Ahmet ACAR, Ahmet Berkay GİRGİN, Sema CİHAN
Acta Medica Alanya - 2026;10(2):143-148
Amaç: Yapay zekâ (YZ) uygulamaları tıp eğitimi ve klinik araştırmalarda giderek daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, çeşitli büyük dil modellerinin (LLM) el cerrahisi ile ilgili sorulara verdikleri yanıtların doğruluğunu değerlendirmektir. Bu değerlendirme, 2010-2025 yılları arasında uygulanan Türk Ortopedi ve Travmatoloji Yeterlik Sınavı'ndan elde edilen sorular temel alınarak yapılmıştır. Yöntemler: 2010-2025 yılları arasında gerçekleştirilen ulusal yeterlik sınavlarından toplam 220 adet el cerrahisi ile ilişkili çoktan seçmeli soru seçilmiştir. Sorular, üç büyük dil modeline (ChatGPT-5.0, Gemini-Pro ve DeepSeek-V3) hem toplu hem de tek tek soru yöneltme yaklaşımları kullanılarak üç ayrı oturumda sunulmuştur. Model yanıtları resmi doğru cevaplarla karşılaştırılmış ve başarı oranları tanımlayıcı istatistikler kullanılarak hesaplanmıştır. Bulgular: Her üç büyük dil modeli de tüm yıllarda tatmin edici performans göstermiş olup başarı oranları %73,6 ile %90,9 arasında değişmiştir. Soruların tek tek yöneltildiği durumda elde edilen ortalama başarı oranları, toplu olarak yöneltilen sorulara kıyasla daha yüksek bulunmuştur. Yıllara göre yapılan analizde, tüm modellerin 16 yıllık dönem boyunca sınav geçme barajını karşıladığı veya aştığı görülmüştür . Sonuç: Güncel büyük dil modelleri, el cerrahisi yeterlik sınavı sorularında yüksek düzeyde bilgi birikimi göstermektedir. Bu modeller formal tıp eğitiminin veya klinik karar verme sürecinin yerini alamaz; ancak ortopedi eğitiminde ve sınav hazırlık sürecinde destekleyici araçlar olarak kullanılabilirler.
