YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ SOHBET ROBOTLARININ YAYGIN ORTODONTİK SORULARI CEVAPLAMA BAŞARISININ DEĞERLENDİRİLMESİ.
In: Medical Journal of Suleyman Demirel University, Jg. 30 (2023-12-01), Heft 4, S. 680-686
Online
academicJournal
Zugriff:
Objective The aim of this study is to evaluate the success of artificial intelligence chatbots in answering commonly asked questions by patients undergoing orthodontic treatment to their orthodontists. Material and Method The 15 questions commonly asked by patients undergoing orthodontic treatment were searched from the internet database and asked to ChatGPT3.5, ChatGPT4, BING, and ZekAI applications on May 15, 2023. The answers given by the applications were scored by two orthodontists, two orthodontic residents, and two dentists on a Likert Scale from 1 (most adequate) to 5 (most inadequate). Results In the study, two orthodontists (MGC, MU) and two orthodontic research assistants (AAA, ST) have assigned significantly lower scores to the ChatGPT4 application compared to the BING application (p<0.001). When the success scores assigned by the participants to the applications were evaluated, it was found that the BING application received significantly lower success scores from one of the dentists (ÇA) compared to the orthodontic research assistants (AAA, ST) (p<0.001). One of the dentists in the study (ÇA), on the other hand, evaluated the ZekAI application as significantly more successful compared to the orthodontist (MU), the other dentist (MMU), and the orthodontic research assistant (ST) (p<0.001). When all artificial intelligence chatbots were compared among themselves, it was found that ChatGPT4 provided the most desired responses (p<0.001). Conclusion This research has substantiated, based on the evaluation by participants, that the ChatGPT4 application represents the most reliable solution for assisting clinicians in addressing prevalent orthodontic queries, surpassing the ChatGPT3.5, BING, and ZekAI applications in this regard. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
Amaç Bu çalışmada ortodontik tedavi gören hastaların ortodontistlerine yaygın olarak sordukları soruların yapay zekâ destekli sohbet robotları tarafından cevaplanma başarısının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem Ortodontik tedavi gören hastaların yaygın olarak sordukları 15 soru internet veri tabanından araştırılarak ChatGPT3.5, ChatGPT4, BING ve ZekAI uygulamalarına 15 Mayıs 2023’te sorulmuştur. Uygulamaların verdikleri cevaplar iki ortodonti uzmanı, iki ortodonti araştırma görevlisi ve iki diş hekimi tarafından 1 (en yeterli)’den 5 (en yetersiz)’e kadar oluşturulan Likert Skalası ölçeğine göre puanlanmıştır. Bulgular İstatistiksel değerlendirmeler sonucunda çalışmada yer alan iki ortodonti uzmanı (MGC, MU) ve iki ortodonti asistanı (AAA, ST) ChatGPT4 uygulamasına BING uygulamasına göre istatistiksel olarak anlamlı derecede düşük puan vermiştir (p<0,001). Hekimlerin uygulamalara verdikleri başarı puanları değerlendirildiğinde, BING uygulamasının çalışmada yer alan diş hekimlerinden birinden (ÇA) aldığı başarı puanı ortodonti araştırma görevlilerine (AAA, ST) göre is)tatistiksel olarak anlamlı derecede düşük olmuştur (p<0,001). Çalışmada yer alan diş hekimlerinden biri (ÇA) ise ZekAI uygulamasını ortodonti uzmanı (MU), diğer diş hekimi (MMU) ve ortodonti araştırma görevlisine (ST) göre istatistiksel olarak anlamlı derecede başarılı değerlendirmiştir (p<0,001). Tüm yapay zekâ sohbet robotları kendi aralarında kıyaslandığında ChatGPT4’ün en istenilen cevapları verdiği bulunmuştur (p<0,001). Sonuç Bu çalışma, cevapları değerlendiren hekimlere göre ChatGPT4 uygulamasının ChatGPT3.5, BING ve ZekAI uygulamalarına göre yaygın ortodontik sorulara cevap vermede hekimlere yardımcı olabilecek en güvenilir uygulama olduğunu göstermiştir. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
Titel: |
YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ SOHBET ROBOTLARININ YAYGIN ORTODONTİK SORULARI CEVAPLAMA BAŞARISININ DEĞERLENDİRİLMESİ.
|
---|---|
Autor/in / Beteiligte Person: | TAŞKIN, Sercan ; GEÇGELEN CESUR, Mine ; UZUN, Mustafa |
Link: | |
Zeitschrift: | Medical Journal of Suleyman Demirel University, Jg. 30 (2023-12-01), Heft 4, S. 680-686 |
Veröffentlichung: | 2023 |
Medientyp: | academicJournal |
ISSN: | 1300-7416 (print) |
DOI: | 10.17343/sdutfd.1369828 |
Sonstiges: |
|