ChatGPT-5'in direkt grafi görüntülerinde (X-ray) kemik kırıklarını saptama performansının değerlendirilmesi
Evaluation of the performance of ChatGPT-5 in detecting bone fractures on direct radiographic (X-ray) images
- Tez No: 1021416
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER KAYA
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: ChatGPT-5, direkt radyografi, kırık, tanısal doğruluk, uzun kemik, ChatGPT-5, direct radiography, fracture, diagnostic accuracy, long bone
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ChatGPT-5'in Direkt Grafi Görüntülerinde (X-Ray) Kemik Kırıklarını Saptama Performansının Değerlendirilmesi Amaç: Bu çalışmada, direkt radyografilerde uzun kemik kırıklarının saptanmasında ChatGPT-5'in tanısal performansının değerlendirilmesi ve üçüncü eğitim yılı içerisindeki bir radyoloji asistanı ile karşılaştırılması amaçlandı. Gereç ve Yöntem: Retrospektif, karşılaştırmalı tanısal doğruluk çalışmasında, 01.01.2023–31.12.2025 tarihleri arasında travma nedeniyle acil tıp veya çocuk acil tıp kliniğinden üst veya alt ekstremite direkt radyografisi istenen ve aynı anatomik bölgeye yönelik akut dönem bilgisayarlı tomografi incelemesi bulunan olgular değerlendirildi. Anteroposterior ve lateral projeksiyonlar birlikte incelendi. Humerus, radius, ulna, femur, tibia ve fibula kemik düzeyinde analiz edildi. Referans standart, bilgisayarlı tomografi temelli uzman radyolog değerlendirmesi olarak kabul edildi. Her kemik için kırık varlığı, primer anatomik segment ve deplasman durumu kodlandı. Bulgular: Toplam 719 kemik düzeyi değerlendirmenin 361'inde kırık, 358'inde kırık yoktu. ChatGPT-5'in duyarlılığı % 72,85, özgüllüğü % 87,43 ve doğruluğu % 80,11 bulundu. Radyoloji asistanında bu değerler sırasıyla % 85,04, % 92,46 ve % 88,73 idi. Radyoloji asistanı duyarlılık, özgüllük, pozitif prediktif değer, negatif prediktif değer ve doğruluk açısından anlamlı olarak daha yüksek performans gösterdi. Lokalizasyon, deplasman ve bütüncül doğruluk oranları da radyoloji asistanı lehineydi. Sonuç: ChatGPT-5, uzun kemik direkt radyografilerinde belirli bir kırık saptama performansı göstermiştir; ancak mevcut bulgular bağımsız tanı sistemi olarak kullanımını desteklememektedir. Sistem, uzman denetimi altında ve daha geniş doğrulama çalışmaları sonrasında karar destek aracı adayı olarak değerlendirilmelidir.
Özet (Çeviri)
Evaluation of the Performance of ChatGPT-5 in Detecting Bone Fractures on Direct Radiographic (X-Ray) Images Objective: This study aimed to evaluate the diagnostic performance of ChatGPT-5 in detecting long bone fractures on direct radiographs and to compare it with a third-year radiology resident. Materials and Methods: In this retrospective comparative diagnostic accuracy study, patients who underwent upper or lower extremity direct radiography for trauma in the emergency medicine or pediatric emergency medicine clinics between 01.01.2023 and 31.12.2025 and had acute computed tomography of the same anatomical region were evaluated. Anteroposterior and lateral projections were assessed together. The humerus, radius, ulna, femur, tibia and fibula were analyzed at the bone level. Computed tomography-based expert radiologist assessment was accepted as the reference standard. Fracture presence, primary anatomical segment and displacement status were coded for each bone. Results: A total of 719 bone-level assessments were evaluated; 361 had fractures and 358 had no fracture. The sensitivity, specificity and accuracy of ChatGPT-5 were 72.85%, 87.43% and 80.11%, respectively. In the radiology resident, these values were 85.04%, 92.46% and 88.73%, respectively. The radiology resident showed significantly higher performance in sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and accuracy. Localization, displacement and overall accuracy rates were also in favor of the radiology resident. Conclusion: ChatGPT-5 showed a certain fracture detection performance on long bone direct radiographs; however, the current findings do not support its use as an independent diagnostic system. The system should be considered a candidate decision support tool under expert supervision and after broader validation studies.
Benzer Tezler
- Birinci basamakta görev yapan aile hekimlerinin tanısal ve tedavi edici süreçlerde yapay zekâ kullanım durumlarının değerlendirilmesi
Assessment of artificial intelligence use in diagnostic and therapeuticprocesses among primary care family physicians in Ankara
MEHLİKA GÖKDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK AYPAK
- 2021–2025 yılları arasında liselere geçiş sistemi matematik sorularına verilen yapay zekâ yanıtlarının analizi: ChatGPT-5 örneği
Evaluating artificial intelligence responses to mathematics questions in the high school entrance system between 2021–2025: The case of ChatGPT-5
FATMA NUR DÜZGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimYozgat Bozok ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE ÖZGÜR ŞEN
- ChatGPT dil modelinin kronik böbrek hastalarının Türkçe sorularının cevaplama etkinliğinin incelenmesi
Evaluating chatGPT's effectiveness in answering Turkish questions from chronic kidney disease patients
YASEMİN BATI SÜTCÜ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Nefrolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşaİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN SEYAHİ
- ChatGPT üretken yapay zekâ aracının matematik eğitiminde kullanılan farklı türdeki problemleri çözme performansının incelenmesi
Investigating the performance of ChatGPT generative artificial intelligence tool in solving different types of problems used in mathematics education
İLAYDA TÜRK KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
MatematikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE EV ÇİMEN
- Matematik öğretmen adaylarının ChatGPT aracılığıyla 5E öğrenme modeline uygun ders planı hazırlama deneyimleri
Pre-service mathematics teachers' experiences of preparing lesson plans in accordance with the 5E learning model through ChatGPT
GÜLSÜM DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE EV ÇİMEN