Öz
Amaç
Nekrotizan enterokolit (NEC), özellikle prematüre yenidoğanlarda yüksek morbidite ve mortaliteye yol açan ciddi bir klinik tablodur. European Standards of Care for Newborn Health adlı kanıta dayalı rehbere rağmen klinik uygulamalarda anlamlı düzeyde farklılıklar devam etmektedir. Son yıllarda, büyük dil modeli temelli yapay zeka (AI) uygulamaları klinik karar destek sistemleri olarak dikkat çekmektedir. Bu çalışmada, Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)-4.0 ve Gemini isimli iki AI uygulamasının, NEC yönetimine yönelik olarak European Standards of Care for Newborn Health rehberi temelinde oluşturulan klinik önerilerle uyum düzeylerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
Yöntem
Söz konusu rehbere dayanarak tanı, tedavi, beslenme, izlem ve etik konularını içeren 40 açık uçlu soru hazırlanarak her iki AI uygulamasına aynı koşullarda yöneltilmiştir. Yanıtlar, bir çocuk cerrahı ve bir yenidoğan uzmanı tarafından beş puanlık Likert ölçeğiyle bağımsız şekilde değerlendirilmiştir. Değerlendiriciler arası uyum ve iki modelin karşılaştırması Spearman korelasyonu, Cohen kappa katsayısı ve Wilcoxon işaretli sıra testi ile analiz edilmiştir.
Bulgular
ChatGPT-4.0 her iki uzman tarafından 4,53 puan ortalamasıyla değerlendirilirken, Gemini için puanlar sırasıyla 4,33 ve 4,40 olarak bulunmuştur. Medyan puanlar her iki model için dört ile beş arasında değişmiştir. Değerlendiriciler arasında istatistiksel fark saptanmamıştır.
Sonuç
AI uygulamaları, NEC yönetiminde rehber uyumunu yüksek düzeyde sağlamış olup klinik karar süreçlerinde destekleyici araçlar olarak potansiyel taşımaktadır.
Anahtar Kelimeler: Nekrotizan enterokolit, büyük dil modelleri, yapay zeka, klinik kılavuzlar, ESCNH, yenidoğan bakımı, ChatGPT, Gemini
Kaynakça
Fitzgibbons SC, Ching Y, Yu D, et al. Mortality of necrotizing enterocolitis expressed by birth weight categories. J Pediatr Surg. 2009;44:1072-5.
Patel RM, Kandefer S, Walsh MC, et al. Causes and timing of death in extremely premature infants from 2000 through 2011. N Engl J Med. 2015;372:331-40.
Neu J, Walker WA. Necrotizing enterocolitis. N Engl J Med. 2011;364:255-64.
Lindacher V, Altebaeumer P, Marlow N, et al. European Standards of Care for Newborn Health-a project protocol. Acta Paediatr. 2021;110:1433-8.
Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019;25:44-56.
Sullivan BA, Kausch SL, Fairchild KD. Artificial and human intelligence for early identification of neonatal sepsis. Pediatric Res. 2023;93:350-6.
Sullivan BA, Beam K, Vesoulis ZA, et al. Transforming neonatal care with artificial intelligence: challenges, ethical consideration, and opportunities. J Perinatol. 2024;44:1-11.
De Rose DU, Ronchetti MP, Martini L, et al. Diagnosis and management of neonatal bacterial sepsis: current challenges and future perspectives. Trop Med Infect Dis. 2024;9:199.
Singer P, Robinson E, Raphaeli O. The future of artificial intelligence in clinical nutrition. Current opinion in clinical nutrition and metabolic care. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2024;27(2):200-6.
Phongpreecha T, Ghanem M, Reiss JD, et al. AI-guided precision parenteral nutrition for neonatal intensive care units. Nat Med. 2025;31:1882-94.
Sitek A, Seliga-Siwecka J, Płotka S, et al. Artificial intelligence in the diagnosis of necrotising enterocolitis in newborns. Pediatric Res. 2023;93:376-81.
Duci M, Verlato G, Moschino L, Uccheddu F, Fascetti-Leon F. Advances in artificial intelligence and machine learning for precision medicine in necrotizing enterocolitis and neonatal sepsis: a state-of-the-art review. Children (Basel). 2025;12:498.
Weller JH, Scheese D, Tragesser C, Yi PH, Alaish SM, Hackam DJ. Artificial intelligence vs. doctors: diagnosing necrotizing enterocolitis on abdominal radiographs. J Pediatr Surg. 2024;59:161592.
Sarikaya M, Ozcan Siki F, Ciftci I. Use of artificial intelligence in vesicoureteral reflux disease: a comparative study of guideline compliance. J Clin Med. 2025;14:2378
