Hamide ARSLAN TARUS, Can LAFCI, Nurdan DEMIRCI
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi - 2026;11(1):45-54
Bu çalışmada, meme kanseri vakasında ChatGPT -3.5 ve Gemini -2.0 Flash'ın oluşturduğu hemşirelik bakım planının kalitesini değerlendirmek amaçlanmıştır. Çalışma tanımlayıcı ve karşılaştırmalı tiptedir. Çalışmada Türkiye'de hemşirelik sürecine ilişkin önemli kaynaklardan biri ol an Birol'un Hemşirelik Süreci adlı kitabında meme kanseriyle ilgili bakım planı örneğindeki hasta anamnezi, yapay zeka modeli ol an ChatGPT -3.5 ve Gemini -2.0 Flash'a tanıtılmıştır. Bu modellerin oluşturduğu bakım planı, Birol'un Hemşirelik Süreci adlı kitabındaki meme kanseriyle ilgili bakım planı örneğine ve Uluslararası Kuzey Amerika Hemşirelik Tanıları Birliği (NANDA) hemşirelik ta nılarına göre değerlendirilmiştir. Yapay zeka modellerin hemşirelik bakım süreci aşamalarına verdiği yanıtlar değerlendirildiğinde her iki modelde de hemşirelik tanısı koyma, hedef belirleme, girişim planlama ve değerlendirme aşamaları varken veri toplama ve uygulama aşamalarını yalnızca Ch atGPT -3.5 içermektedir. Örnek bakım planında yer alan 10 hemşirelik tanısından 7'si ChatGPT -3.5, 6'sı ise Gemini -2.0 Flash tarafından benzer şekilde oluşturulmuştur. Ayrıca her iki model, örnek bakım planında yer almayan ek tanılara da değinmiştir. ChatGPT -3.5 tarafından oluşturulan ek tanılar, NANDA'da mevcut tanılara benzerlik gösterirken, Gemini -2.0 Flash'nin oluşturduğu tanılar arasında NANDA'da yer almayan farklı tanılar da bulunmaktadır. Hemşirelik girişimleri açısından değerlendirildiğinde, ChatGPT -3.5, girişimlerin sonunda değerlendirme yaparak bakımın etkinliğini ölçmeye odaklanırken, Gemini -2.0 Flash'ın tüm girişimlerde hasta eğitimi ve bilgilendirme süreçlerine vurgu yaptığı belirlenmiştir. Hemşirelik sürecinde ChatGPT -3.5'in, Gemini -2.0 Flash'a kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca her iki yapay zeka modelinin hemşirelik tanılamasında ve girişimlerinin belirlenmesinde hemşire kontrolünde kullanılabileceği belirlenmiştir. Bu doğrultuda, AI sistemlerin hemşirelik eğitim sürecine, hemşire eğitimcilerin denetimi ve rehberliğinde entegre edilmesi önerilmektedir.
