ChatGPT'nin lazer refraktif cerrahi ve keratokonus yönetimi önerilerinin kornea uzmanlarıyla karşılaştırılması
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, ADANA TIP FAKÜLTESİ, CERRAHİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: CEM SAĞLIK
Danışman: Burcu KASIM TEKDEMİR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:ÖZET ChatGPT'nin Lazer Refraktif Cerrahi ve Keratokonus Yönetimi Önerilerinin Kornea Uzmanlarıyla Karşılaştırılması Amaç: Yapay zeka, tıp alanında çeşitli karar verme aşamalarında giderek artan şekilde araştırılmaktadır. Oftalmolojide yapay zekanın kullanım hedeflerinden birisi de keratokonus (KK) tanı ve taramasıdır. Özellikle günümüzde yaygın şekilde uygulanan lazer refraktif cerrahilerden önce KK hastalığın tespiti kritik öneme sahiptir. KK, özellikle erken evrede saptanması ve progresyonunun kontrol altına alınması durumunda görme kaybına yol açacak pek çok komplikasyonun önüne geçilebilmektedir. Ancak hastalığın tanısı ve tedavisi için özelleşmiş bir kornea uzmanına erişim her zaman mümkün olmayabilmektedir. Çalışmamızın amacı, bir büyük dil modeli olan ChatGPT'nin lazer refraktif cerrahiye uygunluk değerlendirmesi ve KK tanısındaki performansını saptamak, tedavi önerilerinin doğruluğunu araştırmak; ChatGPT'nin hem yoğun topografi yükü olan kliniklerde klinik karar destek sistemlerine entegrasyonunun mümkün olup olmadığını saptamak hem de genel oftalmoloji alanında hizmet veren hekimlerin ChatGPT'yi klinik pratikte güvenilir bir şekilde kullanıp kullanamayacağını ortaya koymaktır. Gereç ve Yöntemler: Çalışmamızda Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesi Göz Hastalıkları Kornea Biriminde 01.01.2018 - 31.07.2025 tarihleri arasında lazer refraktif cerrahi yapılan ve KK tanısı ile takip edilen 50 yaşın altında 210 hastanın 281 gözüne ait korneal topografi (Pentacam, Oculus, Wetzler, Germant) "4-Maps Refractive" haritaları kesitsel olarak incelendi. Hastalar 3 gruba ayrıldı: Normal popülasyon grubu (Grup 1; 54 hasta, 99 göz), topografik keratokonus evrelemesine (TKC) göre TKC 1 olarak sınıflandırılan erken evre KK grubu (Grup 2; 81 hasta, 90 göz) ve TKC 2 ve 3 olarak sınıflandırılan ileri evre KK grubu (Grup 3; 75 hasta, 92 göz). TKC 4 olarak evrelendirilen olgularda korneal skarın yaygın görülmesi sebebiyle çalışma dışı bırakıldı. Her bir topografi çıktısı 2 kornea uzmanı ve ChatGPT tarafından aynı standart protokol altında ve birbirinden bağımsız olarak değerlendirildi. Her harita için her bir değerlendiriciye 5 standart soru yöneltildi ve yanıtlar sistematik olarak kaydedilerek uzmanlar ve ChatGPT arasındaki uyum karşılaştırıldı ve ChatGPT'nin performansı değerlendirildi. Bulgular: Refraktif cerrahiye uygunluk kararlarında uzmanlar arasında ve ChatGPT ile uzmanlar arasında çok iyi ve istatistiksel anlamı uyum saptandı (p<0,001). KK tanısı kararlarında ise uzmanlar arasında çok iyi düzeyde uyum saplanırken ChatGPT ile uzmanlar arasında ise iyi düzeyde uyum sağlandı (p<0,001). CXL önerisi kararlarında uzmanlar arasında orta-iyi düzeyde uyum sağlanırken, ICR ve PRK+CXL önerisinde ise kötü düzeyde uyum saptanmıştır (p<0,001). CXL, ICR kararlarında uzmanlar ile ChatGPT arasında istatistiksel anlamlı uyum saptanmamıştır (p değerleri sırasıyla 0,092/0,7). PRK+CXL kararlarında ise ChatGPT ile uzmanlar arasında orta düzeyde uyum saptanmıştır(p<0,001) ancak karar birliği sağlanan olgu sayısı sınırlı olduğundan uyum anlamlı değerlendirilmemiştir. Performans analizlerinde ise refraktif cerrahi X uygunluk değerlendirmesi duyarlılık %97,3 olarak, özgüllük ise %87,3 olarak hesaplanmıştır. KK tanısında ise duyarlılık %79,4 olarak, özgüllük ise %94,8 hesaplanmıştır. ChatGPT'nin refraktif cerrahi uygunluk değerlendirmesinde negatif prediktif değeri %98,8 olarak hesaplanmış ve KK tanısında da benzer şekilde pozitif prediktif değer %96,1 olarak hesaplanmıştır. Sonuç: ChatGPT'nin klinik uygulamalara özellikle refraktif cerrahi için uygun olmayan, KK hastalarını yüksek oranda ayırt edebilmesi sebebiyle tarama ve ön eleme aracı olarak entegre edilebileceği düşülmektedir. KK tedavi önerilerinde ise henüz klinik uygulamalara entegre edilebilecek düzeyde bir performans göstermemiştir. Anahtar Kelimeler: Keratokonus, Lazer refraktif cerrahiler, Yapay zeka, Büyük dil modelleri, ChatGPT