Geri Dön

Yapay zekaya dayalı büyük dil modellerinin temporomandibular eklem düzensizliklerini teşhis etme performanslarının değerlendirilmesi

Evaluation of the performance of artificial intelligence-based large language models in diagnosing temporomandibular joint disorders

  1. Tez No: 964609
  2. Yazar: ERMAN DİREKCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RANA TURUNÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
  6. Anahtar Kelimeler: Temporomandibular eklem, Temporomandibular eklem hastalıkları, Yapay zeka, Temporomandibular joint, Temporomandibular joint disorders, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Protetik Diş Tedavisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı, temporomandibular eklem düzensizliklerinin (TMD) tanısında sekiz büyük dil modelinin (ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, ChatGPT-4o, Microsoft Copilot, Anthropic Claude 2, Docus AI, Perplexity AI ve Google Gemini) zamana ve dile bağlı performanslarını değerlendirmektir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to evaluate the time- and language-dependent performances of eight large language models (ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, ChatGPT-4o, Microsoft Copilot, Anthropic Claude 2, Docus AI, Perplexity AI, and Google Gemini) in the diagnosis of temporomandibular disorders (TMD).

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ destekli büyük dil modellerinin inşaat mühendisliği eğitimindeki yeterliliğinin irdelenmesi: Chatgpt örneği üzerinden öğrenci performanslarının, yanıt tutarlılığının ve istem mühendisliği tekniklerinin karşılaştırmalı analizi

    Evaluation of the competence of artificial intelligence–powered large language models in civil engineering education: A comparative analysis of student performance, response consistency and prompt engineering techniques using Chatgpt as a case study

    SİMGE DURGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İnşaat MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OLCAY GENÇ

  2. Yapay zeka programlarının (ChatGPT ve Gemini) Aciliyet Şiddeti İndeksi (AŞİ) ve renk kodlu kombine triyaj uygulamasındaki etkinlikleri

    Effectiveness of artificial intelligence programs (ChatGPT and Gemini) in the Emergency Severity Index (ESI) and color-coded combined triage application

    OĞUZHAN YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGEN GÖNENÇ ÇEKİÇ

  3. Hasta aciliyet seviyesinin belirlenmesi için büyük dil modeli ve makine öğrenmesi tabanlı akıllı triyaj sistemi

    An intelligent triage system for hospital emergency services based on large language models and machine learning

    OMAR SAEED

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    BiyomühendislikErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  4. Promptshıeld: polıcy-aware data loss preventıon framework for generatıve AI prompts

    Promptshıeld: Politika farkındalıklı üretken yapay zekâ istemleri için veri kaybı önleme çerçevesi

    EZGİ KELEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR

  5. Artificial intelligence driven arbitration: A new approach for efficient arbitrator selection in construction disputes

    Yapay zeka destekli tahkim: İnşaat uyuşmazlıklarında etkin hakem seçimi için yeni bir yaklaşım

    MOHAMMAD MOBADERSANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR

    DR. ALİ BEDİİ CANDAŞ