GEBELERİN SIKÇA SORDUĞU SORULARA CHATGPT'NİN YANITLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ VE DİLLER ARASI KARŞILAŞTIRMASI: ÇOK DİLLİ PROSPEKTİF GÖZLEMSEL BİR ÇALIŞMA

Enes Serhat COSKUN, Ali Selcuk YENIOCAK, Havva Betul BACAK, Erkan ASLAN, Fatma Ketenci GENCER, Suleyman SALMAN

Kafkas Tıp Bilimleri Dergisi - 2026;16(2):188-195

Department of Obstetrics and Gynecology, Biruni University Faculty of Medicine Hospital

 

Amaç: Bu çalışmanın amacı, ChatGPT'nin gebelikle ilgili sağlık bilgilerini İngilizce, Türkçe ve Arapça dillerinde sağlama konusundaki etkinliğini; tıbbi doğruluk, empatik iletişim, açıklık ve kadın doğum uzmanına yönlendirme uygunluğu açısından değerlendirmektir. Bu araştırma, farklı dillerde yanıtların doğruluğu ve kalitesiyle ilgili değişkenlik endişelerini ele almayı amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: Kadın Hastalıkları ve Doğum Anabilim Dalı bünyesinde prospektif gözlemsel bir çalışma yürütülmüştür. Sıkça sorulan 15 gebelikle ilgili soru, dilsel doğruluğu sağlamak amacıyla yeminli tercümanlar tarafından Türkçe ve Arapçaya çevrilmiştir. ChatGPT tarafından İngilizce, Türkçe ve Arapça olarak verilen yanıtlar, deneyimli dört kadın doğum uzmanı tarafından bağımsız olarak değerlendirilmiştir. Değerlendirme kriterleri tıbbi doğruluk, empatik ton, açıklık ve yönlendirme uygunluğunu içermektedir. İstatistiksel analizler ki-kare testleri kullanılarak yapılmış, istatistiksel anlamlılık p <0,05 olarak kabul edilmiştir. Bulgular: Tıbbi doğruluk (p=0,0012), empatik ton (p <0,001) ve açıklık (p <0,001) açısından diller arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir. İngilizce verilen yanıtlar vakaların %73,3'ünde "mükemmel" olarak değerlendirilirken, bu oran Türkçe için %40, Arapça için ise %41,6 olmuştur. Genel olarak, tüm yanıtların %80'inden fazlası "iyi" veya "mükemmel" olarak değerlendirilmiştir. Yönlendirme önerilerinin uygunluğu açısından anlamlı bir fark bulunmamıştır (p=0,0885). Sonuç: ChatGPT, gebelikle ilgili sağlık sorularını yanıtlamada güvenilir bir araç olma potansiyeli göstermektedir. Ancak, diller arasında yanıtların doğruluğu ve açıklığı açısından gözlemlenen farklılıklar, özellikle az temsil edilen diller için dil desteğinin iyileştirilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Gelecekteki araştırmalar, daha geniş bir soru yelpazesi ve daha fazla dili içerecek şekilde genişletilmeli, böylece bu teknolojinin güvenilirliği ve klinik uygulanabilirliği artırılmalıdır.