American Journal of Occupational Therapy· 2026Q1
Yapay Zeka Çağında Mesleki Veri Yönetişimi: Mesleki Terapi Liderliği İçin Bir Çağrı
Occupational Data Stewardship in the Era of Artificial Intelligence: A Call for Occupational Therapy Leadership
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Mesleki terapistler, yapay zeka (YZ) sistemlerinin yalnızca bozukluk veya hizmet kullanımını değil, bağlam içindeki mesleği doğru bir şekilde temsil etmesini ve meslek merkezli uygulamayı desteklemesini sağlamak için 'mesleki veri yönetişimi'nde liderlik etmelidir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- YZ sistemlerindeki mesleki veriler, genellikle mesleği bozukluk, görev performansı veya hizmet kullanımıyla sınırlayarak gerçek dünya deneyimini temsil etmede yetersiz kalmaktadır.
- Mesleki terapistler, YZ içindeki mesleki verilerin nasıl yapılandırıldığını, yorumlandığını, yönetildiğini ve uygulandığını aktif olarak şekillendirerek 'mesleki veri yönetişimi' sorumluluğunu üstlenmeye çağrılmaktadır.
- Veri yönetişimi için önerilen öncelikler arasında minimum mesleki veri öğelerinin belirlenmesi, veri gizliliğinin korunması, insan döngüsünde hesap verebilirliğin sağlanması ve YZ uygulamalarında mesleki adaletin önceliklendirilmesi yer almaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Artificial intelligence (AI) is rapidly reshaping occupational therapy, and the literature has increasingly addressed robotics, predictive models, assessment technologies, ethics, documentation, and workforce readiness. Comparatively little attention, however, has been given to whether the occupational data underlying AI systems adequately represent occupation or support occupation-centered practice. In this article, representative occupational data are defined as data that capture occupation as it is experienced in context rather than reducing it to impairment, task performance, or service use alone. I contend that occupational therapy practitioners have a professional responsibility for occupational data stewardship by shaping how occupational data are structured, interpreted, governed, and applied across AI-supported practice, education, and research. This work includes identifying occupation-related information, translating it into meaningful data, and critically evaluating how those data are used within AI systems. To advance occupational data stewardship, I propose four priorities: establishing minimum occupational data elements, protecting occupational data privacy, maintaining human-in-the-loop accountability, and implementing AI in ways that prioritize occupational justice and participation over efficiency.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. American Journal of Occupational Therapy, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Ergoterapi (İş-Uğraşı Terapisi)
Occupational TherapyHealth Professions