Türk Medline
ADR Yönetimi
ADR Yönetimi

İNFLUENZA İLE İLGİLİ SIKÇA SORULAN SORULARA YAPAY ZEKÂ TARAFINDAN ÜRETİLEN YANITLARIN DOĞRULUĞU VE HASTA YÖNLENDİRMESİ

Ayşegül İnci SEZEN

İzmir Göğüs Hastanesi Dergisi - 2025;39(3):73-77

Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Bakırköy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital, İstanbul, Türkiye

 

Amaç: Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ tabanlı bir dil modeli olan ChatGPT-5.2'nin Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından yayımlanan influenza ile ilişkili sık sorulan sorulara verdiği yanıtları uygunluk, doğruluk, akıcılık ve tamamlayıcılık açısından değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışma kesitsel gözlemsel bir araştırma olarak tasarlanmıştır. WHO kaynaklı influenza ile ilgili sık sorulan sorular ChatGPT-5.2 modeline yöneltilmiştir. Tüm sorular sıfır durum (zero-state) ortamında, ayrı oturumlarda sunulmuştur. ChatGPT-5.2 tarafından üretilen yanıtlar, influenza ve enfeksiyon hastalıkları alanında uzman 20 hekim tarafından uygunluk, doğruluk, akıcılık ve tamamlayıcılık olmak üzere dört kriter üzerinden 10 puanlık bir ölçek kullanılarak bağımsız olarak değerlendirilmiştir. İstatistiksel analizler yapılmış ve hakemler arası güvenirlik sınıf içi korelasyon katsayısı (intraclass correlation coefficient, ICC) ile test edilmiştir. Bulgular: Genel değerlendirme sonuçları oldukça olumlu bulunmuştur. Uygunluk, doğruluk, akıcılık ve tamamlayıcılık için ortalama puanlar sırasıyla 9,50+/-0,48; 9,46+/-0,51; 9,60+/-0,43 ve 9,21+/-0,66 olarak saptanmıştır. Hakemler arası güvenirlik analizinde, tamamlayıcılık kriteri için orta düzeyde ve istatistiksel olarak anlamlı bir uyum elde edilirken (ICC=0,581; p<0,0001), uygunluk ve doğruluk kriterlerinde düşük ve istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir uyum gözlenmiştir. Sonuç: ChatGPT-5.2, influenza ile ilişkili hasta sorularına açık, anlaşılır ve yüksek kaliteli yanıtlar üretebilme konusunda güçlü bir performans sergilemiştir. Bununla birlikte, hakemler arası güvenirlikte gözlenen değişkenlik, yapay zekâ tarafından üretilen tıbbi içeriğin değerlendirilmesinde karşılaşılabilecek metodolojik zorluklara işaret etmektedir. Elde edilen bulgular, yapay zekâ sistemlerinin hasta eğitimi ve sağlık iletişiminde tamamlayıcı araçlar olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Ancak bu sistemler, profesyonel tıbbi bilginin yerine geçmek amacıyla değil, onu desteklemek amacıyla kullanılmalıdır.