Artificial Intelligence in Psychiatry Training: Comparative Insights from Nine Large Language Models Across Cultural and Exam Contexts
Yazarlar (8)
Nagihan Özer Türkiye
Doç. Dr. Makbule ESEN ÖKSÜZOĞLU Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
Şeyma Selcen Macit
Hande Günal
Türkiye
Türkiye
Meryem Kaşak
Sağlık Bilimleri Üniversitesi, Türkiye
Sağlık Bilimleri Üniversitesi, Türkiye
Ayşegül Efe Türkiye
Yusuf Öztürk Sağlık Bilimleri Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | PSYCHIATRIC QUARTERLY (Q2) | ||
| Dergi ISSN | 0033-2720 Dergi Bilgileri (2026) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | SSCI | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 03-2026 |
| Kabul Tarihi | 16-03-2026 | Yayınlanma Tarihi | 20-03-2026 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | – / 0 / – | DOI | 10.1007/s11126-026-10275-6 |
| Makale Linki | https://link.springer.com/article/10.1007/s11126-026-10275-6 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları
|
||
| Özet |
| In recent years, large language models (LLMs) have demonstrated rapidly improving performance in medical knowledge tasks; however, most comparative evaluations have focused on general medical domains, leaving psychiatry—where contextual reasoning and nuance are critical—relatively underexplored. This study systematically compared the performance of nine LLMs on psychiatry-focused medical examination questions to evaluate their accuracy, reliability, and educational utility. |
| Anahtar Kelimeler |
| Artificial intelligence | Psychiatry training | Large language models | Cross-cultural assessment | Exam |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 1 |