Tıp öğrencilerinin hasta görüşmesi becerilerini geliştirmek için tasarlanan yapay zekâ destekli sanal hastalar, 58 öğrencinin katıldığı randomize pilot araştırmada değerlendirildi. Yapay zekâyla çalışanlar, hasta rolünü üstlenen eğitimli kişilerle uygulama yapanlar ve standart eğitim programını sürdürenler arasında klinik sınav puanlarındaki gelişim açısından istatistiksel olarak anlamlı fark saptanmadı. Ancak araştırma, yöntemlerin eşdeğer olduğunu gösterecek kapsamda tasarlanmadı.
Çin’deki Dalian Tıp Üniversitesi Birinci Bağlı Hastanesi öncülüğünde yürütülen ve Oxford Üniversitesi’nden bir araştırmacının da katıldığı çalışma, 23 Ekim 2026’da npj Digital Medicine dergisinde yayımlandı. Araştırmada hem sanal hastaların görüşme davranışları hem de bu sistemle yapılan eğitimin sonuçları incelendi.
Doğru bilgiyi almak için doğru iletişim gerekiyor
Sistemin temelinde, hastanın bütün bilgileri görüşmenin başında açıklamadığı üç katmanlı bir yapı bulunuyor. İlk katmanda kendiliğinden anlatılan şikâyetler, ikinci katmanda doğrudan sorulduğunda paylaşılan ayrıntılar yer alıyor. Üçüncü katman ise hastanın tıbbi önemini fark etmediği için başlangıçta aktarmadığı bilgileri içeriyor.
Öğrencinin uygun sorular sorması ve güven veren bir iletişim kurması, sanal hastanın bu ayrıntıları paylaşmasını sağlayacak şekilde tasarlandı. Böylece uygulama, yalnızca soru listesini tamamlamayı değil, yanıtları takip ederek hasta öyküsünü derinleştirmeyi de gerektiriyor.
Buradaki “gizli bilgi”, her durumda hastanın bilinçli olarak sakladığı bir sır anlamına gelmiyor. Kişinin önemsiz gördüğü eski bir yaralanma veya belirtmeyi düşünmediği ilaç kullanımı da görüşmenin ilerleyen aşamalarında ortaya çıkabilecek bilgiler arasında değerlendiriliyor.
155 görüşmede bilgilerin yüzde 65,6’sına ulaşıldı
Araştırmanın öğrenci etkileşimlerini inceleyen bölümünde 31 tıp öğrencisi, beşer klinik senaryoda toplam 155 sanal hasta görüşmesi gerçekleştirdi. Öğrenciler, senaryolarda başlangıçta açıklanmayan bilgilerin ortalama yüzde 65,6’sını ortaya çıkarabildi.
Bazı ayrıntılara ulaşmak daha güç oldu. Bir senaryoda geçirilmiş beyin sarsıntısı öyküsü öğrencilerin yalnızca yüzde 23’ü tarafından öğrenildi. Diazepam kullanımını ortaya çıkarma oranı ise yüzde 42’de kaldı.
Bu oranlar gerçek hastalarda gözden kaçırılan bilgilerin sıklığını göstermiyor; araştırmada kullanılan sanal hasta senaryolarındaki öğrenci performansını yansıtıyor. Araştırmacılar, bu tür kayıtların hasta öyküsü alma eğitiminde hangi konulara daha fazla yer verilmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı olabileceğini değerlendiriyor.
Beş model aynı yapı içinde değerlendirildi
Çalışmanın ilk aşamasında beş yapay zekâ modeli, beş klinik senaryo ve iki farklı öğrenci beceri düzeyini temsil eden görüşmeler üzerinden karşılaştırıldı. Yedi anesteziyoloji eğitmeni, kullanılan modelin kimliğini bilmeden toplam 350 değerlendirme yaptı.
Modellerin üçü, araştırmacıların önceden belirlediği eğitimde kullanılabilirlik eşiğini geçti. Görüşmelerin değerlendirme puanlarındaki değişkenlikte, senaryoda temsil edilen öğrenci beceri düzeyinin payı model seçiminin payından daha büyüktü.
Bununla birlikte, aynı modeller üç katmanlı yapı olmadan ayrıca sınanmadı. Bu nedenle sonuçların doğrudan söz konusu tasarımdan kaynaklandığı söylenemiyor.
Bir haftalık eğitimde üç grup karşılaştırıldı
Randomize pilot aşamada 61 öğrenci rastgele üç gruba ayrıldı. Eğitim başlamadan önce üç öğrencinin ayrılmasıyla analizler 58 kişi üzerinden yapıldı.
Yapay zekâ grubunda 21 öğrenci, insan hasta canlandırıcılarıyla çalışan grupta 18 öğrenci, standart eğitim grubunda ise 19 öğrenci yer aldı. İlk iki gruptaki öğrenciler, bir hafta boyunca beş senaryonun her birini iki kez uygulayarak toplam 10 görüşme gerçekleştirdi.
Yapay zekâ grubunda yazılı mesajlaşma kullanıldı. İnsan hasta canlandırıcılarıyla yapılan uygulamalar ise sesli görüşmeler üzerinden yürütüldü. Kontrol grubu standart eğitimine devam etti.
Öğrencilerin becerileri eğitim öncesinde ve sonrasında nesnel yapılandırılmış klinik sınavla, kısa adıyla OSCE ile ölçüldü. Bu sınavda hasta kimliğini doğrulama, gerekli bilgileri toplama ve anestezi seçeneklerini açıklama gibi gözlenebilir davranışlar değerlendirildi.
Fark bulunmaması, eşdeğerlik anlamına gelmiyor
Üç grubun da sınav puanları yükseldi. Ancak grupların gelişimi arasında istatistiksel olarak anlamlı fark görülmedi. Yapay zekâ grubundaki bazı sayısal avantajlar, yöntemin daha başarılı olduğu sonucuna varmak için yeterli değildi.
Aynı şekilde, anlamlı fark saptanmaması iki eğitim yönteminin kesin olarak eşit etkili olduğunu göstermiyor. Küçük bir pilot araştırma, gerçekte var olan bir farkı saptamakta yetersiz kalabilir. Standart eğitim grubunda da ilerleme görülmesi, puan artışının tamamını ek görüşme uygulamalarına bağlamayı güçleştiriyor.
Öğrencilerin kendi becerilerine duydukları güven de incelendi. Yapay zekâ grubundaki artış sayısal olarak daha yüksek olsa da çoklu karşılaştırmalar için istatistiksel düzeltme yapıldığında anlamlı bir üstünlük gösterilemedi.
Eğitim aracı olarak potansiyeli var, sınırları sürüyor
Araştırmanın küçük örneklemle, tek bir eğitim ortamında ve ağırlıklı olarak ameliyat öncesi anestezi görüşmeleri üzerinden yürütülmesi, sonuçların başka alanlara genellenmesini sınırlıyor. Ayrıca bir grupta yazılı, diğerinde sesli iletişim kullanılması, eğitim aracının etkisiyle iletişim biçiminin etkisini ayırmayı zorlaştırıyor.
Çalışmada gerçek hastalara tanı veya tedavi uygulanmadı. Değerlendirilen teknoloji, öğrencilerin klinik iletişim pratiği yapmasına yönelik bir eğitim sistemi.
Sanal hastaların tekrarlanabilir uygulamalar sunması ve öğrencilerin hangi bilgileri gözden kaçırdığını görünür kılması, araştırmanın dikkat çeken yönleri arasında. Bunun daha kalıcı becerilere ve gerçek hasta görüşmelerinde daha iyi performansa dönüşüp dönüşmediğini göstermek için daha geniş ve uzun süreli araştırmalar gerekiyor.
KAYNAKLAR
1. Wu P, Han Y, Zhang J ve arkadaşları. From simulation to pedagogy: multi-model and randomized evaluation of structured AI standardized patients. npj Digital Medicine. 23 Ekim 2026. DOI: 10.1038/s41746-026-03372-0.
