Artificial Intelligence Readiness Status of Medical Faculty Students.

Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Yapay Zekâ Hazırbulunuşluk Durumları. (Turkish)

Objective: This research aims to examine the knowledge level and awareness of Faculty of Medicine students about medical artificial intelligence technologies. Materials and Methods: In this study involving students studying at Medical Faculties in Turkey, descriptive questionnaire, and the Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students (MAIRS-MS) were applied. Results: MAIRS-MS score distributions were lower for students who thought that the use of artificial intelligence in the field of health conflicted with their professional knowledge (p=0.001), future goals (p<0.001), and would create negativities if not used correctly (p=0.006). It was found that the MAIRS-MS score distributions of students who think that artificial intelligence technologies will contribute to the development of the profession (p=0.003), and reduce the workload (p<0.001), who can distinguish under which conditions they will use artificial intelligence or not (p<0.001), and who think that they have enough knowledge to make the necessary explanation to patients who have concerns about artificial intelligence (p<0.001), have higher MAIRS-MS score distributions. When the students' follow-up of current information about artificial intelligence technologies in health was examined, it was found that the ethics and ability sub-dimension score distributions were similar (p=0.771; p=0.069), while the cognition and vision sub-dimension score distributions differed (p<0.001; p=0.014). When the situation of distinguishing under what conditions to use or not to use artificial intelligence was examined, it was found that the ethics sub-dimension score distributions were similar (p=0.088), while the cognition, vision and ability sub- dimension score distributions differed (p<0.001; p=0.003; p=0.001). When the situations of thinking that artificial intelligence training would contribute to the profession were evaluated, it was found that the cognition sub-dimension score means were similar (p=0.340), and when the use of artificial intelligence in the field of health conflicted with professional knowledge, the vision sub-dimension score distributions were found to be similar (p=0.112). Conclusions: It is seen that the students' awareness level about medical artificial intelligence is high, and they have the ability to use artificial intelligence technologies. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Amaç: Bu araştırmada Tıp Fakültesi öğrencilerinin tıbbi yapay zekâ teknolojileri hakkındaki bilgi düzeyleri ve farkındalıklarının incelenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Türkiye'deki Tıp Fakültelerinde öğrenim gören öğrencilerin katıldığı bu çalışmada, tanımlayıcı bir anket ve Tıp Fakültesi öğrencileri için Tıbbi Yapay Zekâ Hazır Bulunuşluk ölçeği (Medical Artificial Intelligence Readiness Scale for Medical Students-MAIRS-MS) uygulanmıştır. Bulgular: Yapay zekanın sağlık alanında kullanılmasının mesleki bilgi (p=0.001), gelecek hedefleri ile çeliştiğini (p<0.001), doğru kullanılmaması halinde olumsuzluklar yaratacağını (p=0.006) düşünen öğrencilerin MAIRS-MS puan dağılımları daha düşük olmasına rağmen yapay zekâ teknolojilerinin mesleğin gelişmesinde katkısı olacağını (p=0.003), iş yükünü azaltacağını (p<0.001) düşünen, yapay zekayı hangi koşullar altında kullanıp kullanmayacağını ayırt edebilen (p<0.001), yapay zekâ konusunda endişeleri olan hastalara gerekli açıklamayı yapabilecek kadar bilgisi olduğunu (p<0.001) düşünen öğrencilerin, MAIRS-MS puan dağılımları daha yüksek olduğu bulunmuştur. Öğrencilerin sağlıkta yapay zekâ teknolojileri ile ilgili güncel bilgileri takip etme durumu incelendiğinde, etik ve beceri alt boyut puan dağılımlarının benzer olduğu (p=0.771; p=0.069), bilişsel ve öngörü alt boyut puan dağılımlarının farklılık gösterdiği bulunmuştur (p<0.001; p=0.014). Yapay zekayı hangi koşullar altında kullanıp kullanmayacağını ayırt etme durumu incelendiğinde, etik alt boyut puan dağılımlarının benzer olduğu (p=0.088), bilişsel, öngörü ve beceri alt boyut puan dağılımlarının farklılık gösterdiği bulunmuştur (p<0.001; p=0.003; p=0.001). Yapay zekâ eğitiminin mesleğe katkı sağlayacağını düşünme durumları değerlendirildiğinde bilişsel alt boyut puan ortalamalarının benzer olduğu (p=0.340), yapay zekanın sağlık alanında kullanılması mesleki bilgi ile çelişme durumu incelendiğinde, öngörü alt boyut puan dağılımlarının benzer olduğu bulunmuştur (p=0.112). Sonuç: Öğrencilerin tıbbi yapay zekâ konusundaki farkındalık düzeylerinin yüksek olduğu ve yapay zekâ teknolojilerini kullanma becerilerine sahip oldukları görülmüştür. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Konuralp Medical Journal / Konuralp Tip Dergisi is the property of Duzce University Medical School and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)