Dergiler / Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 52

Yapay Zekâ Tarafından Üretilen Tıbbi Yazımda Kaynak Gerçekliği ve Atıf Geçerliliği

Reference Authenticity and Citation Validity in AI-Generated Medical Writing

Ahmet Aykut(SBU Van Education and Research Hospital, Department of Emergency Medicine, Van, Türkiye.)0009-0001-3173-8994
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-10-13
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu nedenle, gelecekteki değerlendirmeler bibliyografik doğrulamanın ötesine geçmeli ve bağlamsal uygunluk ile kanıt desteğini iddia düzeyinde incelemelidir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu mektup, yapay zekâ tarafından üretilen tıbbi yazımda kaynak gerçekliği ile atıf geçerliliği arasındaki ayrımı vurgulamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Üretilen bir kaynağın var olup olmadığını doğrulamak önemli olmakla birlikte, gerçek bir kaynak kendisine bağlanan özgül iddiayı desteklemeyebilir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu nedenle, gelecekteki değerlendirmeler bibliyografik doğrulamanın ötesine geçmeli ve bağlamsal uygunluk ile kanıt desteğini iddia düzeyinde incelemelidir.
🔬Tür:Editöre Mektup
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay zekâ · Büyük dil modelleri · Tıbbi yazım

Özet

Bu mektup, yapay zekâ tarafından üretilen tıbbi yazımda kaynak gerçekliği ile atıf geçerliliği arasındaki ayrımı vurgulamaktadır. Üretilen bir kaynağın var olup olmadığını doğrulamak önemli olmakla birlikte, gerçek bir kaynak kendisine bağlanan özgül iddiayı desteklemeyebilir. Bu nedenle, gelecekteki değerlendirmeler bibliyografik doğrulamanın ötesine geçmeli ve bağlamsal uygunluk ile kanıt desteğini iddia düzeyinde incelemelidir.

Abstract

This letter highlights the distinction between reference authenticity and citation validity in AI-generated medical writing. Although verifying whether a generated reference exists is essential, a real reference may still fail to support the specific claim to which it is attached. Future evaluations should therefore move beyond bibliographic verification and include claim-level assessment of contextual relevance and evidentiary support.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aykut, A., *, A. A. (2026). Yapay Zekâ Tarafından Üretilen Tıbbi Yazımda Kaynak Gerçekliği ve Atıf Geçerliliği. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, Cilt: 52. https://doi.org/10.32708/uutfd.1961573

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (5)

  1. Aydin MO, Vatansever A, Kafa SE. From Hallucination to Precision: A Longitudinal Analysis of Reference Accuracy and Plagiarism in AI-Generated Medical Literature (2024–2026). Journal of Uludağ University Medical Faculty. 2026;52:1870116. doi:10.32708/uutfd.1870116.
  2. Walters WH, Wilder EI. Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Sci Rep. 2023;13(1):14045. doi:10.1038/s41598-023-41032-5.
  3. Chelli M, Descamps J, Lavoué V, et al. Hallucination rates and reference accuracy of ChatGPT and Bard for systematic reviews: comparative analysis. J Med Internet Res. 2024;26. doi:10.2196/53164.
  4. Aykut A, Yıldırım C, Günsoy E. Large language models in emergency medicine: a critical appraisal of validity, reproducibility, and clinical utility (2020–2025). Eurasian J Emerg Med. 2026;25:117-124. doi:10.4274/eajem.galenos.2025.28412.
  5. Ganjavi C, Eppler MB, Pekcan A, et al. Publishers’ and journals’ instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: bibliometric analysis. BMJ. 2024;384. doi:10.1136/bmj-2023-077192.