Farklı yapay zeka uygulamalarının endodontik tedavi ve prosedürler hakkındaki bilgisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the knowledge of different artificial intelligence applications on endodontic treatments and procedures
- Tez No: 976603
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ILGIN İLGENLİ
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Doğal Dil İşleme, Sohbet Robotu, Endodonti, Endodontik Tedavi, Klinik Karar Destek Sistemleri, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Chatbot, Endodontics, Endodontic Treatment, Clinical Decision Support Systems
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Endodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Yapay zekâ (YZ) tabanlı sohbet robotlarının sağlık alanındaki kullanımının artmasıyla birlikte, bu sistemlerin klinik bilgi doğruluğu ve tutarlılığının değerlendirilmesi kritik önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, endodonti alanında yaygın olarak kabul gören rehberler temel alınarak, farklı yapay zekâ destekli sohbet robotlarının endodontik tedavi ve prosedürler hakkındaki sorulara verdikleri yanıtların doğruluk ve iç tutarlılığını karşılaştırmalı olarak incelemektir. Gereç Yöntem: Çalışmada beş farklı yapay zekâ tabanlı sohbet robotu (ChatGPT-4, Gemini, DeepSeek, ScholarGPT ve MedGebra) değerlendirildi. Soru setleri, Amerikan Endodontistler Derneği (AAE)“Klinik Endodonti Rehberi”ve Avrupa Endodonti Derneği (ESE)“S3 Düzeyi Klinik Uygulama Kılavuzları”temel alınarak hazırlandı. Sorular bir hafta ara ile üç farklı günde ve her gün üç seans olacak şekilde toplam dokuz tekrar halinde yöneltildi. Yanıtların değerlendirilmesi, iki bağımsız endodontist tarafından beşli Likert ölçeği üzerinden yapıldı ve doğruluk düzeyi ile tutarlılık oranları istatistiksel olarak analiz edildi. Bulgular: Toplamda 1170 cevap değerlendirildi. Veriler, ChatGPT-4'ün en yüksek doğruluk oranına sahip olduğunu, Gemini, DeepSeek ve ScholarGPT'nin benzer düzeyde yüksek ancak istatistiksel olarak anlamlı farklılık göstermeyen sonuçlar sunduğunu ortaya koydu. MedGebra modeli ise diğer dört modele kıyasla anlamlı derecede düşük doğruluk ve tutarlılık sergiledi (p<0.05). Gün ve seans bazında elde edilen veriler, modellerin genel performansının zamana göre istatistiksel olarak anlamlı değişiklik göstermediğini, ancak ChatGPT ve DeepSeek için ikinci gün performansında kısmi düşüş eğilimi olduğunu gösterdi. Tutarlılık açısından Gemini en yüksek uyumu sergilerken, MedGebra günler arası değişkenlik nedeniyle en düşük iç tutarlılık sergiledi. Sonuç: Bu çalışma, endodonti alanında AAE ve ESE rehberleri eşzamanlı kullanılarak gerçekleştirilen ilk çoklu model karşılaştırmalarından biridir. Bulgular, sohbet robotlarının klinik bilgi aktarımında yüksek potansiyel taşıdığını, ancak doğruluk ve tutarlılık düzeylerinin model türüne ve kısmen zamana bağlı olarak değişkenlik gösterebildiğini ortaya koymaktadır. ChatGPT-4, Gemini, DeepSeek ve ScholarGPT'nin rehber temelli sorularda güvenilirlik açısından güçlü adaylar olduğu belirlenirken, MedGebra'nın sınırlılıkları dikkat çekmiştir. Klinik entegrasyon açısından, bu sistemlerin güvenilir biçimde kullanılabilmesi için uzman klinisyen gözetiminin sürdürülmesi, kaynak güncelliğinin sağlanması ve içerik tutarlılığının artırılması gerekmektedir.
Özet (Çeviri)
Aim: The increasing use of artificial intelligence (AI)-based conversational agents in healthcare has made the evaluation of their clinical accuracy and consistency critically important. This study aimed to comparatively assess the accuracy and internal consistency of responses provided by different AI-supported chatbots regarding endodontic treatments and procedures, based on widely accepted clinical guidelines. Method: Five AI chatbots (ChatGPT-4, Gemini, DeepSeek, ScholarGPT, and MedGebra) were evaluated in this study. The question sets were prepared using the American Association of Endodontists (AAE) Clinical Endodontic Guidelines and the European Society of Endodontology (ESE) S3-Level Clinical Practice Guidelines. Questions were posed on three different days, with one-week intervals, with three sessions per day, yielding a total of nine repetitions. Responses were independently evaluated by two endodontists using a five-point Likert scale. Accuracy levels and consistency ratios were analyzed statistically. Results: A total of 1170 responses were assessed. ChatGPT-4 achieved the highest accuracy scores, while Gemini, DeepSeek, and ScholarGPT demonstrated similarly high performance without statistically significant differences. In contrast, MedGebra showed significantly lower accuracy and consistency compared to the other models (p < 0.05). Analysis across days and sessions revealed no statistically significant temporal variation in overall performance. However, both ChatGPT and DeepSeek exhibited a tendency toward reduced accuracy on the second day. In terms of consistency, Gemini demonstrated the highest internal consistency, whereas MedGebra showed the lowest due to greater variability across days. Conclusion: This study represents one of the first multi-model comparisons in endodontics simultaneously referencing both AAE and ESE guidelines. The findings highlight that while AI chatbots hold substantial potential for delivering clinical knowledge, their reliability may vary depending on the model and, to a limited extent, over time. ChatGPT-4, Gemini, DeepSeek, and ScholarGPT appear as strong candidates for guideline-based clinical support, whereas MedGebra's limitations underscore the need for cautious use. For safe clinical integration, expert oversight remains essential, along with ensuring updated sources and improved response consistency.
Benzer Tezler
- Farklı yapay zeka uygulamalarının MRONJ (ilaç kullanımına bağlı çene osteonekrozu) ile ilgili soruları cevaplamada doğruluk ve kalite açısından değerlendirilmesi
Evaluation of the accuracy and quality of different artificial intelligence applications in answering questions on MRONJ (Medication-Related Osteonecrosis of the Jaw)
TUĞBA AKÇAY
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU ÖZVERİ KOYUNCU
- Armutta zararlı Cacopsylla pyri L. (Hemiptera: Psyllidae)'nın biyoteknik mücadelesine esas farklı sarı yapışkan tuzak uygulamalarının yapay zekâ yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of different yellow sticky trap applications based on biotechnical control of pear pest Cacopsylla pyri L. (Hemiptera: Psyllidae) using artificial intelligence
TUBA ASLAN KÜÇÜKÖZER
Doktora
Türkçe
2025
BiyomühendislikFırat ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNANÇ ÖZGEN
- Türkiye ve Mısır medyası'nda yapay zeka uygulamalarının karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of artificial intelligence applications in Turkish and Egyptian media
NADA MOHAMMED ABDELAAL MOHAMED MEKEIBEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
GazetecilikAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL İLHAN
- Yapay zekâ uygulamalarının reklam ve pazarlama aktivitelerine etkileri: Sektör çalışanları ile bir araştırma
Effects on advertising and marketing activities of artificial intelligence applications: A research with sector employees
BURCU GEBEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ReklamcılıkBahçeşehir ÜniversitesiReklamcılık ve Marka İletişimi Yönetimi Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN KEMAL SÜHER
- Yapay zeka uygulamalarının reklam ajanslarında kullanımı: Üretim süreçlerine yönelik nitel bir araştırma
The use of artificial intelligence applications in advertising agencies: A qualitative research on production processes
BİLGİ GÖKMEN ŞENEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ReklamcılıkEge ÜniversitesiReklamcılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. F. BELMA FIRLAR