Artificial intelligence (AI) has profound effects not only on the medical sector but also on many other sectors. AI, whose theoretical foundations were laid in the 1950s, has since developed into different AI subfields. Recently, two prominent subfields within the scope of AI have been machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. ML is focused on analyzing existing data to make predictions, and DL employs neural networks to mimic the functioning of the human brain. Today, observing many projects and even daily applications related to the use of AI in different areas such as medical imaging, diagnosis, drug development, and personalized treatment plans is possible in the health sector. For example, in the field of radiology, making earlier and more precise diagnoses using AI to increase the speed and accuracy of medical image analysis has become possible. Robotic surgery platforms, such as the Da Vinci Surgical System, have begun to integrate AI to automate tasks and improve surgical safety. With smartphones, wearable technologies, and Internet of Things applications, AI-powered healthcare solutions are becoming more accessible and effective. This paper aims to provide a brief overview of AI, examine its contributions and real-world applications in healthcare, assess its impact on medical education, and discuss the ethical challenges of its integration into the medical field. By providing insights into the potential of AI, this study aims to provide healthcare professionals a comprehensive perspective on the role of AI in modern medicine.

Yapay zekânın (YZ) sadece tıp sektörü üzerinde değil, diğer birçok sektör üzerinde de derin etkileri bulunmaktadır. Teorik temelleri 1950'lerde atılan YZ, o zamandan bu yana farklı YZ alt alanlarına dönüşmüştür. Son dönemde YZ kapsamında öne çıkan iki alt alan makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) teknikleri olmuştur. ML, tahminlerde bulunmak için mevcut verileri analiz etmeye odaklanırken DL, insan beyninin işleyişini taklit etmek için sinir ağlarını kullanır. Günümüzde sağlık sektöründe tıbbi görüntüleme, teşhis, ilaç geliştirme ve kişiselleştirilmiş tedavi planları gibi farklı alanlarda YZ kullanımına ilişkin birçok proje ve hatta günlük uygulama gözlemlemek mümkündür. Örneğin radyoloji alanında, tıbbi görüntü analizinin hızını ve doğruluğunu artırmak için yapay zeka kullanarak daha erken ve daha kesin teşhisler yapmak mümkün hale gelmiştir. Da Vinci Cerrahi Sistemi gibi robotik cerrahi platformları, görevleri otomatikleştirmek ve cerrahi güvenliği artırmak için yapay zekayı entegre etmeye başladı. Akıllı telefonlar, giyilebilir teknolojiler ve Nesnelerin İnterneti uygulamaları ile YZ destekli sağlık çözümleri daha erişilebilir ve etkili hale gelmektedir. Bu makale, YZ'ye kısa bir genel bakış sunmayı, sağlık alanındaki katkılarını ve gerçek dünyadaki uygulamalarını incelemeyi, tıp eğitimi üzerindeki etkisini değerlendirmeyi ve tıp alanına entegrasyonunun etik zorluklarını tartışmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma, YZ'nin potansiyeline ilişkin içgörüler sağlayarak, sağlık çalışanlarına YZ'nin modern tıptaki rolü hakkında kapsamlı bir bakış açısı sunmayı amaçlamaktadır.