ChatGPT ve tıp fakültesi 6. sınıf öğrencilerinin ayırıcı tanı yeterliliğinin karşılaştırılması
Comparison of differential diagnosis competency between ChatGPT and sixth-year medical students
- Tez No: 945200
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALİ KARACA
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Eğitim ve Öğretim, Emergency Medicine, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, intörn doktorların ayırıcı tanı koyma yetkinlikleri, ChatGPT ile karşılaştırılmıştır. Çalışma, Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde 120 öğrencinin katılımıyla gerçekleştirilmiştir. ChatGPT'nin dört farklı sürümü (4o, 4o mini, 4o.1 ve 4o.1 mini) kullanılmıştır. Çalışmada 30 klinik vaka kullanılmıştır ve vakalar UÇEP-2020 müfredatına göre hazırlanmıştır. İntörnler ve ChatGPT'den vakalar için beş ön tanı ve bir en olası tanı istenmiştir. Sorular, ChatGPT'ye dil olarak uzun ve kısa metinlerle yöneltilmiştir. Yanıtlar; dolaşım, gastrointestinal, sinir-davranış, ürogenital, solunum ve multisistem kategorilerinde değerlendirilmiştir. Çalışmada, ChatGPT'nin doğru cevap oranlarının genel olarak intörn doktorlardan daha yüksek olduğu görülmüştür. İntörnlerin doğru cevap ortancası %66.7 iken, ChatGPT'nin (kısa ve uzun metinlerde) %83.3 olarak bulunmuştur. Alt kategoriler incelendiğinde, dolaşım ve gastrointestinal sistem sorularında ChatGPT'nin doğru cevaplarının ortancası %87.5'in üzerinde iken, sinir-davranış ve solunum sistem sorularında intörnler ile ChatGPT arasında daha düşük bir fark gözlemlenmiştir. Ön tanı doğruluk oranlarında ChatGPT ve intörnler arasında benzer sonuçlar elde edilmiştir. İstatistiksel analizlerde, toplam doğru cevap oranlarında anlamlı bir fark bulunurken (p=0.004), ön tanıların doğruluk oranlarında anlamlı bir fark saptanmamıştır. ChatGPT sürümleri arasında ise uzun ve kısa metinler açısından anlamlı bir performans farkı tespit edilmemiştir. Sonuç olarak ChatGPT'nin kesin tanı belirlemede intörnlerden daha yüksek doğruluk oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Ancak, ChatGPT'nin detaylı ve sadeleştirilmiş soru metinlerine verdiği yanıtlar arasında performans farkı bulunmamıştır. Yapay zekanın acil tıp hizmetlerinde yardımcı bir araç olarak kullanılabilmesi için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
Özet (Çeviri)
This study compares the differential diagnosis competencies of intern doctors with ChatGPT. The study was conducted with the participation of 120 students from Hacettepe University Faculty of Medicine, utilizing four different versions of ChatGPT (4o, 4o mini, 4o.1, and 4o.1 mini). The study included 30 clinical cases, prepared according to the UÇEP-2020 curriculum. Interns and ChatGPT were asked to provide five differential diagnoses and one most probable diagnosis for each case. The questions were presented to ChatGPT in both detailed and simplified text formats. The responses were evaluated across six categories: circulatory, gastrointestinal, neurological-behavioral, urogenital, respiratory, and multisystem. ChatGPT demonstrated higher overall accuracy rates compared to intern doctors. While the median correct response rate for interns was 66.7%, ChatGPT achieved a median accuracy of 83.3% for both detailed and simplified question formats. In subcategory analyses, ChatGPT's median accuracy exceeded 87.5% in circulatory and gastrointestinal cases, whereas the differences in accuracy between interns and ChatGPT were less pronounced in neurological-behavioral and respiratory cases. The differential diagnosis accuracy rates were similar between ChatGPT and interns. Statistical analyses revealed a significant difference in overall correct response rates (p=0.004), while no significant difference was found in differential diagnosis accuracy rates. Additionally, no meaningful performance difference was detected between ChatGPT versions or between detailed and simplified question formats. Inconclusion, ChatGPT demonstrated higher accuracy rates than interns in definitive diagnoses. However, no performance difference was observed between responses to detailed and simplified question formats. Further research is needed to explore the potential role of artificial intelligence as an assistive tool in emergency medical services.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ ve uzman temelli program geliştirme süreçlerinin karşılaştırılması: Tıp fakültesi tıbbi mesleki İngilizce dersi örneği
Comparing artificial intelligence-based and expert-based program development processes: The case of medical professional English course in a medical faculty
AYŞENUR AĞAOĞLU İŞSEVER
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GÜROL
- Çocuk acil triyajında yapay zekâ kullanımının değerlendirilmesi
Evaluation of the use of artificial intelligence in pediatric emergency triage
MUHAMMET ZAHİT KOYUNCU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıNecmettin Erbakan ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH AKIN
- Acı̇l servı̇s triyajında yapay zeka, tıp öğrencileri, acil tıp asistanları ve hemşirelerin tanısal doğruluk oranlarının karşılaştırılması
Diagnostic accuracy in emergency department triage: A comparative analysis of artificial intelligence, medical students, residents, and nurses
BURAK KÖMÜR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTAN CÖMERTPAY
- Yaşlı travma hastalarında klinik risk ve mortalite değerlendirilmesinde klinisyen ile yapay zeka model öngörülerinin karşılaştırılması
Comparison of clinician and artificial intelligence model predictions in the assessment of clinical risk and mortality in geriatric trauma patients
MEHMET ALİ ATA
- Gebelik öncesi veya gebelikte tiroid disfonksiyonu olan annelerde bu duruma ek olarak başka hastalıklar olduğunda, bebeklerinde erken dönem morbiditeler artıyor mu?
Chatgpt does the presence of other conditions in addition to thyroid dysfunction in mothers during preconception or pregnancy increase early-term morbidities in their infants?
ELİF ÖNER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMEL ALTUNCU