Performance of large language models on prosthodontics questions of the dentistry specialization examination: a comparative analysis (2014–2024)

Year 2025, Volume: 7 Issue: 6, 893 - 899, 26.10.2025

Hayriye Yasemin Yay Kuşçu , Zuhal Görüş

https://doi.org/10.38053/acmj.1789931

Abstract

Aims: This study aimed to comparatively evaluate the performance of five contemporary large language models (LLMs) on prosthodontics questions of the dentistry specialization examination (DUS) between 2014 and 2024.
Methods: A total of 167 prosthodontics questions from the DUS were analyzed. The questions were administered to five different LLMs: ChatGPT-5 (OpenAI Inc., USA), Claude 4 (Anthropic, USA), Gemini 1.5 Pro (Google LLC, USA), DeepSeek-V2 (DeepSeek AI, China), and Perplexity Pro (Perplexity AI, USA). The models’ responses were compared with the official answer keys provided by the Student Selection and Placement Center (OSYM), coded as correct or incorrect, and accuracy percentages were calculated. Statistical analyses included the Friedman test, correlation analysis, and frequency distributions. Subsection analyses were also performed to evaluate model performance across different content areas.
Results: DeepSeek-V2 achieved the highest overall accuracy rate (70.06%). Perplexity Pro (53.89%) and Gemini 1.5 Pro (51.50%) demonstrated moderate performance, ChatGPT-5 (49.10%) performed close to human levels, while Claude 4 had the lowest accuracy (32.34%). Subsection analyses revealed high accuracy in standardized knowledge areas such as implantology and temporomandibular joint (TMJ) disorders (66.7-100%), whereas notable decreases were observed in occlusion and morphology questions (9.1-53.9%). Correlation analyses indicated significant relationships between certain models.
Conclusion: The findings demonstrate heterogeneous performance of LLMs on DUS prosthodontics questions. While these models may serve as supplementary tools for exam preparation and dental education, their variable accuracy and potential for generating misinformation suggest they should not be used independently. Under expert supervision, LLMs may enhance dental education.

Keywords

Dental education , artificial intelligence , large language model , prosthodontics , exam performance

Büyük dil modellerinin diş hekimliği uzmanlık sınavı protetik diş tedavisi sorularındaki performansı: 2014–2024 karşılaştırmalı analizi

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı, 2014–2024 yılları arasında yapılan Diş Hekimliği Uzmanlık Sınavı (DUS) protez sorularında beş güncel büyük dil modelinin (LLM) performansını karşılaştırmalı olarak değerlendirmektir.
Yöntem: Toplam 167 protez sorusu analiz edilmiştir. Sorular beş farklı LLM’e yöneltilmiştir: ChatGPT-5 (OpenAI Inc., ABD), Claude 4 (Anthropic, ABD), Gemini 1.5 Pro (Google LLC, ABD), DeepSeek-V2 (DeepSeek AI, Çin) ve Perplexity Pro (Perplexity AI, ABD). Modellerin yanıtları Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Merkezi (ÖSYM) tarafından sağlanan resmi cevap anahtarlarıyla karşılaştırılmış, doğru/yanlış olarak kodlanmış ve doğruluk yüzdeleri hesaplanmıştır. İstatistiksel analizlerde Friedman testi, korelasyon analizi ve frekans dağılımları kullanılmıştır. Ayrıca, farklı içerik alanlarında model performansını değerlendirmek için alt bölüm analizleri yapılmıştır.
Bulgular: DeepSeek-V2 en yüksek genel doğruluk oranını (%70,06) elde etmiştir. Perplexity Pro (%53,89) ve Gemini 1.5 Pro (%51,50) orta düzey performans göstermiş, ChatGPT-5 (%49,10) insan düzeyine yakın sonuç vermiş, Claude 4 ise en düşük doğruluk oranına (%32,34) ulaşmıştır. Alt bölüm analizlerinde implantoloji ve temporomandibular eklem (TME) bozuklukları gibi standart bilgi alanlarında yüksek doğruluk (%66,7–100) elde edilirken, oklüzyon ve morfoloji sorularında belirgin düşüşler (%9,1–53,9) gözlenmiştir. Korelasyon analizleri, bazı modeller arasında anlamlı ilişkiler olduğunu ortaya koymuştur.
Sonuç: Bulgular, DUS protez sorularında büyük dil modellerinin heterojen performans sergilediğini göstermektedir. Bu modeller sınav hazırlığı ve diş hekimliği eğitiminde yardımcı araçlar olarak kullanılabilse de, değişken doğruluk oranları ve yanlış bilgi üretme potansiyelleri nedeniyle tek başına kullanılmaları uygun değildir. Uzman denetimi altında kullanıldığında, LLM’ler diş hekimliği eğitimine katkı sağlayabilir.

Keywords

Diş Hekimliği Eğitimi , Yapay Zekâ , Büyük Dil Modeli , Protetik Diş Tedavisi , Sınav Performansı

References

• Aura-Tormos JI, Llacer-Martinez M, Torres-Osca I. Educational applications of <scp>ChatGPT</scp> in university-based dental education. A systematic review. Eur J Dent Educ. 2025. doi:10.1111/eje.70011
• Huang Y, Gomaa A, Semrau S, et al. Benchmarking ChatGPT-4 on a radiation oncology in-training exam and Red Journal Gray Zone cases: potentials and challenges for ai-assisted medical education and decision making in radiation oncology. Front Oncol. 2023;13:1265024. doi:10. 3389/fonc.2023.1265024
• Ali K, Barhom N, Marino FT, Duggal M. The thrills and chills of ChatGPT: implications for assessments in undergraduate dental education. 2023. doi:10.20944/preprints202302.0513.v1
• Uribe SE, Maldupa I, Kavadella A, et al. Artificial intelligence chatbots and large language models in dental education: worldwide survey of educators. Eur J Dent Educ. 2024;28(4):865-876. doi:10.1111/eje.13009
• Sallam M, Al-Salahat K. Below average ChatGPT performance in medical microbiology exam compared to university students. Front Educ. 2023;8:1333415. doi:10.3389/feduc.2023.1333415
• Chau RCW, Thu KM, Yu OY, et al. Evaluation of Chatbot responses to text-based multiple-choice questions in prosthodontic and restorative dentistry. Dent J. 2025;13(7):279. doi:10.3390/dj13070279
• Özyemişci N, Bal BT, Güngör MB, Öztürk EK, Canvar A, Nemli SK. Evaluation of information provided by artificial intelligence chatbots on extraoral maxillofacial prostheses. J Prosthet Dent. 2025;25:3913. doi:10. 1016/j.prosdent.2025.08.028
• Sismanoglu S, Capan BS. Performance of artificial intelligence on Turkish dental specialization exam: can ChatGPT-4.0 and gemini advanced achieve comparable results to humans? BMC Med Educ. 2025; 25(1):214. doi:10.1186/s12909-024-06389-9
• Aşık A, Kuru E. Analysis of ChatGPT’s answers to pedodontics questions asked in the dentistry specialization training entrance exam: cross-sectional study. Turkiye Klin J Dent Sci. 2025;31(3):401-406. doi:10. 5336/dentalsci.2024-107488
• Bilgin Avşar D, Ertan AA. A Comparative study of ChatGPT-3.5 and Gemini’s performance of answering the prosthetic dentistry questions in dentistry specialty exam: cross-sectional study. Turkiye Klin J Dent Sci. 2024;30(4):668-673. doi:10.5336/dentalsci.2024-104610
• Fujimoto M, Kuroda H, Katayama T, et al. Evaluating large language models in dental anesthesiology: a comparative analysis of ChatGPT-4, Claude 3 Opus, and Gemini 1.0 on the Japanese Dental Society of Anesthesiology Board Certification Exam. Cureus. 2024;16(9):e70302. doi:10.7759/cureus.70302
• Kavadella A, Dias da Silva MA, Kaklamanos EG, Stamatopoulos V, Giannakopoulos K. Evaluation of ChatGPT’s real-life implementation in undergraduate dental education: mixed methods study. JMIR Med Educ. 2024;10:e51344. doi:10.2196/51344
• Topdağı B, Kavaz T. Assessment of information quality in contemporary artificial intelligence systems for digital smile design: a comparative analysis. J Prosthet Dent. 2025;134(4):1279.e1-1279.e8. doi:10.1016/j.prosdent.2025.06.030