Ecosim: LLM based virtual patient simulation with automated self assessment for medical education
Ecosim: Tıp eğitimi için otomatik öz değerlendirmeli büyük dil modeli tabanlı hasta benzetimi
- Tez No: 1023127
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KUMLUCA TOPALLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Anamnez alma, tıp eğitiminin temel klinik becerilerinden biri olmakla birlikte, geleneksel standardize hasta yöntemlerinin kaynak yoğun yapısı nedeniyle güvenli ve tekrarlanabilir pratik olanakları sınırlı kalmaktadır. Büyük dil modellerindeki son gelişmeler, talep üzerine gerçekçi hasta senaryoları sunabilen ölçeklenebilir yapay zeka destekli alternatiflerin geliştirilmesini mümkün kılmıştır. Bu çalışmada, ince ayarlı dil modelleri ve otomatik rubrik tabanlı değerlendirme aracılığıyla anamnez alma becerisi eğitimini desteklemek üzere tasarlanmış web tabanlı bir simüle hasta sistemi olan ECOSIM geliştirilmiştir. ECOSIM etkileşimleri aracılığıyla toplanan 183 hasta-doktor soru-cevap çifti üzerinde OpenAI GPT-4o-mini ve Google Gemini 1.5 Flash ince ayarlandı ve dört model konfigürasyonu alan uzmanları tarafından karşılaştırmalı olarak değerlendirildi. Calgary-Cambridge Gözlem Rehberinden uyarlanan rubrik, oturum sonunda öğrenciye anlık ve kişiselleştirilmiş geri bildirim sunan otomatik bir puanlama motoruna entegre edilmiştir. Bulgular, ince ayarın yanıt doğallığını ve bağlamsal tutarlılığını belirgin biçimde artırdığını; otomatik değerlendirme motorunun ise uzman değerlendirmeleriyle güçlü bir uyum sergilediğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
History-taking is a foundational clinical skill in medical education, yet opportunities for safe, repeatable practice remain limited due to the resource-intensive nature of traditional standardized patient methods. Recent advances in large language models have enabled the development of scalable AI-driven alternatives that can simulate realistic patient encounters on demand. This study presents ECOSIM, a web-based virtual patient system designed to support history-taking skills training through fine-tuned language models and automated rubric-based assessment. OpenAI GPT-4o-mini and Google Gemini 1.5 Flash were fine-tuned on 183 patient-doctor question-and-answer pairs collected through ECOSIM interactions and four model configurations were comparatively evaluated by domain experts. A rubric adapted from the Calgary-Cambridge Observation Guide was integrated into an automated scoring engine that provides students with immediate, personalised feedback at session end. Results show that fine-tuning substantially improves response naturalness and contextual consistency, while the automated assessment engine achieves strong agreement with expert evaluations.
Benzer Tezler
- Nonlinear dynamics of the Black sea ecosystem and its response to anthropogenic and climate variations
Karadeniz ekosisteminin doğrusal olmayan dinamikleri ve antropojenik ve iklimsel değişkenlere olan tepkisi
EKİN AKOĞLU
Doktora
İngilizce
2013
Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDeniz Biyolojisi ve Balıkçılık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ SALİHOĞLU
- The trophic and fishery impact of invasive Nemipterus randalli (Russell, 1986) in the Northeastern Mediterranean Sea
İstilacı Nemipterus randalli (Russell, 1986) türünün Kuzeydoğu Akdeniz'deki trofik ve balıkçılık etkisi
YAĞMUR AKGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL CAN BİLGİN
DOÇ. DR. EKİN AKOĞLU
- Saros Körfezi'nin (Kuzey Ege Denizi) ekosistem yapısı ve fonksiyonlarının modellenmesi
Modelling ecosystem structure and function of Saros Bay (North Aegean Sea)
TURGAY ÖKSÜZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Deniz Bilimleriİstanbul ÜniversitesiDeniz ve İçsu Kaynakları Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN ÇETİN KESKİN
DOÇ. DR. İSMET SAYGU
- Trophic impacts of poisonous and venomous lessepsianfish species in the Northeastern Levantine Sea: Acomparative food-web modelling approach
Kuzeydoğu Levant Denizi'nde zehirli lessepsiyen balıktürlerinin trofik etkileri: Karşılaştırmalı besin ağımodellemesi yaklaşımı
AYBÜKE UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDeniz Biyolojisi ve Balıkçılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EKİN AKOĞLU
- Investigations on ecosystem-based fisheries management strategies for the Turkish seas
Türkiye denizleri için ekosistem temelli balıkçılık yönetim seçeneklerinin geliştirilmesi üzerine araştırmalar
AYŞE GAZİHAN
Doktora
İngilizce
2017
Deniz BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOşinografi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ SALİHOĞLU