El derisi üzerinde görsel biyobelirteçlerle yaş tahmini: Yapay zekâ ve uzman değerlendirilmelerinin analizi ve karşılaştırılması
Age estimation from visual biomarkers on hand skin: Analysis and comparison of artificial intelligence and specialist physician assessments
- Tez No: 1022867
- Danışmanlar: DR. AYŞEGÜL YALÇINKAYA İYİDAL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Dermatoloji, Dermatology
- Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, el dorsumu, deri yaşlanması, yaş tahmini, ChatGPT, Gemini, Artificial intelligence, dorsal hand, skin aging, age estimation, ChatGPT, Gemini
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Ankara Bilkent Şehir Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Deri ve Zührevi Hastalıklar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, el dorsumuna ait görüntüler üzerinden yapay zekâ sistemleri (ChatGPT ve Gemini) ile dermatoloji uzmanlarının yaş tahmini ve morfolojik değerlendirmelerini karşılaştırmak ve deri yaşlanmasını etkileyen bireysel ile çevresel faktörlerin bu değerlendirmelere olan etkisini incelemektir. Gereç ve Yöntem: Kesitsel ve gözlemsel tasarıma sahip bu çalışmaya, yaşları 25 ile 55 arasında değişen toplam 121 birey dahil edilmiştir. Katılımcılar dört farklı yaş grubuna ayrılmış ve el dorsumuna ait görüntüler standartlaştırılmış koşullar altında elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler, iki dermatoloji uzmanının yanı sıra ChatGPT ve Gemini yapay zekâ sistemleri tarafından değerlendirilmiştir. Kırışıklık, pigmentasyon, subkutan hacim kaybı ile damar ve tendon belirginliği gibi görsel biyobelirteçler çeşitli ölçekler aracılığıyla analiz edilmiştir. Ayrıca katılımcıların demografik özellikleri, yaşam tarzı alışkanlıkları ve çevresel maruziyetleri anket yöntemiyle kaydedilmiş ve tüm veriler istatistiksel yöntemlerle değerlendirilmiştir. Bulgular: Gerçek yaş ile tüm değerlendiricilerin tahminleri arasında güçlü düzeyde pozitif korelasyon bulunmuştur (p<0,001). Yaş tahminleri açısından değerlendiriciler arasında orta düzeyde bir uyum gözlenirken (ICC=0,711), morfolojik değerlendirmelerde bu uyumun zayıf ile orta düzey arasında değiştiği belirlenmiştir. ChatGPT'nin en düşük mutlak hata değerine sahip olduğu ve yaş tahmininde en yüksek doğruluğu sağladığı görülmüştür. Sigara kullanımı, güneşe maruziyet ile nemlendirici ve güneş koruyucu kullanımı gibi faktörlerin yaş tahminleri üzerinde anlamlı etkileri olduğu saptanmıştır. Buna karşılık egzersiz alışkanlığı, el yıkama sıklığı ve kullanılan sabun türünün anlamlı bir etkisi bulunmamıştır. Sonuç: Elde edilen bulgular, yapay zekâ sistemlerinin el dorsumu görüntülerine dayalı yaş tahmininde dermatoloji uzmanlarına yakın bir performans sergileyebildiğini, ancak morfolojik değerlendirmelerde sınırlı düzeyde uyum sağladığını göstermektedir. Bu durum, yapay zekânın dermatolojik ix değerlendirmelerde destekleyici bir araç olarak kullanılabileceğini, ancak klinik karar verme süreçlerinde tek başına yeterli olmadığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Objective: This study aims to compare age estimation and morphological assessments performed by artificial intelligence systems (ChatGPT and Gemini) and dermatology specialists using dorsal hand images, and to examine the influence of individual and environmental factors affecting skin aging on these evaluations. Materials and Methods: This cross-sectional observational study included a total of 121 individuals aged between 25 and 55 years. Participants were divided into four age groups, and standardized images of the dorsal hand were obtained under controlled conditions. The images were evaluated by two dermatology specialists as well as the artificial intelligence systems ChatGPT and Gemini. Visual biomarkers such as wrinkles, pigmentation, subcutaneous volume loss, and vascular/tendon prominence were analyzed using various assessment scales. In addition, participants' demographic characteristics, lifestyle habits, and environmental exposures were recorded through questionnaire, and all data were analyzed using appropriate statistical methods. Results: A strong positive correlation was observed between chronological age and the estimates of all evaluators (p<0.001). While a moderate level of agreement was found among evaluators in terms of age estimation (ICC=0.711), the agreement for morphological assessments ranged from weak to moderate. ChatGPT demonstrated the lowest mean absolute error and the highest accuracy in age estimation. Factors such as smoking, sun exposure, and the use of moisturizers and sunscreen were found to have a significant impact on age estimations, whereas exercise habits, frequency of hand washing, and type of soap showed no significant effect. Conclusion: The findings indicate that artificial intelligence systems can achieve performance comparable to dermatology specialists in age estimation based on dorsal hand images; however, their agreement in morphological assessments remains limited. These results suggest that artificial intelligence may serve as a xi supportive tool in dermatological evaluations, but it is not sufficient as a standalone approach in clinical decision-making.
Benzer Tezler
- Gazi Üniversitesi Mesleki Eğitim Fakültesi El Sanatları Eğitimi Bölümü Öğretmenlik Programlarında yer alan sanat eğitimine yönelik derslerin ürün tasarımına katkısı
The impact of art training lessons that are in the curciculum of decorative arts training
ARZUM TÜRKOĞLU ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiDekoratif Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİDE SARIOĞLU
- Bilişsel çıraklık yönteminin görsel sanatlar dersinde 6. sınıf öğrencilerinin seramik eğitimine yönelik özyeterlik inançlarına, tutumlarına ve algılarına etkisinin incelenmesi
Study on the effect of cognitive apprenticeship method at the visual art lesson at6th grade students' belief in self-efficacy, attitudes and perception aimed at ceramics training
MEHMET ALİ GÖKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimDicle ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA EVREN DAŞDAĞ
- İşbirlikli öğrenmeye dayalı öğrenme yaklaşımının görsel sanatlar dersindeki erişiye, tutuma ve öğrenilenlerin kalıcılığına etkisi
The effects of the cooperative learning-based learning approach on achievement, attitude of the students and persistency of the learning in the visual art classes
MEHMET AYDAL
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimNecmettin Erbakan ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞE OKUR
- Geri dönüşümlü kağıt hamurunun görsel sanatlar eğitiminde kullanımı ve çevre eğitimine yönelik katkıları: Bir eylem araştırması
The usage of recycled pulp in the visual arts education and its contributions to environmental education: An action research
ZEHRA LALE ÇAVULDUR
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL BULUT
- Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
JAİME FERNANDO DELGADO SAA
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN