Youtube'daki Rezin İnfiltrasyon Videolarının Eğitsel Kalitesi ve Güvenilirliğinin İnsan ve Yapay Zekâ Tabanlı Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi
NEÜ 4. Uluslararası Diş Hekimliği Kongresi, Konya, Türkiye, 1 - 04 Ekim 2026, ss.714-715, (Özet Bildiri)
- Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
- Basıldığı Şehir: Konya
- Basıldığı Ülke: Türkiye
- Sayfa Sayıları: ss.714-715
- Bursa Uludağ Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, rezin infiltrasyon tekniği ile ilgili videoların eğitsel kalitesini ve güvenilirliğini,
insan uzmanlar ve yapay zekâ (YZ) büyük dil modeli (Gemini 3.1 Pro) değerlendirmelerini kullanarak
karşılaştırmalı olarak incelemektir.
Yöntem: 'Resin infiltration technique' ve 'white spot lesion treatment' anahtar kelimeleriyle YouTube™
platformunda taranan ve önceden belirlenmiş dahil etme ve dışlama kriterlerine göre seçilen 118 video
çalışmaya alınmıştır. Videolar iki restoratif diş hekimliği uzmanı ve video içeriğini doğrudan izleyerek analiz
eden bir yapay zekâ modeli tarafından Küresel Kalite Ölçeği (GQS), modifiye DISCERN ve Amerikan Tıp
Derneği (JAMA) Kriterleri kullanılarak bağımsız olarak puanlandı. Videolar ayrıca kaynak tipine ve içerik
türüne göre sınıflandırıldı; izlenme oranı, etkileşim indeksi (II) ve video güç indeksi (VPI) gibi popülerlik
göstergeleriyle kalite skorları arasındaki ilişki incelendi. İstatistiksel değerlendirmelerde Kruskal-Wallis,
Spearman korelasyonu ve insan-YZ karşılaştırması için Wilcoxon işaretli sıralar testi kullanılmıştır.
Bulgular: İnsan değerlendiricilerin ortalama GQS puanı 3.46±0.94, modifiye DISCERN 2.81±0.87 ve JAMA
2.30±1.35 bulunurken; YZ değerlendirmesinde bu değerler sırasıyla 3.40±0.83, 2.76±0.69 ve 2.04±1.22 olarak
saptanmış olup insan ve YZ puanları arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır (p>0.05). İnsan
değerlendirmelerinde GQS ve modifiye DISCERN skorları arasında pozitif bir korelasyon (r=0.578, p<0.01)
gözlenirken, kaynak tipine göre anlamlı fark tespit edilmiş ve popülerlik metrikleri ile kalite skorları arasında
zayıf bir ilişki bulunmuştur (r=0.002).
Sonuç: Bu bulgular, video tabanlı YZ modelinin, rezin infiltrasyon videolarının kalitesini değerlendirmede
insan uzmanlarla büyük ölçüde örtüşen bir performans sergilediğini göstermiştir. YouTube™ erişilebilir bir
bilgi kaynağı olsa da bilimsel doğruluğu yüksek içeriklerin artırılmasına ihtiyaç vardır. Hasta ve öğrenci
eğitiminde kullanılan çevrimiçi tıbbi videoların kalite kontrolünde hem uzman değerlendirmesinin hem de YZ
destekli hibrit yaklaşımların potansiyel değerine işaret etmektedir.
Anahtar Kelimeler: Beyaz Nokta Lezyonu, GQS, JAMA, Modified Discern, Rezin İnfiltrasyon, Yapay Zekâ, YouTube
Objective: The aim of this study is to comparatively evaluate the educational quality and reliability of videos
regarding the resin infiltration technique, using assessments by human experts and an artificial intelligence
(AI) large language model (Gemini 3.1 Pro).
Methods: A total of 118 videos, searched on the YouTube™ platform using the keywords 'resin infiltration
technique' and 'white spot lesion treatment' and selected according to predetermined inclusion and exclusion
criteria, were included in the study. The videos were independently scored by two restorative dentistry experts
and an AI model that directly observed and analyzed the video content, using the Global Quality Scale (GQS),
modified DISCERN, and the Journal of the American Medical Association (JAMA) criteria. Furthermore, the
videos were categorized by uploader source and content type; the relationship between popularity metrics such
as viewing rate, interaction index (II), and video power index (VPI) and the quality scores was analyzed.
Statistical analyses were performed using the Kruskal-Wallis test, Spearman's correlation, and the Wilcoxon
signed-rank test for the human-AI comparison.
Results: The mean GQS score of the human raters was 3.46±0.94, the modified DISCERN score was
2.81±0.87, and the JAMA score was 2.30±1.35, whereas in the AI evaluation, these values were determined
as 3.40±0.83, 2.76±0.69, and 2.04±1.22, respectively; no statistically significant difference was found between
human and AI scores (p>0.05). While a positive correlation was observed between GQS and modified
DISCERN scores in human evaluations (r=0.578, p<0.01), a significant difference was detected based on the
uploader source, and a weak relationship was found between popularity metrics and quality scores (r=0.002).
Conclusion: These findings demonstrate that the video-based AI model exhibited a performance largely
coinciding with human experts in assessing the quality of resin infiltration videos. Although YouTube™ is an
accessible information source, there is a need to increase content with high scientific accuracy. This indicates
the potential value of both expert evaluation and AI-supported hybrid approaches in the quality control of
online medical videos used in patient and student education.
Keywords: Artificial Intelligence, GQS, JAMA, Modified Discern, Resin Infiltration, White Spot Lesion, YouTube