Dergiler / Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Tıp Dergisi / 2026 / Volume: 13 Issue: 1

Kalp Yetersizliği Bakımında Yapay Zeka Tabanlı Sohbet Botlarının Karşılaştırmalı Analizi

Comparative Analysis of Artificial Intelligence Chatbots for Heart Failure Care

Tuğba Çetin(Tekirdağ Çorlu Devlet Hastanesi)0000-0001-8555-988X
Levent Pay(SAĞLIK BİLİMLERİ ÜNİVERSİTESİ, İSTANBUL HASEKİ SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ)0000-0002-7491-8119
Şeyda Dereli(SAĞLIK BİLİMLERİ ÜNİVERSİTESİ, İSTANBUL DR. SİYAMİ ERSEK GÖĞÜS KALP VE DAMAR CERRAHİSİ SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ)0009-0004-4881-369X
Ertan Arter(SAĞLIK BİLİMLERİ ÜNİVERSİTESİ, İSTANBUL DR. SİYAMİ ERSEK GÖĞÜS KALP VE DAMAR CERRAHİSİ SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ)0009-0001-1946-1750
Mert İlker Hayıroglu(SAĞLIK BİLİMLERİ ÜNİVERSİTESİ, İSTANBUL DR. SİYAMİ ERSEK GÖĞÜS KALP VE DAMAR CERRAHİSİ SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ)0000-0001-6515-7349
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-04-29
🏛️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 çalışma, özellikle ChatGPT-4o’nun kalp yetersizliği hakkında hasta sorularına değerli ve doğru yanıtlar verebilme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kalp yetersizliği, yüksek morbidite ve mortalite ile ilişkili yaygın bir durumdur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, ChatGPT 4o, Gemini ve Bing Chat’in kalp yetmezliği ile ilgili sorulara verdiği yanıtların değeri ve güvenilirliğini değerlendirmeyi amaçlıyoruz.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışma, özellikle ChatGPT-4o’nun kalp yetersizliği hakkında hasta sorularına değerli ve doğru yanıtlar verebilme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymuştur.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Artificial Intelligence · Bing Chat · Chatgpt-4o

Özet

Kalp yetersizliği, yüksek morbidite ve mortalite ile ilişkili yaygın bir durumdur. Yapay zeka uygulamalarının hızlı gelişimi ve yaygın kullanımı, tıp alanında önemli ilerlemelere katkı sağlamıştır. Bu çalışmada, ChatGPT 4o, Gemini ve Bing Chat’in kalp yetmezliği ile ilgili sorulara verdiği yanıtların değeri ve güvenilirliğini değerlendirmeyi amaçlıyoruz. Kalp yetmezliği hakkında sıkça sorulan elli soru, ChatGPT-4o, Gemini ve Bing Chat’e iki kez yöneltilmiştir. İki deneyimli kardiyolog, her bir doğal dil işleme modelinin yanıtlarını birbirlerinden bağımsız olarak değerlendirmiştir. Yanıtlar şu şekilde puanlanmıştır: doğru (1), kısmen doğru (2), doğru ve yanlış bilgilerin karışımı (3), tamamen yanlış (4). Tüm modellerin verdiği yanıtların çoğu “doğru” veya “kısmen doğru” olarak değerlendirilmiştir. ChatGPT-4o ve Gemini hiçbir “tamamen yanlış” yanıt vermezken, Bing Chat bazı yanlış yanıtlar üretmiştir. “Doğru” yanıt oranı ChatGPT-4o için %88, Gemini için %70, Bing Chat için ise %64 olarak bulunmuştur. Tekrarlanabilirlik açısından ChatGPT-4o %88 ile en yüksek puanı alırken, bunu Gemini (%86) ve Bing Chat (%72) izlemiştir. Bu çalışma, özellikle ChatGPT-4o’nun kalp yetersizliği hakkında hasta sorularına değerli ve doğru yanıtlar verebilme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymuştur. Gelecekte, sohbet botlarının daha fazla araştırılıp geliştirildikçe, bu araçlar hem hastalar hem de sağlık çalışanları tarafından kronik hastalıkların yönetiminde etkin bir şekilde kullanılabilir.

Abstract

Heart failure is a prevalent condition associated with high morbidity and mortality. The rapid evolution and widespread adoption of artificial intelligence applications have significantly advanced in the field of medicine. We aim to assess the value and reliability of ChatGPT 4o, Gemini, and Bing Chat’s responses regarding heart failure. A list of fifty commonly asked questions regarding heart failure was asked twice to ChatGPT 4o, Gemini, and Bing Chat. Two experienced cardiologists assessed each the natural language processing models’ answers without knowing each other’s scores. The content of answers was evaluated using the following scale: correct (1), partially correct (2), a mix of accurate and inaccurate (3) and completely inaccurate (4). Most answers were correct or partially correct; only Bing Chat gave some inaccurate responses, unlike ChatGPT-4o and Gemini. In terms of ‘correct’ answers, ChatGPT scored 88%, Gemini scored 70%, and Bing Chat scored 64%. ChatGPT 4o provided the highest ‘reproducible’ score at 88%, followed by Gemini at 86% and Bing Chat at 72%. This study demonstrated that ChatGPT 4o, in particular, has the ability to produce valuable responses to patient inquiries regarding heart failure. In the future, as chatbots are further investigated and improved, these models may have the potential to be utilized by both patients and healthcare professionals for managing chronic conditions like heart failure.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Çetin, T., Pay, L., Dereli, Ş., Arter, E., Hayıroglu, M. İ. (2026). Kalp Yetersizliği Bakımında Yapay Zeka Tabanlı Sohbet Botlarının Karşılaştırmalı Analizi. Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Tıp Dergisi, Volume: 13 Issue: 1. https://doi.org/10.47572/muskutd.1858353

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (25)

  1. Savarese G, Becher PM, Lund LH, et al. Global burden of heart failure: a comprehensive and updated review of epidemiology. Cardiovasc Res. 2023;119(6):1453.
  2. Heidenreich PA, Albert NM, Allen LA, et al. Forecasting the impact of heart failure in the United States. Circ Heart Fail. 2013;6(3):606-619.
  3. Ditewig JB, Blok H, Havers J, et al. Effectiveness of self-management interventions on mortality, hospital readmissions, chronic heart failure hospitalization rate and quality of life in patients with chronic heart failure: a systematic review. Patient Educ Couns. 2010;78(3):297-315.
  4. Davenport T, Kalakota R. The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J. 2019;6(2):94-98.
  5. Torrent-Sellens J, Díaz-Chao Á, Soler-Ramos I, et al. Modelling and Predicting eHealth Usage in Europe: A Multidimensional Approach from an Online Survey of 13,000 European Union Internet Users. J Med Internet Res. 2016;18(7):e188.
  6. Klerings I, Weinhandl AS, Thaler KJ. Information overload in healthcare: too much of a good thing? Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes. 2015;109(4-5):285-290.
  7. Ipek E, Sulek Y, Balkanli B. Performance of AI Models vs. Orthopedic Residents in Turkish Specialty Training Development Exams in Orthopedics. Med Bull Sisli Etfal Hosp. 2025;59(2):151-155.
  8. Labadze L, Grigolia M, Machaidze L. Role of AI chatbots in education: systematic literature review. Int J Educ Technol High Educ. 2023;20(1):56.
  9. Günay-Polatkan Ş, Sığırlı D. A Comparative Analysis of GPT-3.5, GPT-4 and GPT-4.0 in Heart Failure. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi. 2024;50(3):443-447.
  10. Dimitriadis F, Alkagiet S, Tsigkriki L, et al. ChatGPT and Patients With Heart Failure. Angiology. 2024;75(3):33197241.
  11. King RC, Samaan JS, Yeo YH, et al. Appropriateness of ChatGPT in Answering Heart Failure Related Questions. Heart Lung Circ. 2024;33(9):1314-1318.
  12. Kozaily E, Geagea M, Akdogan E, et al. Accuracy and Consistency of Online Chat-based Artificial Intelligence Platforms in Answering Patients’ Questions About Heart Failure. medRxiv. 2023;09.12.23295452.
  13. Pay L, Yumurtaş AÇ, Çetin T, et al. Comparative Evaluation of Chatbot Responses on Coronary Artery Disease. Turk Kardiyol Dern Ars. 2025;53(1):35-43.
  14. Lee TJ, Campbell DJ, Patel S, et al. Unlocking Health Literacy: The Ultimate Guide to Hypertension Education From ChatGPT Versus Google Gemini. Cureus. 2024;16(5):e59898.
  15. Lee TJ, Rao AK, Campbell DJ, et al. Evaluating ChatGPT-3.5 and ChatGPT-4.0 Responses on Hyperlipidemia for Patient Education. Cureus. 2024;16(5):e61067.
  16. Vyas R, Pawa A, Shaikh C, et al. ChatGPT for Patients: A Comprehensive Study on Atrial Fibrillation Awareness. J Innov Card Rhythm Manag. 2024;15(7):5946-5949.
  17. Van Bulck L, Moons P. What if your patient switches from Dr. Google to Dr. ChatGPT? A vignette-based survey of the trustworthiness, value, and danger of ChatGPT-generated responses to health questions. Eur J Cardiovasc Nurs. 2024;23(1):95-98.
  18. McDonagh T, Metra M, Adamo M, et al. ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure. Eur Heart J. 2021;42(36):3599-3726.
  19. Ghanta SN, Al'Aref SJ, Lala-Trinidade A, et al. Applications of ChatGPT in Heart Failure Prevention, Diagnosis, Management, and Research: A Narrative Review. Diagnostics (Basel). 2024;14(21):2393.
  20. Soto-Chávez MJ, Bustos MM, Fernández-Ávila DG, et al. Evaluation of information provided to patients by ChatGPT about chronic diseases in Spanish language. Digit Health. 2024;10:20552076231224603.
  21. Wang L, Wan Z, Ni C, et al. A Systematic Review of ChatGPT and Other Conversational Large Language Models in Healthcare. medRxiv. 2024;04.26.24306390.
  22. Kaftan AN, Hussain MK, Naser FH. Response accuracy of ChatGPT 3.5 Copilot and Gemini in interpreting biochemical laboratory data a pilot study. Sci Rep. 2024;14(1):8233.
  23. Hirosawa T, Kawamura R, Harada Y, et al. ChatGPT-Generated Differential Diagnosis Lists for Complex Case–Derived Clinical Vignettes: Diagnostic Accuracy Evaluation. JMIR Med Inform. 2023;11:e48808.
  24. Kanjee Z, Crowe B, Rodman A. Accuracy of a Generative Artificial Intelligence Model in a Complex Diagnostic Challenge. JAMA. 2023;330(1):78-80.
  25. Leonard M, Graham S, Bonacum D. The human factor: the critical importance of effective teamwork and communication in providing safe care. Qual Saf Health Care. 2004;13(Suppl 1):i85-i90.