Author :
Abstract
|
Amaç: Bu çalışmanın amacı, hangi Üretken Yapay Zeka'nın (ChatGPT, Bard ve New Bing) bir hastanın tüm ihtiyaçlarını karşılayan kapsamlı ve hatasız bir psikiyatri-ruh sağlığı hemşirelik bakım planı oluşturabileceğini belirlemektir. Gereç ve Yöntem: Tanımlayıcı ve karşılaştırmalı tipteki bu araştırma 15.10.2023-22.10.2023 tarihleri arasında yürütülmüştür. Toplumsal kaygı bozukluğu tanısıyla tedavi edilen hastanın öyküsü üretken yapay zeka programlarına tanıtılmıştır. Bulgular: İlk komutta ChatGPT hastanın semptomlarını en iyi şekilde sıraladı ancak bunu fonksiyonel sağlık modellerine göre yapamadı. İkinci komutta üretken yapay zeka programları, Amerikan Hemşirelik Tanıları Birliği’ne göre hemşirelik tanılarını doğru ve eksiksiz bir şekilde tanımlamada başarısız olmuştur. Üretken yapay zeka programları genellikle hedefler, planlar ve uygulamalar hakkında bilimsel olarak doğru ve geçerli açıklamalarda bulunmuştur. Üçüncü komutta ChatGPT dört hedef belirlemiş, hedeflerinde hastayı ve ailesini de dahil etmiştir. New Bing planlama basamağını açıklamamıştır. Dördüncü komutta New Bing bir planlama basamağı oluşturabilmiştir. Öte yandan ChatGPT hedeflere aileyi dahil etmemiştir. Üçüncü komutta Bard, dördüncü komutta Bard ve New Bing planlama ve uygulama basamaklarında üstün performans göstermiştir. Bard ayrıca bireyselleştirilmiş girişimler önermiştir. Sonuç: Her bir üretken yapay zeka tarafından oluşturulan bakım planlarında, farklı hemşirelik süreci basamaklarında daha iyi sonuçlar elde edildiği için tüm bu bakım planları bakım planı hazırlanırken birer taslak olarak kullanılabilir. |
Keywords
Abstract
|
Aim: This study aims to determine which generative artificial intelligences (ChatGPT, Bard, and New Bing) can create a comprehensive and error-free psychiatric-mental health nursing care plan that addresses all the needs of a patient. Materials and Methods: This descriptive and comparative study was conducted between 15.10.2023 and 22.10.2023. An anamnesis of a patient with social anxiety disorder were presented to generative artificial intelligences. Results: On the first command, ChatGPT ranked the patient’s symptoms best but failed to do so according to functional health patterns. On the second command, generative artificial intelligences failed to define nursing diagnoses accurately and entirely according to the North American Nursing Diagnosis Association. Generative artificial intelligences generally made scientifically accurate and valid statements about goals, plans, and interventions. On the third command ChatGPT set four goals and included the patient and the family. New Bing did not explain the planning step. On the fourth command New Bing was able to create a planning step. ChatGPT, on the other hand, did not include the family in the goals. On the third command Bard, on the fourth command Bard and New Bing outperformed in the planning and intervention steps. Bard also proposed individualized interventions. Conclusion: Since better results are obtained at different nursing process steps in the care plans created by each generative artificial intelligences, these care plans can be used as a draft. |
