Amaç: Bu çalışmada halen yürütülmekte olan radyoloji alanında yapay zekâ sistemlerinin kullanımının etik boyutunu araştırmayı amaçlayan bir doktora tezinde Q metodolojisi kullanımının uygunluğunun tartışılması ve yöntemin tıp etiği alanında kullanımının tanıtılması amaçlanmıştır. Yöntem: Oluşturulan araştırma sorusunu en uygun yanıtlayacak yöntem olarak Q metodolojisi belirlendi. Q-metodolojisinin ana öğeleri olan (i) iletişim alanının tanımı (literatür taraması); (ii) ifadeler dizisinin geliştirilmesi (Q-dizgesi); (iii) katılımcıların seçimi (P-set); ve (iv) analiz ve yorumlama adımlarının çalışmada pratik olarak nasıl uygulandığı örneklerle açıklandı. Çalışma Kasım 2023 ve Mart 2024 tarihleri arasında gerçekleştirildi. Yeni bir konu hakkında küçük bir grubun özne olması sebebiyle örneklem seçiminde kartopu örneklem yöntemi kullanılmıştır. Bulgular: Radyolojide yapay zekâ etiği konusundaki literatür taramasıyla temel değerler saptandı. Araştırmacılar tarafından bu değerleri karşılayacak 52 ifadeyi içeren bir taslak madde havuzu oluşturuldu. Q dizgesi dil incelemesi ve uzman görüşleriyle 36 maddeye indirildi. Araştırma sorusunun oluşturulması, oluşturulan ve uzman görüşleriyle uygunluğu teyit edilen madde havuzu, açık kaynak kodlu EQ Web Configurator aracı ile dijitalleştirildi. Bu araçla, Q dizgesi bir internet uygulaması olarak paketlendi. Bu paket https://ethicsqsort.netlify.app adresinde yayına alındı. Oluşturulan adres, potansiyel katılımcılara bir davet metni içinde gönderildi. Q-metodolojisinin istatistiksel bileşenleri, faktör çıkarma ve faktör döndürmeyi içermektedir. Faktör çıkarma ve faktör döndürme için, PQMethod ve KADE gibi yaygın olarak kullanılan Q metoda özgü programlardan, KADE kullanıldı. Sonuç: Çalışmada radyolojide yapay zekâ kullanımının etik boyutu hakkında radyoloji uzmanlarının bakış açısını değerlendirmek üzere geliştirilen Q dizgesinin tıp etiği konularında uygulanabilir kullanışlı bir araç olduğu düşünülmektedir.
Aim: This study aims to discuss the appropriateness of the use of Q methodology in medical ethics through the example of a doctoral thesis that aims to investigate the ethical dimension of the use of artificial intelligence in radiology and introduce the method. Method: Q-methodology was identified as the most appropriate methodology to answer the research question posed. The main elements of Q-methodology, namely (i) definition of the communication field (literature review); (ii) development of a set of statements (Q-set); (iii) selection of participants (P-set); and (iv) analysis and interpretation, were explained with examples of how they were practically applied in the study. The study was conducted between November 2023 and March 2024. Snowball sampling method was used to select the sample since a small group was the subject of a new topic. Result: Q methodology was identified as the most appropriate method to answer the research question. Basic values were determined by reviewing the literature on artificaI intelligence ethics in radiology. A list of 52 statements that would meet these values was created by the researchers as a draft item pool. Q set was reduced to 36 questions through language analysis and expert opinions. The research question and the pool of items created and confirmed by expert opinions were digitized with the open source EQ Web Configurator tool. With this tool, the Q set was packaged as a web application. This package was published on https://ethicsqsort.netlify.app. The address was sent to potential participants in an invitation text. The statistical components of the Q-methodology include factor extraction and factor rotation. For factor extraction and factor rotation, we used KADE, a Q-methodology specific program. Conclusion: The Q-set developed in the study to evaluate the perspective of radiologists about the ethical dimension of the use of artificial intelligence in radiology is considered to be a useful tool applicable to medical ethics issues.
