Farklı yapay zekâ modellerinin ortodontik acil durum senaryolarına verdiği yanıtların kullanıcı rolüne göre değerlendirilmesi: Bilgi kalitesi, anlaşılabilirlik ve güvenilirlik analizi
Evaluation of responses provided by different artificial intelligence models to orthodontic emergency scenarios based on user role: Analysis of information quality, comprehensibility, and reliability
- Tez No: 997955
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜLEÇ
- Tez Türü: Diş Hekimliği Uzmanlık
- Konular: Diş Hekimliği, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Diş Hekimliği Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Ortodonti Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, chatbot tabanlı sistemlerin ortodontik acil durum senaryolarında sunduğu bilgilerin doğruluk, okunabilirlik, anlaşılabilirlik ve tutarlılık düzeylerini değerlendirmek ve farklı kullanıcı rollerine (hasta ve ortodontist) göre yanıt kalitesindeki değişiklikleri incelemektir. Çalışmaya ChatGPT-4o, Microsoft Copilot, Claude 3 Opus ve Google Gemini 2.5 modelleri dâhil edilmiştir. Yanıtların doğruluk, okunabilirlik, anlaşılabilirlik ve tutarlılık düzeyleri, iki uzman ortodontist ve iki araştırma görevlisinden oluşan dört değerlendirici tarafından bağımsız olarak değerlendirilmiştir.Elde edilen bulgulara göre, chatbot yanıtları genel olarak kısmen doğru düzeyde bulunmuş ve modeller arasında genel doğruluk açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark saptanmamıştır. Bununla birlikte, Claude 3 Opus ve Gemini 2.5, ortodontist rolünde hasta rolüne kıyasla daha yüksek doğruluk sergilemiştir. Okunabilirlik analizlerinde tüm modellerin yanıtları orta güçlük düzeyinde sınıflandırılmış ve chatbotlar ile kullanıcı rolleri arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır. Buna karşılık, anlaşılabilirlik açısından hasta rolünde üretilen yanıtların, ortodontist rolünde üretilen yanıtlara kıyasla istatistiksel olarak anlamlı derecede daha anlaşılır olduğu belirlenmiştir. Değerlendiriciler arası uyum analizinde yüksek düzeyde uyum saptanmış olup, bu durum doğruluk puanlamalarının güvenilirliğini desteklemektedir. İç tutarlılık değerlendirmesinde ChatGPT-4o ve Gemini 2.5 daha yüksek tutarlılık değerleri sergilerken, Copilot ve Claude 3 Opus modellerinde görece daha düşük tutarlılık düzeyleri gözlenmiştir. Sonuç olarak, chatbotlar ortodontik acil durumlarda tamamlayıcı bir bilgi kaynağı olarak potansiyel taşımakla birlikte, mevcut doğruluk ve tutarlılık düzeyleri nedeniyle uzman gözetimi olmaksızın tek başına kullanılmalarının uygun olmadığı sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to evaluate the accuracy, readability, understandability, and consistency of information provided by chatbot-based systems in orthodontic emergency scenarios and to examine variations in response quality according to different user roles (patient and orthodontist). ChatGPT-4o, Microsoft Copilot, Claude 3 Opus, and Google Gemini 2.5 were included in the study. The accuracy, readability, understandability, and consistency of the responses were independently evaluated by four assessors consisting of two expert orthodontists and two research assistants. According to the findings, chatbot responses were generally classified as partially accurate, and no statistically significant differences in overall accuracy were observed among the models. However, Claude 3 Opus and Gemini 2.5 demonstrated higher accuracy in the orthodontist role compared to the patient role. Readability analyses showed that responses from all models were classified at a moderate difficulty level, with no significant differences observed between chatbots or user roles. In contrast, responses generated in the patient role were found to be significantly more understandable than those generated in the orthodontist role. In terms of internal consistency, ChatGPT-4o and Gemini 2.5 demonstrated higher consistency values, whereas relatively lower consistency levels were observed for Copilot and Claude 3 Opus. In conclusion, while chatbots show potential as a complementary information source in orthodontic emergency settings, their current levels of accuracy and consistency indicate that they should not be used as standalone tools without expert supervision.
Benzer Tezler
- Farklı yapay zeka sohbet robotlarının ortodontik tedavi planı önerilerinin uzmanlık seviyesine göre değerlendirilmesi: Fotoğraflı ve senaryo bazlı vakalar üzerine bir çalışma
Evaluation of orthodontic treatment plan recommendations from different artificial intelligence chatbots according to varying levels of expertise: A study based on photo-based and scenario-based cases
CUMA POLAT
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Diş HekimliğiGaziantep ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERVE GÖYMEN
- Standardize edilmiş intraoral fotoğraflar ve radyolojik görüntüler kullanılarak yapay zeka destekli oluşturulan ortodontik tanının değerlendirilmesi
Evaluation of artificial intelligence-assisted orthodontic diagnosis using standardized intraoral photographs and radiological images
HARUN BAYSAL
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Diş HekimliğiGaziantep ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÜLEÇ
- Ortodontik tedavi öncesi hasta kooperasyonunun yapay zeka ile tahmini
Prediction of patient cooperation with artificial intelligence before orthodontic treatment
FARHAD SALMANPOUR
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2022
Diş HekimliğiAfyonkarahisar Sağlık Bilimleri ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN CAMCI
- Ortodontik cephe fotoğrafları üzerinden derin öğrenme yöntemiyle geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarıyla üst dental orta hat sapmasının değerlendirilmesi
Evaluation of maxillary dental midline deviation using deep learning–based artificial intelligence algorithms on orthodontic frontal photographs
SERCAN TAŞKIN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE GEÇGELEN CESUR
- Lateral sefalometrik analizlerde derin öğrenme tabanlı yapay zeka modellerinin ve manuel yöntemlerin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of the performance of deep learning-based artificial intelligence models and manual methods in lateral cephalometric analyses
KERİMCAN AKTAŞ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET UĞURLU