Orhan ŞEN
Akdeniz Tıp Dergisi - 2026;12(2026):1-11
Amaç: Minimal invaziv estetik prosedürlerdeki küresel artışa, Kasım 2022'de Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) halka açılmasının katalize ettiği, hastaların dijital sağlık arama davranışlarında benzeri görülmemiş bir değişim eşlik etmiştir. Bu geçişin infodemiyolojik imzası, özellikle komplikasyon farkındalığı ve kendin yap (DIY) estetik uygulamaları üzerindeki etkisi nüfus düzeyinde henüz karakterize edilmemiştir. Bu çalışma, onaylanmış bir retrospektif infodemiyoloji çerçevesi aracılığıyla yapay zeka öncesi ve sonrası dönemleri karşılaştırarak, üretken yapay zeka (AI) benimsenmesinin estetik dermatolojide hasta dijital arama davranışı üzerindeki infodemiyolojik etkisini ölçmeyi amaçlamıştır. Gereç ve Yöntemler: Dört kategoriye ayrılmış 15 arama terimi için Göreceli Arama Hacmi (RSV) verileri, 84 aylık sürekli bir zaman serisi (Ocak 2019-Aralık 2025) boyunca "Sağlık" kategori filtresi altında Google Trends'ten (GT) çıkarılmıştır. ChatGPT'nin (OpenAI, San Francisco, ABD) küresel lansmanına karşılık gelen Kasım 2022 istatistiksel kesme noktası olarak hizmet etmiş ve Yapay Zeka Öncesi (Ocak 2019-Ekim 2022; n=46 ay) ve Yapay Zeka Sonrası (Kasım 2022-Aralık 2025; n=38 ay) kohortlarını tanımlamıştır. Dönemler arası RSV farklılıkları Mann-Whitney U testi (SciPy kütüphanesi, Python Software Foundation, Wilmington, ABD) kullanılarak değerlendirilmiştir. İstatistiksel anlamlılık p<0,05 olarak belirlenmiştir. Bulgular: Temel estetik prosedürler için yapay zeka sonrası aramalar mütevazı bir artış göstermiştir (botoks: +%29,9, p<0,001; dermal dolgu: +%23,4, p=0,003), ancak komplikasyonla ilgili aramalar belirgin şekilde orantısız bir artış sergilemiştir: "dolgu eritme" +%122,7 (p<0,001) ve "lazer yanığı" +%54,5 (p<0,001). DIY terimleri arasında, "hyaluron pen" aramaları %66,4 oranında çökerken (p<0,001), "mikroiğneleme enfeksiyonu" aramaları %753,6 oranında (p<0,001) artmış ve bu durum önceki pandemi dönemi DIY uygulamalarından kaynaklanan gecikmiş bir komplikasyon yükünü yansıtmıştır. Yapay zeka öncesi dönemde neredeyse hiç var olmayan yapay zeka ile ilgili dermatoloji sorguları %1000'i aşan logaritmik bir büyüme sergilemiştir (p<0,001). Sonuç: Üretken LLM'lerin piyasaya sürülmesi estetik dermatolojide ölçülebilir bir "davranışsal dönüm noktası" teşkil etmektedir. Cihaz ve kimyasal temelli DIY uygulamalarındaki azalmanın yanı sıra komplikasyon odaklı aramalardaki asimetrik artış, basit bir araç ikamesinden ziyade hastaların bilgi arama davranışlarında bir paradigma değişimi temsil etmektedir. Dermatologlar ve sağlık otoriteleri, LLM aracılı estetik komplikasyon içeriğinin küratörlüğünde aktif bir rol üstlenmeli ve yapay zeka çağı için kanıta dayalı dijital sağlık okuryazarlığı stratejileri geliştirmelidir.
