Akademik arama
Arama sonuçları
“tıp eğitimi” için 5 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
ChatGPT'nin USMLE Sınavındaki Performansı: Büyük Dil Modelleri Kullanılarak Yapay Zekâ Destekli Tıp Eğitimi Potansiyeli
Klinik tıp alanında yapay zekâ uygulamalarının yaygınlaşması, serbest metin verilerinin düzensizliği, sistemler arası entegrasyon eksikliği ve etiketlenmiş yapılandırılmış veri yetersizliği nedeniyle uzun süredir sınırlı bir düzeyde kalmıştır. Derin öğrenme algoritmalarının klinik bakımda genelleştirilebilir sonuçlar üretmekte zorlanması, alana özgü ve yüksek maliyetli eğitim verilerine olan bağımlılıktan kaynaklanmaktadır. Son dönemde gelişen büyük dil modellerinin (LLM), genel alan verileriyle eğitilmesine rağmen karmaşık tıp bilgisini işleme, klinik akıl yürütme ve mantıksal çıkarım yapma yetenekleri tıp eğitimi ve akademik literatürde yoğun bir tartışma konusu haline gelmiştir. Bu çalışma, alan odaklı eğitim almamış genel bir dil modelinin üst düzey klinik akıl yürütme gerektiren tıp lisanslama sınavlarındaki başarısını ölçerek alandaki bu temel soruyu incelemektedir.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Politikadan Uygulamaya: DSÖ'nün Afrika Rehabilitasyon Stratejisi 2025–2035 Eğitim Reformu Olmaksızın Neden Başarısızlık Riski Taşıyor?
Dünya Sağlık Örgütü Afrika Bölge Komitesi, Temmuz 2025'te kıta genelindeki %63'lük rehabilitasyon erişim açığını kapatmak amacıyla beş sütunlu iddialı bir strateji kabul etmiştir. Ancak Sahra Altı Afrika'da her 10.000 kişiye düşen rehabilitasyon çalışanı yoğunluğu 0,04 seviyesindedir. Orta Afrika tıp müfredatlarında rehabilitasyon eğitiminin sistemik olarak dışlanması, hekimlerin bu hizmetleri anlamasını ve sevk yapmasını engellemektedir. Bu makale, tıp eğitimindeki reform eksikliğinin politika hedefleri ile saha uygulaması arasındaki kopukluğu nasıl derinleştirdiğini ve stratejik hedeflerin başarısını nasıl tehdit ettiğini incelemektedir.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Güvenli Bir Alan Yaratmak: Tıp Öğrencilerinin İletişim Becerilerini Öğrenmede Oyuncu Simülasyonlarının Kullanımına İlişkin Perspektifleri
Tıp eğitiminde klinik yetkinliğin temel taşlarından biri olan hekim-hasta iletişimi, hastaların tedaviye katılımı, memnuniyeti ve klinik çıktılar üzerinde belirleyici bir role sahiptir. Kötü haber verme, belirsizlikle başa çıkma ve karmaşık duygusal tepkileri yönetme gibi güç klinik senaryolarda iletişim aksaklıkları ciddi tıbbi hatalara ve hasta hakları ihlallerine yol açabilmektedir. Geleneksel teorik anlatımların aksine, iletişim becerilerinin deneyimsel öğrenme modelleriyle kazandırılması gerektiği vurgulanmaktadır. Profesyonel oyuncuların hasta rolünü üstlendiği simülasyonlar, öğrencilere gerçekçi bir klinik ortam sunarken aynı zamanda hasta güvenliğini riske atmadan pratik yapma imkânı tanır. Alan yazındaki ana tartışma, simülasyon ortamındaki psikolojik güvenliğin, geri bildirim mekanizmalarının ve rol oynama süreçlerinin öğrencilerin mesleki kimlik gelişimi ile iletişim yeterliliklerine nasıl yansıdığı üzerinde yoğunlaşmaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Kaygı ve Depresyonun Ötesinde Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Esenlik Değerlendirmesi: Bir Kapsam Belirleme İncelemesi
Tıp eğitimi boyunca öğrencilerin yoğun akademik yük ve klinik sorumluluklarla karşılaşması esenliklerini ciddi oranda bozmaktadır. Literatürde bu durum sıklıkla depresyon ve kaygı gibi klinik patolojiler üzerinden incelenmekte, ancak bu yaklaşım öğrencilerin bütüncül iyilik hallerini tanımlamakta yetersiz kalmaktadır. Bu bağlamda esenliği tükenmişlik, stresör kaynakları ve başa çıkma gibi çok boyutlu parametrelerle değerlendiren geçerli ölçme araçlarının sistematik olarak derlenmesi ihtiyacı bu incelemenin temel sorusunu oluşturmaktadır.
Sağlık Bilimleri · Klinik ve Halk Sağlığı
Yapay Zeka ile Diş Hekimliği Teşhislerinin Dönüştürülmesi: Hasta Bakımı için ChatGPT ve Büyük Dil Modellerinin Gelişmiş Entegrasyonu
Yapay zeka ve büyük dil modellerinin (LLM) tıp ve diş hekimliği teşhis süreçlerine entegrasyonu, dijital sağlık alanında büyük bir dönüşüm yaratmaktadır. Geleneksel kural tabanlı uzman sistemlerden (Yazılım 1.0) makine öğrenimi ve derin öğrenmeye dayalı sistemlere (Yazılım 2.0) geçiş süreci, klinisyenlerin teşhis doğruluğunu artırırken idari yükleri azaltmayı vadetmektedir. Ancak diş hekimliği klinik süreçlerine yönelik yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde, tıp eğitimi almamış mühendislerin tasarımları ile hekimlerin bütüncül yaklaşımı arasındaki farklar, veri kalitesi, model yanlılığı ve bilgi doğruluğu gibi yapısal sorunlar güncel alan yazında yoğun tartışmalara neden olmaktadır. Bu makale, özellikle ChatGPT ve benzeri dil modellerinin diş hekimliğindeki güncel konumunu, olanaklarını ve sınırlılıklarını tartışmaya açmaktadır.