Digital Systems Management in Healthcare and Next-Generation Services
DOI:
https://doi.org/10.22399/ijhemas.14Keywords:
Keywords: Healthcare Management, Artificial Intelligence Typologies, Smart Healthcare Ecosystem.Abstract
Küreselleşen bir dünyada, dijital dönüşüm, sağlık hizmetlerinin sunumu, yönetimi, finansmanı ve hasta deneyimini temelden değiştiren en dinamik itici güç haline gelmiştir. Bu makale, sağlık hizmetlerinde dijital sistem yönetiminin yapısal bileşenlerini, yapay zeka (YZ) tipolojilerini, Nesnelerin İnterneti'ni (IoT), klinik karar destek sistemlerini ve bu süreçlerin operasyonel, ekonomik ve etik boyutlarını kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Bu çalışma kapsamında, veri yönetiminden etik yönetişime uzanan çok katmanlı dönüşüm süreçleri, kaynak metinden yararlanılarak entegre edilen "AKSEM Modeli" (YZ Destekli Akıllı Sağlık Ekosistemi Yönetim Modeli) aracılığıyla literatür ışığında kavramsallaştırılmıştır. Sağlık kurumlarında dijital sistemlerin etkin yönetimi, otomasyon yanlılığı gibi riskleri azaltmak, siber güvenliği sağlamak, maliyetleri kontrol etmek ve sürdürülebilir klinik değer üretmek açısından kritik öneme sahiptir.
References
[1] Topol, E. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books
[2] Porter, M. E. (1996). What is strategy? Harvard Business Review, 74(6), 61–78.
[3] Goertzel, B. (2014). Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects. Springer.
[4] McKinney, S. M., et al. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature Medicine, 26, 1098–1103.
[5] Jiang, F., et al. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. npj Digital Medicine, 1, 1–3.
[6] Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
[7] Krittanawong, C., et al. (2017). Artificial intelligence in cardiology. Journal of the American College of Cardiology, 69(21), 2651–2660.
[8] Parasuraman, R., & Riley, V. (1997). Humans and automation: Use, misuse, disuse, abuse. Human Factors, 39(2), 230–253.
[9] Obermeyer, Z., et al. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447–453.
[10] World Health Organization. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health. WHO.
.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Kamran Kamal
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
