Gecikmiş Konuşma Vakalarında Büyük Dil Modellerinin Tedavi Yaklaşımlarının Karşılaştırmalı Analizi: Chatgpt, Deepseek ve Claude

Özet

Arka Plan: Büyük dil modelleri (BDM), sağlık bilimleri alanında klinik karar desteği işlevi üstlenmektedir. Dil ve konuşma terapisi, bu modellerin yetkinliğinin araştırılması gereken kritik bir uygulama alanını oluşturmaktadır.

Gereç ve Yöntem: Üç farklı etiyolojik profili temsil eden hipotetik gecikmiş konuşma vakasına (çevresel yoksunluk, late talker ve OSB riski) yönelik ChatGPT, DeepSeek ve Claude platformlarının tedavi önerileri; kanıta dayalı uyum, klinik bütünlük, multidisipliner perspektif, aile odaklılık ve risk sınıflandırması boyutlarında betimsel-karşılaştırmalı analiz yöntemiyle incelenmiştir.

Bulgular: Her üç model de Enhanced Milieu Teaching, ESDM ve PRT gibi kanıta dayalı müdahaleleri doğru biçimde tanımlamıştır. Claude yapısal bütünlük ve ayırıcı tanı derinliği açısından öne çıkarken, DeepSeek somut protokol adımları ve nicel ilerleme hedefleri konusunda belirginleşmiş; ChatGPT ise pratik ve erişilebilir öneriler sunmuştur.

Sonuç: BDM'ler, dil ve konuşma terapisinde yardımcı karar destek araçları olarak potansiyel taşımaktadır. Ancak klinik uzman denetiminin zorunluluğu sürmekte olup bu araçların uygulamaya entegrasyonu için net etik ve klinik çerçevelere ihtiyaç duyulmaktadır.