Akademik Veri Yönetim Sistemi
15th International Mardin Artuklu Scientific Researches Conference, Mardin, Türkiye, 4 - 07 Ekim 2025, ss.350-351, (Özet Bildiri)
Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin tıbbi
dokümantasyon süreçlerindeki rolünü ve gelecekteki potansiyelini kapsamlı bir
literatür incelemesi yoluyla değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Tıbbi
dokümantasyon, sağlık hizmetlerinin güvenilirliği, veri doğruluğu ve hasta
güvenliği açısından kritik öneme sahiptir. Ancak giderek artan veri yükü, hata
oranlarının yükselmesine ve sağlık çalışanlarının iş yükünün ağırlaşmasına
neden olmaktadır. YZ tabanlı çözümler, veri doğruluğunu artırma, hasta
güvenliğini iyileştirme ve iş yükünü azaltma konularında öne çıkmaktadır. Araştırmada
PubMed, Scopus ve Web of Science gibi uluslararası veri tabanlarından elde
edilen akademik makaleler, teknik raporlar ve konferans bildirileri tematik
analiz yöntemiyle incelenmiştir. Çalışma dört ana iş paketi çerçevesinde
yürütülmüştür: veri toplama, tematik kodlama ve sınıflandırma, bulguların
sentezi ve raporlama. Bulgular, YZ destekli dokümantasyon sistemlerinin veri
doğruluğunu artırdığını, hasta güvenliği ve veri gizliliği üzerinde olumlu
etkiler sağladığını, sağlık çalışanlarının iş yükünü azalttığını ve klinik
karar destek süreçlerine katkı sunduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, etik
ve yasal sorunların halen tartışmalı olduğu görülmüştür. Bu araştırma,
literatürdeki teknik odaklı çalışmaların ötesine geçerek YZ’nin tıbbi
dokümantasyon üzerindeki klinik, etik ve yönetimsel etkilerini bütüncül bir
bakış açısıyla değerlendirmektedir. Çalışmanın bulgularının hem akademik
literatüre katkı sağlayacağı hem de sağlık sektöründe dijital dönüşüm
süreçlerine yön vereceği öngörülmektedir. Böylece, YZ’nin sağlık hizmetlerinde
etkin ve güvenilir veri yönetimine katkısı daha net bir şekilde ortaya
konulacaktır.
This study aims to evaluate the role and future potential of artificial intelligence (AI) technologies in medical documentation processes through a comprehensive literature review. Medical documentation is critical for the reliability of healthcare services, data accuracy, and patient safety. However, the increasing volume of data leads to higher error rates and an excessive workload for healthcare professionals. AI-based solutions stand out as promising approaches for enhancing data accuracy, improving patient safety, and reducing workload. In this study, academic articles, technical reports, and conference papers obtained from international databases such as PubMed, Scopus, and Web of Science were analyzed using thematic analysis. The research was conducted within the framework of four main work packages: data collection, thematic coding and classification, synthesis of findings, and reporting. The findings indicate that AI-supported documentation systems enhance data accuracy, positively affect patient safety and data confidentiality, reduce the workload of healthcare professionals, and contribute to clinical decision-support processes. Nevertheless, ethical and legal issues remain subject to debate. This study goes beyond the technically oriented literature by providing a holistic evaluation of the clinical, ethical, and managerial impacts of AI on medical documentation. The findings are expected to contribute to the academic literature as well as to guide digital transformation processes in the healthcare sector. Thus, the contribution of AI to effective and reliable data management in healthcare services is more clearly revealed.