Preoperatif Kardiyoloji Konsültasyonu Gerekliliğinin Değerlendirilmesinde Yapay Zeka ve Kılavuz Destekli Komut Yönlendirmesi

Amaç: Yaşlı nüfusun artmasıyla birlikte, tüm dünyada yıllık cerrahi işlemlerin sayısı da önemli ölçüde artmıştır. Bu durum preoperatif kardiyoloji konsültasyonlarının artışına neden olmuştur. Buna paralel olarak, son yıllarda yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi alanındaki gelişmelerin etkisiyle kardiyoloji alanında önemli yenilikler yaşanmıştır. Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan YZ modellerinden ChatGPT-5, Deepseek-V3 ve Gemini 2.0 Pro'nun preoperatif hastalarda kardiyoloji konsültasyonunun gerekliliğini değerlendirmedeki performansını değerlendirmeyi ve bu bağlamda kılavuz destekli komut yönlendirmesinin potansiyel katkısını araştırmayı amaçladık.
Yöntem: 7 kardiyolog ve 7 anestezi uzmanından oluşan bir konsey oluşturuldu. Her hekim, 20 preoperatif hasta senaryosunu değerlendirdi ve kardiyoloji konsültasyonunun gerekli olup olmadığına dair önerilerde bulundu. Her vaka için konseyin çoğunluk kararı referans standart olarak kabul edildi. Aynı senaryolar üç YZ modeline sunuldu ve yanıtları kaydedildi. Ardından, en yüksek uyum gösteren YZ modellerine kılavuz destekli komut yönlendirmesi kullanılarak güncel kılavuzlar entegre edildi ve vakalar yeniden değerlendirildi.
Bulgular: İstatistiksel olarak anlamlı bir fark olmamasına rağmen, ChatGPT-5 ve Gemini 2.0 Pro, ameliyat öncesi konsültasyon kararında Deepseek-V3'ten daha yüksek uyum gösterdi (κ=0,706, κ=0,681; %85 doğruluk). Kılavuzların ChatGPT-5 ve Gemini 2.0 Pro'ya entegre edilmesinin ardından modeller yeniden değerlendirildi ve performanslarında iyileşme izlendi (κ=0,898, %95 doğruluk).
Sonuç: ChatGPT-5, Deepseek-V3 ve Gemini 2.0 Pro’nun preoperatif hastalarda kardiyoloji konsültasyonu gerekliliğini değerlendirmedeki etkinliği kanıtlanmıştır. Kılavuz destekli komut yönlendirmesi YZ modellerinin doğruluğunu arttırmaktadır.

Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, ChatGPT, makine öğrenimi, preoperatif konsültasyon