ÇİSEM YILDIZ, BATUHAN KÜÇÜKALİ, NURAN BELDER, MERVE KUTLAR, NİHAL KARAÇAYIR, PELİN ESMERAY ŞENOL, DENİZ GEZGİN YILDIRIM, SEVCAN BAKKALOĞLU
Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi - 2025;27(2):211-216
Amaç: Yapay zeka (YZ), insanın bilişsel yeteneklerini gerektiren görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış sistemleri ifade eder; bu görevler arasında akıl yürütme, karar verme ve problem çözme yer alır. OpenAI’nın Generatif Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü (GPT) model ailesi, ChatGPT dahil, insan benzeri metin üretme ve etkileşimli tartışmalar yapabilme yeteneği ile geniş çapta tanınmaktadır. ChatGPT, tanı desteği ve tıbbi eğitimde sağlık alanında potansiyel uygulamalara sahipken, bu teknolojinin benimsenmesi bazı endişeleri de beraberinde getirmektedir. Bu çalışmanın amacı, ChatGPT’nin, otoinflamatuar hastalıkları tanımlama konusundaki tanısal performansını, klinisyenlerle karşılaştırarak değerlendirmek ve bunu hekimler ve hastalar için erişilebilir bir araç olarak incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Aşağıda belirtilen hastalıkların tanısını koymada bir yapay zekâ modelinin, iki klinisyenle karşılaştırılan tanısal performansı değerlendirilmiştir: Ailevi Akdeniz ateşi (AAA) ve periyodik ateş, aftöz stomatit, farenjit ve adenit sendromu (PFAPA). 50 hastanın klinik verileri anonim olarak yapılandırılmış bir formatta hem yapay zekâ modeline hem de klinisyenlere sunulmuştur. Tanılar, doğrulanmış klinik tanılarla karşılaştırılmıştır. Bulgular: Çalışmaya toplam 50 hasta dahil edilmiştir. Yapay zeka modeli, vakaların %94’ünde romatolojik bir tanı önermiş, ancak bunların yalnızca %50’sini doğru bir şekilde teşhis etmiştir. Buna karşılık, klinisyenler sırasıyla %76 ve %70 oranında doğru tanı koymuştur. Sonuç: Yapay zeka teknolojisinin gelişimi, sağlık hizmetleri dahil olmak üzere birçok alanda büyük ilgi uyandırmıştır. Ancak, yapay zeka ile üretilen veriler hatalı olabilir, bu da uzman denetiminin önemini vurgulamaktadır. Yapay zeka, hekimleri ikame etmek yerine tamamlayıcı bir araç olarak kullanılmalı ve hekimlerin yeteneklerini artırmalıdır. Gelecekteki araştırmalar, yapay zekânın farklı alanlardaki performansını ve karar verme süreçlerine etkisini değerlendirerek, standartlaştırılmış kılavuzlarla güvenilir kullanımını sağlamayı hedeflemelidir.
