Esra ŞAHİNGÖZ BAKIRCI, Tuğba ALIŞIK
Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Bilimleri Dergisi - 2026;29(3):314-321
Amaç: Bu çalışmada, lateral epikondilit (LE) ile ilgili farklı yapay zekâ (YZ) modelleri ve sürümleri (ChatGPT-3.5, ChatGPT-4o, Gemini ve Gemini Advanced) tarafından sağlanan yanıtların kalite ve anlaşılırlık açısından değerlendirilmesi ve karşılaştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: LE ile ilgili en çok aranan anahtar kelimeler, Google Trends aracılığıyla belirlenmiştir. YZ tarafından üretilen yanıtlar, "hastalık veya durum", "taburculuk veya sonrası bakım", "ilaç, medikal ürün veya tedavi", "test, operasyon, inceleme veya prosedür" ve "diğer" olarak 5 gruba ayrılmıştır. İki fiziksel tıp ve rehabilitasyon uzmanı, yanıtları kalite, kapsamlılık ve anlaşılırlık açısından "Ensuring Quality Information for Patients (EQIP)" çerçevesine göre değerlendirmiştir. Metinlerin okunabilirliği, "Flesch-Kincaid Reading Ease (FKRE)" ve "Flesch-Kincaid Grade Level (FKGL)" testleri ile analiz edilmiştir. Bulgular: Google Trends analizi, LE ile ilgili 97 anahtar kelime belirlemiştir. Eleme sonrasi LE tanım, tanı ve tedavisiyle ilgili 29 soru seçilmiştir. En sık aranan kategoriler, "hastalık veya durum" (%34), "taburculuk veya sonrası bakım" (%28) ve "ilaç, medikal ürün veya tedavi" (%21) olmuştur. EQIP puanlamasında ChatGPT-4o, diğer modellere kıyasla anlamlı derecede daha yüksek puan almıştır (p<0,001), ancak tüm modeller hâlâ "ciddi kalite sorunları" kategorisinde değerlendirilmiştir. Okunabilirlik açısından ise Gemini, diğer modellere kıyasla daha düşük FKGL ve daha yüksek FKRE puanlarıyla en anlaşılır model olarak bulunmuştur (p<0,001). Sonuç: Sonuç olarak YZ modelleri, LE ile ilgili içerik kalitesi ve anlaşılırlık açısından henüz istenilen seviyeye ulaşmamıştır. Ancak her yeni sürümle birlikte hızlı bir gelişim gösterdikleri de inkâr edilemez.
