Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
ChatGPT’nin Diş Hekimliğinde Kullanım Alanları ve Sınırlamaları
2
Zitationen
2
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Yapay zeka, sağlık sektöründe hızla gelişen bir alan olup, tıp ve diş hekimliği alanında önemli bir yere sahiptir. ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir sohbet robotu olup diş hekimliğinde de çeşitli uygulamalar sunmaktadır. Bu derlemede ChatGPT'nin diş hekimliği alanındaki uygulamaları, özellikleri ve getirdiği sorunlar ele alınmaktadır. ChatGPT’nin diş hekimliği alanında kullanımı gerek hastalar gerek hekimler için çeşitli avantajlar sağlamaktadır. Hastalar ile etkili iletişim kurulmasını sağlayarak hasta memnuniyetini artırmaktadır. Eğitim materyallerini kişiselleştirme ve bilimsel yazım ve literatür taramasında diş hekimlerine destek olmaktadır. Birden fazla dilde hizmet vermesi farklı dillerdeki hastalarla etkileşimde ve global literatürü takip etmede büyük avantaj sağlamaktadır. Ayrıca, tedavi planlaması ve teşhis konusunda destek olarak tedavi kalitesini artırmakta ve diş hekimliği pratiğine yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte, ChatGPT'nin diş hekimliğindeki uygulamaları bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir. ChatGPT’nin teşhis ve tedavi önerilerinde yanlış yapma ihtimali bulunmaktadır. Ayrıca etik ve gizlilik konularında yarattığı sorunlar da göz ardı edilmemelidir. ChatGPT'nin hastaların kişisel verilerini kullanırken karşılaşabilecek riskler hem hukuki hem de etik açıdan önemli sorunlara yol açabilmektedir. Sonuç olarak, ChatGPT'nin diş hekimliği alanında kullanımı hem hastalar hem de diş hekimleri için önemli faydalar sunarken, bu yeni teknolojinin getirdiği zorluklar ve riskler de dikkate alınmalıdır. Bu derleme, ChatGPT’nin diş hekimliğindeki uygulamalarını derinlemesine inceleyerek, bu alandaki potansiyeli ve limitasyonları ortaya koymaktadır.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.485 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.371 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.827 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.781 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.549 Zit.