Kliniğimizde histerektomi planlanan hastaların endikasyonlarının yapay zekâ programının önerileri ile karşılaştırılması

Amaç: Kliniğimizde histerektomi kararı alınan hastaların tıbbi verilerini ve klinik endikasyonlarını, yapay zekâ programı ChatGPT'nin önerileriyle karşılaştırmak ve analiz etmektir. ChatGPT'nin bilimsel makale ve çalışmalara dayalı olarak ürettiği öneriler, klinik karar verme süreçlerindeki potansiyelini ve sınırlamalarını değerlendirmek amacıyla kullanılacaktır. Bu çalışma, YZ tabanlı sistemlerin histerektomi gibi majör cerrahi müdahalelerin planlanmasında ne derece etkili ve güvenilir olabileceğini araştıracaktır. Ayrıca, YZ teknolojisinin mevcut tıbbi uygulamalara nasıl entegre edilebileceği ve klinik karar verme süreçlerine katkısının boyutları incelenecektir. Bu bağlamda, çalışma, YZ'nin tıbbi alanda kullanımının geleceğine dair önemli bilgiler sunmayı hedeflemektedir. Gereç ve yöntem: Bu çalışma, 01 Haziran 2023 ile 01 Kasım 2023 tarihleri arasında, Akdeniz Üniversitesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniği'ne başvuran ve histerektomi kararı alınan, 40-65 yaş aralığında toplam 87 hasta üzerinde gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya dahil edilen hastaların anemnezleri ve detaylı bilgileri, kliniğimizin araştırma görevlileri tarafından sistematik bir yaklaşımla toplanmış ve değerlendirilmiştir. Toplanan veriler, YZ programı ChatGPT'ye girilmiş, her bir hastanın senaryosuna uygun en etkili tedavi seçeneğini belirlemesi amaçlanmıştır. Bu süreçte, programın her hastanın tıbbi durumunu ve güncel literatürü dikkate alarak bilgileri yorumlaması ve önerisinin nedenlerini açıklaması istenmiştir. Bu metodoloji, YZ'nin klinik karar verme süreçlerine katkısını değerlendirmek ve potansiyel etkinliğini incelemek için tasarlanmıştır. Bulgular: 01 Haziran 2023 ile 01 Kasım 2023 tarihleri arasında Akdeniz Üniversitesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniği'ne başvuran ve histerektomi kararı verilen 87 hastanın yaş ortalaması 48,71 olarak bulunmuş, en sık rastlanan şikâyetler adet düzensizliği (31,00%) ve HMB (27,60%) olarak kaydedilmiştir. Ek hastalık öyküsünde en sık obezite (13,80%) ve HT (14,90%) gözlenmiştir. Meme kanseri öyküsü ve tamoksifen kullanımı olan hastaların oranı düşük bulunmuştur (sırasıyla %5,70 ve %4,60). YZ programı ChatGPT'nin önerdiği tedavi seçenekleri ile klinisyenlerin kararları karşılaştırıldığında; programın %70,10 oranında histerektomi önerdiği görülmüştür. Diğer önerilen tedavi yöntemleri arasında myomektomi (%10,30), histeroskopi (%8,00), ve medikal tedavi (%4,60) yer almıştır. Bu öneriler, hastaların klinik ve demografik özellikleri ile korelasyon göstermiştir. Özellikle, YZ'nin önerdiği histerektomi kararları, AUK ve myom varlığı gibi durumlarla yüksek oranda uyumlu bulunmuştur. Sonuçlar: ChatGPT'nin önerileri ve klinik kararlar arasındaki uyum, YZ'nin tıbbi karar verme süreçlerindeki potansiyelini göstermektedir. Ancak, YZ'nin önerileri ve gerçek klinik uygulamalar arasında bazı farklılıkların bulunması, yapay zekânın henüz bağımsız bir karar verme aracı olarak kullanılmaması gerektiğini ve bu teknolojinin tıbbi uygulamalarda hâlâ destekleyici bir araç olarak kullanılması gerektiğini göstermektedir. Ayrıca çalışma YZ'nin tıbbi karar verme süreçlerindeki potansiyelini ve sınırlılıklarını ortaya koymuştur. YZ programlarının önerileri, tıbbi verilere ve güncel literatüre dayalı olmasına rağmen, klinik deneyim ve hastanın bireysel durumunu değerlendirme gibi unsurların da önemli olduğu vurgulanmıştır. Sonuç olarak bu çalışma; YZ temelli sistemlerin, klinik karar verme süreçlerinde etkili bir destek aracı olabileceğini göstermektedir. Ancak, bu tür sistemlerin kullanımının, hekimlerin klinik kararlarına yardımcı olma ve bu kararları tamamlama şeklinde olması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu sonuçlar, YZ'nin tıbbi alandaki gelecekteki rolünü ve entegrasyonunu daha iyi anlamak için bir temel teşkil etmektedir. Anahtar kelimeler: Yapay zekâ, anormal uterin kanama, histerektomi, jinekoloji