Akademik Veri Yönetim Sistemi
Aslan Koca K., Terzi Kumandaş M.
Dernek (STK), 2025 - 2026
Yapay zeka tabanlı doğal dil işleme (NLP) teknolojilerindeki hızlı ilerlemeler, özellikle büyük dil modelleri (Large Language Models, LLM) aracılığıyla sağlık alanında yeni uygulama olanakları sunmaktadır. Transformer mimarisi ve self-attention mekanizması üzerine inşa edilen bu modeller, yüksek hacimli metin verisi üzerinden eğitilerek bağlamsal anlama, bilgi üretimi ve mantıksal çıkarım yapabilme yetenekleri kazanmıştır. Bu çalışma, LLM’lerin tıbbi yeterlilik değerlendirme süreçlerindeki performansını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Türk Nöroloji Derneği Yeterlilik Kurulu tarafından 2015-2025 yılları arasında uygulanan Board sınavına ait teori tabanlı ve klinik senaryo içerikli sorular, ChatGPT Plus, Gemini Advanced ve GitHub Copilot Pro modellerine yöneltilerek yanıtların doğruluk oranı, mantıksal tutarlılığı ve gerekçelendirme yeterliliği, sınava katılan adayların performanslarıyla karşılaştırmalı olarak analiz edilecektir. Bulgular, LLM'lerin tıp eğitimi ve değerlendirme süreçlerinde ne ölçüde güvenilir ve etkili bir araç olarak kullanılabileceğine ilişkin kapsamlı bir çerçeve sunacaktır. İleri aşamalarda, nörolojiye özgü yapılandırılmış veri kümeleri ile modellerin alan odaklı olarak yeniden eğitilmesi (fine-tuning) ve bu sayede etkileşimli bir web tabanlı karar destek ve eğitim platformunun geliştirilmesi hedeflenmektedir.