Farklı yapay zeka sohbet robotlarının ortodontik tedavi planı önerilerinin uzmanlık seviyesine göre değerlendirilmesi: Fotoğraflı ve senaryo bazlı vakalar üzerine bir çalışma
Evaluation of orthodontic treatment plan recommendations from different artificial intelligence chatbots according to varying levels of expertise: A study based on photo-based and scenario-based cases
- Tez No: 1014847
- Danışmanlar: PROF. DR. MERVE GÖYMEN
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ortodonti Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma; ChatGPT-4o, DeepSeek-R1 ve Microsoft Copilot modellerinin, farklı veri sunum biçimleri (fotoğraf ve senaryo) üzerinden ürettikleri ortodontik tedavi planlarının doğruluk, eksiksizlik ve tutarlılığını farklı klinik deneyim düzeylerine göre değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmaya 64 hastaya ait dijital kayıtlar dahil edilmiştir. Her vaka için iki farklı format (Vaka A: Klinik fotoğraf ve radyografiler; Vaka B: Senaryolaştırılmış metin) oluşturularak üç farklı yapay zekâ (AI) modeline üç ayrı zamanda sunulmuştur. Elde edilen 1152 tedavi planı; ortodontistler, asistanlar ve öğrencilerden oluşan üç grup tarafından doğruluk ve eksiksizlik açısından 5'li Likert ölçeğiyle puanlanmıştır. Modellerin zamana bağlı tutarlılığı Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı (ICC) ile analiz edilmiştir. Senaryo bazlı vakalarda ChatGPT ve DeepSeek, Copilot'a göre anlamlı derecede yüksek doğruluk ve eksiksizlik puanları almıştır (p <0,05). Fotoğraf temelli görevlerde ise tüm modellerin zamana bağlı tutarlılığı (ICC) negatif değerler alarak son derece düşük bulunmuştur. Klinik deneyim arttıkça AI modellerine verilen puanların anlamlı şekilde düştüğü; uzman ortodontistlerin en düşük, öğrencilerin ise en yüksek puanları verdiği saptanmıştır (p <0,01). Yapay zekâ modelleri ortodontik planlamada belirli bir potansiyel taşısa da performansları homojen değildir. Metin tabanlı veriler görsel verilere göre daha tutarlı işlenmektedir. Uzman deneyimi arttıkça AI çıktıları daha eleştirel değerlendirilmektedir. Mevcut modellerin bağımsız karar verici olmaktan ziyade, uzman denetiminde yardımcı araçlar olarak kullanılması uygun görülmektedir.
Özet (Çeviri)
The objective of this study is to assess the precision, thoroughness, and concordance of orthodontic treatment plans generated by ChatGPT-4o, DeepSeek-R1, and Microsoft Copilot models, contingent on the manner in which data is presented (i.e., photographs and scenarios), across a spectrum of clinical experience levels. The study incorporated digital records from 64 patients. For each case, two distinct formats were created and presented to three different artificial intelligence (AI) models at three separate times. The formats included clinical photographs and radiographs for Case A and scripted text for Case B. The resulting 1,152 treatment plans were evaluated using a 5-point Likert scale to assess accuracy and completeness. This evaluation was conducted by three groups: orthodontists, assistants, and students. The temporal consistency of the models was analyzed using the Intraclass Correlation Coefficient (ICC). In scenarios that are based on hypothetical situations, ChatGPT and DeepSeek demonstrated a marked superiority in terms of accuracy and completeness when compared to Copilot (p <0.05). However, in tasks based on photographs, the inter-rater reliability (ICC) of all models was found to be extremely low, with negative values. The findings of this study indicated a significant decrease in the scores allocated to AI models with an increase in clinical experience. Notably, the lowest scores were attributed by expert orthodontists, while the highest scores were given by students (p <0.01). While artificial intelligence (AI) models demonstrate considerable promise in the domain of orthodontic planning, their performance is characterized by variability. Text-based data is processed with greater consistency compared to visual data. As the sophistication of expert systems increases, their outputs are subject to more rigorous evaluation. It is recommended that current models be utilized as auxiliary tools under the guidance of experts, rather than functioning as independent decision-makers.
Benzer Tezler
- Dijital ve insan kaynaklı bilgi: Chatbotlar ile klinisyenlerin ortodonti ile ilgili sorulara verdikleri yanıtların karşılaştırılması
Information from digital and human sources: A comparison of chatbot and clinician responses to orthodontic questions
UFUK METİN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiGaziantep ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE GÖYMEN
- Farklı yapay zeka uygulamalarının endodontik tedavi ve prosedürler hakkındaki bilgisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the knowledge of different artificial intelligence applications on endodontic treatments and procedures
EZGİ AVCI
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiEndodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ILGIN İLGENLİ
- The impact of AI-based chatbots on speaking anxiety among EFL learners
Yapay zeka tabanlı sohbet robotlarının ingilizceyi yabancı dil olarak öğrenenlerdeki konuşma kaygısına etkisi
MELTEM BALLIDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAMİ AYDIN
- Hastaların implant tedavisi hakkında merak ettiği sorulara farklı yapay zekâ chatbotlar tarafından verilen cevapların bilgi düzeyi ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the accuracy and reliability of answers provided by different AI chatbots to patients questions about implant treatment
ŞEYMA NUR AKTÜRK
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Diş HekimliğiRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE YEMENOĞLU
- Yapay zeka sohbet robotunun sağlık okuryazarlığını desteklemesine yönelik hekim değerlendirmelerinin incelenmesi
An investigation of physicians' evaluations towads artificial intelligence chatbot's support for health literacy
MUSTAFA SAİD YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sağlık YönetimiAnkara ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYFER ALPER