Objectives: Acute post-streptococcal glomerulonephritis (APSGN) is a leading cause of acute glomerulonephritis among children. It can present as acute nephritic syndrome, nephrotic syndrome, or rapidly progressive glomerulonephritis. ChatGPT (OpenAI, San Francisco, California, United States) is an artificial intelligence-powered chatbot. This study aimed to evaluate for the first time whether artificial intelligence can be used in the diagnosis, treatment, and follow-up of APSGN. Methods: Clinical characteristics of patients diagnosed with APSGN were noted from patient records. Twelve questions querying general information about APSGN were directed to ChatGPT 3.5. The accuracy of responses was evaluated by two researchers. Subsequently, clinical and laboratory features of patients were transferred to ChatGPT 3.5 to examine how the follow-up of patients could be managed by artificial intelligence. Results: A total of 11 patients were included in the study. The mean age of patients was 9.08±3.96 years. Eight (72.7%) patients had elevated creatinine levels, and 10 (90.9%) had hematuria and/or proteinuria. ASO was high in all patients (955±353 IU/mL), and C3 was low in 9 (81.8%) patients (0.56±0.34 g/L). Hypertensive encephalopathy, nephrotic syndrome, and rapidly progressive glomerulonephritis were observed in three different patients. Normal creatinine values were achieved in all patients. Questions evaluating the definition, epidemiological characteristics, pathophysiological mechanisms, diagnosis, and treatment of APSGN were correctly answered by ChatGPT 3.5. Additionally, APSGN diagnosis was made in all patients, and treatment steps applied by clinicians were similarly recommended by ChatGPT 3.5. Conclusion: The information and guidance provided by ChatGPT for APSGN could be a valuable resource in patient care and management. With artificial intelligence applications, clinicians can review their decisions and create more effective treatment plans.
Acute post-infection glomerulonephritis Artificial intelligence ChatGPT
Amaç: Akut post-streptokokal glomerülonefrit (APSGN) çocuklar arasında akut glomerülonefritin önde gelen nedenidir. Akut nefritik sendrom, nefrotik sendrom ve hızlı ilerleyen glomerülonefrit şeklinde ortaya çıkabilir. ChatGPT (OpenAI, San Francisco, California, Amerika Birleşik Devletleri) yapay zeka destekli bir sohbet robotu olarak geliştirilmiştir. Bu çalışmada, yapay zekanın APSGN'nin tanı, tedavi ve takibinde kullanılıp kullanılamayacağı ilk kez değerlendirilmiştir. Yöntem: APSGN tanısı alan hastaların klinik özellikleri hasta dosyalarından not edildi. APSGN hakkında genel bilgileri sorgulayan on iki soru ChatGPT 3.5'e yöneltildi. Cevapların doğruluğu iki araştırmacı tarafından değerlendirildi. Daha sonra hastaların klinik ve laboratuvar özellikleri ChatGPT 3.5'e aktarılarak hastaların takibinin yapay zeka tarafından nasıl yönetileceği incelendi. Bulgular: Çalışmaya toplam 11 hasta dahil edildi. Hastaların yaş ortalaması 9,08±3,96 yıldı. Sekiz (%72,7) hastada kreatinin yüksekliği ve 10 (%90,9) hastada hematüri ve/veya proteinüri vardı. ASO tüm hastalarda yüksek (955±353 IU/mL) ve C3 9 (%81,8) hastada düşüktü (0,56±0,34 g/L). Üç farklı hastada hipertansif ensefalopati, nefrotik sendrom ve hızlı ilerleyen glomerülonefrit gözlendi. Tüm hastalarda normal kreatinin değerlerine ulaşıldı. APSGN'nin tanımı, epidemiyolojik özellikleri ve patofizyolojik mekanizmaları, tanı ve tedavisini değerlendiren sorular ChatGPT 3.5 tarafından doğru yanıtlandı. Ayrıca, tüm hastalara APSGN tanısı konmuş ve klinisyenler tarafından uygulanan tedavi adımları ChatGPT 3.5 tarafından benzer şekilde önerilmiştir. Sonuç: ChatGPT tarafından APSGN için sağlanan bilgi ve rehberlik, hastaların bakım ve yönetiminde değerli bir kaynak olabilir. Yapay zeka uygulamaları ile klinisyenler kararlarını gözden geçirebilir ve daha etkili tedavi planları oluşturabilirler.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Halk Sağlığı (Diğer) |
Bölüm | Sözlü Bildiriler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 29 Eylül 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2024 |
Gönderilme Tarihi | 3 Ağustos 2024 |
Kabul Tarihi | 18 Ağustos 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 17 Sayı: 1 (özel sayı- MUSBD 2024; 17, özel sayı-1, 22. Mersin Pediatri Günleri Bildiri Kitabı) |
MEÜ
Sağlık Bilimleri Dergisi Doç.Dr. Gönül Aslan'ın Editörlüğünde Mersin
Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsüne bağlı olarak 2008 yılında
yayımlanmaya başlanmıştır. Prof.Dr. Gönül Aslan Mart 2015 tarihinde Başeditörlük görevine Prof.Dr.
Caferi Tayyar Şaşmaz'a devretmiştir. 01 Ocak 2023 tarihinde Prof.Dr. C. Tayyar Şaşmaz Başeditörlük görevini Prof.Dr. Özlem İzci Ay'a devretmiştir.
Yılda üç sayı olarak (Nisan - Ağustos - Aralık) yayımlanan dergi multisektöryal hakemli bir bilimsel dergidir. Dergide araştırma makaleleri yanında derleme, olgu sunumu ve editöre mektup tipinde bilimsel yazılar yayımlanmaktadır. Yayın hayatına başladığı günden beri eposta yoluyla yayın alan ve hem online hem de basılı olarak yayımlanan dergimiz, Mayıs 2014 sayısından itibaren sadece online olarak yayımlanmaya başlamıştır. TÜBİTAK-ULAKBİM Dergi Park ile Nisan 2015 tarihinde yapılan Katılım Sözleşmesi sonrasında online yayın kabul ve değerlendirme sürecine geçmiştir.
Mersin Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 16 Kasım 2011'dan beri Türkiye Atıf Dizini tarafından indekslenmektedir.
Mersin Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 2016 birinci sayıdan itibaren ULAKBİM Tıp Veri Tabanı tarafından indekslenmektedir.
Mersin Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 02 Ekim 2019'dan beri DOAJ tarafından indekslenmektedir.
Mersin Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi 23 Mart 2021'den beri EBSCO tarafından indekslenmektedir.
Dergimiz açık erişim politikasını benimsemiş olup, dergimizde makale başvuru, değerlendirme ve yayınlanma aşamasında ücret talep edilmemektedir. Dergimizde yayımlanan makalelerin tamamına ücretsiz olarak Arşivden erişilebilmektedir.
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.