişim ve ön baskı (preprint) kavramlarını çıkartmaktadır. Bilgiye erişmeyi herkes tarafından ulaşılabilir hale getiren ve zaman sınırı olmadan kullanılabilen dijital yayın, açık erişim ve ön baskılar bilim dünyasına katkı sağlamıştır. Açık erişim ve ön baskı uygulamaları, yazarların ve araştırmacıların bilgiye erişiminde avantajlar sağladığı gibi bu süreçte karşımıza etik ihlaller yapılarak hazırlanmış çalışmaları da çıkartabilmektedir. Etik riskleri doğuran uygulamalar bilgiye duyulan güveni de sarsmaktadır. Bu çalışmanın amacı; dijital yayıncılık ve beraberinde gelen açık erişim, ön baskı kavramlarının anlaşılmasını sağlayarak, yazar ve araştırmacılar açısından faydalarını belirtmek, bu uygulamaların pandemi süreçlerine etkisini tartışmak ve dezavantajlı durumlarını, süreçlerde yapılabilecek etik ihlalleri belirterek bu durumu önlemek ve bilimsel bilgi güvenini sarsan unsurları ortadan kaldırmak için çözüm önerileri sunmaktır.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE CHATBOTS AND VIRTUAL ASSISTANTS IN HEALTHCARE: A COMPREHENSIVE LITERATURE REVIEW

Manar Mohammed Abdoallah Ali Noser — 2025-12-31

The artificial intelligence (AI) technologies have been wildly utilized to improve the efficiency of healthcare institutions. This comprehensive literature review explores the evolution, applications, benefits, and challenges of AI driven virtual assistants and chatbots across clinical and administrative contexts. The study identifies different virtual assistant functions, including diagnostic and clinical decision support, virtual monitoring and adherence, virtual nursing, therapeutic and psychological support, and educational and administrative functions. Each plays a key role in improving healthcare services accuracy, adherence, and workflow while reducing clinical workload. However, major challenges regarding data privacy, trust, digital literacy, cost, and regulatory issues are hindering the application of such technologies.

SAĞLIK TEKNOLOJİLERİ VE İNOVASYON POLİTİKALARININ İNCELENMESİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE

Edanur Karaca — 2026-01-01

Sağlık teknolojilerinde yaşanan hızlı dijital dönüşüm, sağlık hizmetlerinin sunum biçimini, maliyet yapısını ve politika önceliklerini köklü biçimde değiştirmektedir. Tele-tıp uygulamaları, giyilebilir sağlık teknolojileri, robotik cerrahi ve yapay zekâ destekli tanı ve karar destek sistemleri, hasta merkezli bakım modellerini güçlendirirken sağlık sistemlerinin etkinliğini ve sürdürülebilirliğini artırma potansiyeli taşımaktadır. Bununla birlikte bu teknolojilerin yaygınlaşması; etik, hukuki, ekonomik ve yönetsel boyutlarda yeni politika gereksinimlerini de beraberinde getirmektedir.

Bu çalışma, sağlık teknolojileri ve inovasyon politikalarını kavramsal bir çerçevede incelemeyi; dijital sağlık teknolojilerinin gelişim dinamiklerini, düzenleyici yaklaşımları ve değerlendirme mekanizmalarını literatür ışığında analiz etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında sağlık teknolojisi, dijital sağlık, yapay zekâ ve Sağlık Teknolojisi Değerlendirmesi (STD) alanlarında yapılan ulusal ve uluslararası çalışmalar sistematik biçimde taranmıştır. İncelenen çalışmalar; teknoloji türleri, politika çerçeveleri, değerlendirme yöntemleri, uygulama bağlamı, paydaş katılımı, uygulama engelleri ve başarı faktörleri açısından analiz edilmiştir.

Bulgular, Türkiye’de sağlık teknolojilerinin güçlü bir dijital dönüşüm ivmesine sahip olduğunu; ancak bu dönüşümün kanıta dayalı politika araçları, etkin regülasyon mekanizmaları, kurumsal kapasite ve paydaş katılımı ile yeterince desteklenmediğini ortaya koymaktadır. Özellikle STD’nin karar alma süreçlerine sistematik biçimde entegre edilmesinin, kaynakların etkin kullanımı ve sürdürülebilir sağlık politikalarının geliştirilmesi açısından kritik öneme sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır.