Yıldız BÜYÜKDERELİ ATADAĞ, Tuba KALINKARA SEYHAN, Umut HİLALOĞLU, Hatice Tuba AKBAYRAM
Turkish Journal of Family Medicine and Primary Care - 2026;20(2):214-219
Amaç : Bu çalışma, üç farklı büyük dil modeli (LLM) tabanlı yapay zeka aracının -ChatGPT-4, Gemini 2.0 Flash ve DeepSeek -V3- standardize edilmiş klinik senaryolar kullanarak başlangıç klinik karar verme sürecini desteklemedeki tanısal performanslarını karşılaştırmayı amaçlamıştır. Yöntem : Guide to Diagnostic Tests (7. baskı) kitabındaki tanı algoritmaları temel alınarak, beş ana klinik alanı temsil eden toplam 36 klinik senaryo seçilmiştir. Her bir senaryo için ilgili tanı algoritmasının yalnızca ilk karar basamağı değerlendirilmiştir. Tüm sorular Türkçe olarak sunulmuş; aynı istemler (prompt) kullanılarak modellerin halka açık ücretsiz sürümlerine birer kez girilmiştir. Yanıtlar; üçlü kategorik doğruluk sistemi (tamamen doğru, kısmen doğru, yanlış) kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular : ChatGPT en yüksek toplam puanı (40/72) alırken, onu Gemini ve DeepSeek (her biri 36/72) izlemiştir; ancak bu fark istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır (p>0.05). ChatGPT senaryoların %36,1'inde tamamen doğru yanıtlar verirken, bu oran Gemini için %33,3 ve DeepSeek için %22,2 olarak gerçekleşmiştir. ChatGPT ve Gemini arasında tamamen doğru yanıtlarda örtüşen kalıplar gözlemlenmiş olsa da, bu durum istatistiksel anlamlılığa ulaşmamıştır (p>0.05). Performans kategorilere göre değişkenlik göstermiştir: Gemini elektrolit bozukluklarında, ChatGPT enfeksiyon ve sistemik durumlarda öne çıkmış; DeepSeek ise yalnızca endokrinoloji ve hematoloji alanlarında diğerleriyle benzerlik göstermiştir. Sonuç : Tüm modeller belirli bir tanısal potansiyel sergilese de, hiçbiri klinik muhakemenin yerini alacak yeterli doğruluk seviyesine ulaşamamıştır. Bununla birlikte, kısıtlı klinik bilgiye dayalı tanısal akıl yürütmenin ilk adımı için kullanıldıklarında, bu modeller - özellikle daha geniş klinik karar destek sistemlerine entegre edildiklerinde -klinisyenler için destekleyici bir değer sunabilir.
