الكلمات الرئيسية الذكاء الاصطناعي، ChatGPT، Gemini، علاج الجذور التجديدي

في السنوات الأخيرة، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) واحدًا من أكثر المجالات مناقشة وتقدمًا بسرعة في عالم التكنولوجيا. كان تطوير النظريات والأساليب والخوارزميات والتطبيقات لمحاكاة

وزيادة الذكاء البشري محور تقدم الذكاء الاصطناعي [1]. يتم استخدام شكل متخصص من الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يمكن لهذه النماذج، المدربة على كميات هائلة من البيانات النصية، أداء مهام مثل توليد نصوص شبيهة بالبشر، وفهم اللغة، والترجمة، والتلخيص [2]. من بين أكثر روبوتات الدردشة للذكاء الاصطناعي استخدامًا اليوم هي نماذج LLM مثل Chat Generative PreTrained Transformer (ChatGPT)، التي طورتها OpenAI في نوفمبر 2022، وGemini، التي طورتها Google DeepMind للإطلاق في 2023 [3]. تم تصميم Gemini لمعالجة أنواع متعددة من البيانات، بما في ذلك النصوص،
الصور، والصوت، وهي من بين نماذج LLM متعددة الوسائط التي تهدف إلى توفير تفاعل ووظائف أوسع للمستخدمين [4، 5]. تم إصدار أحدث نموذج LLM متعدد الوسائط من OpenAI، GPT-4o، في مايو 2024 [6]. بالإضافة إلى معالجة وفهم أنواع البيانات المختلفة، يمكن لـ GPT-4o أيضًا تفسير المشاعر من مقاطع الفيديو، مشابهًا لـ Gemini، مما يساهم في معدل نجاحه العالي [7،8]. تشمل النسخ المدفوعة مثل ChatGPT Plus، التي تقدم وصولاً غير محدود وميزات إضافية، مكون PDF الذي يمكّن المستخدمين من تفسير وتحليل واستخراج معلومات حيوية من ملفات PDF بشكل أكثر فعالية [9].
لقد تطور استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية منذ الخمسينيات، عندما تم استخدام أجهزة الكمبيوتر لأول مرة لتحليل البيانات الطبية والمساعدة في التشخيص، إلى أنظمة طبية متقدمة اليوم مزودة بخوارزميات التعلم العميق ومعدلات دقة عالية [10]. تعزز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية الآن فعالية وكفاءة الخدمات الطبية من خلال تطبيقات مثل التحليل التشخيصي وتحليل الصور، وتخطيط العلاج الشخصي، ومراقبة المرضى، وتقييم مخاطر الأمراض [11]. في علاج الجذور، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض مثل الكشف الشعاعي عن الآفات المحيطية، وتحديد كسور التاج و/أو الجذر، وتقييم شكل وعدد قنوات الجذر، وتحديد نقاط إنهاء الجذر في الأشعة السينية، وتوقع نتائج العلاج [12، 13]. ومع ذلك، لا تزال بعض المخاوف قائمة بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في علاج الجذور. قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي من قبل الأطباء إلى مشاكل إذا ارتكب نظام الذكاء الاصطناعي أخطاء [14]. نظرًا لتنوع علاجات الجذور (ET)، من المهم البحث في موثوقية ودقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تساعد الأطباء أثناء العلاج [15].
يتم تعريف RET على أنه “إجراءات قائمة على البيولوجيا تهدف إلى استبدال الهياكل التالفة، بما في ذلك العاج، وهياكل الجذر، وخلايا مركب اللب والعاج” [16]. حاليًا، يتم استخدام RET بشكل متزايد لعلاج الأسنان غير الناضجة التي تعاني من نخر اللب والتهاب اللثة القمي، بهدف استعادة حيوية نسيج اللب الضام، والقضاء على العلامات والأعراض لإغلاق القمة، وتحسين الشفافية الشعاعية المحيطية، وتثخين جدران قنوات الجذر، واستمرار تطوير الجذر [17، 18]. يوفر RET شفاءً بيولوجيًا أكثر مقارنة بعلاجات ET التقليدية بسبب قدرته على تعزيز إصلاح الأنسجة وتجديدها، مما يجعله خيار علاج قيم [19]. كشفت تحليل البيانات الذي أجراه كونتاكيوتيس وآخرون في عام 2015 حول البروتوكولات السريرية عن اختلافات كبيرة في بروتوكولات RET عبر جميع الدراسات التي تم فحصها. يمكن أن تؤدي الاختلافات في بروتوكولات العلاج إلى نتائج علاجية مختلفة [19]. أوصت AAE بدليل بعنوان “الاعتبارات السريرية لإجراء تجديدي” لمساعدة الأطباء في إجراء علاج الجذور التجديدي للأسنان الدائمة غير الناضجة ذات اللب النخر أو التهاب اللثة القمي. من الضروري
أن يتبع الأطباء الإرشادات الموصى بها من AAE عند إجراء RET. على الرغم من الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، هناك دراسات محدودة في الأدبيات تبحث فيما إذا كانت روبوتات الدردشة للذكاء الاصطناعي يمكن أن تقدم ردودًا دقيقة على الأسئلة في مجال علاج الجذور [15، 21، 22]. علاوة على ذلك، لم يتم حتى الآن دراسة دقة ردود روبوتات الدردشة للذكاء الاصطناعي المتعلقة بشكل خاص بعلاج الجذور التجديدية. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم دقة الردود التي تولدها روبوتات الدردشة المختلفة للذكاء الاصطناعي على الأسئلة التي قد يطرحها أطباء الأسنان بشأن إجراءات RET. الفرضية H1 لهذه الدراسة هي “من حيث الحصول على إجابات دقيقة على الأسئلة المتعلقة بإجراءات RET، فإن ChatGPT-4 مع مكون PDF يتفوق على نماذج اللغة ChatGPT-4o وGemini.”

نظرًا لأن هذا البحث لم يتضمن مشاركين بشريين، لم يكن هناك حاجة للحصول على موافقة أخلاقية. تم تطوير ما مجموعه 23 سؤالًا، تتكون من 9 أسئلة ثنائية و14 سؤالًا مفتوحًا (الجدول 1)، بناءً على إرشادات “الاعتبارات السريرية لإجراء تجديدي” المقدمة من AAE [23] (الشكل 1). تم تصميم هذه الأسئلة لتوجيه الأطباء المحتملين في إجراء إجراءات RET السريرية. مع توقع أن الردود من أدوات الذكاء الاصطناعي قد تختلف اعتمادًا على صياغة الأسئلة أو السياق أو التوقيت، اعتمدنا نهجًا منهجيًا في صياغة الأسئلة كما هو موضح أدناه.

بين 24 أغسطس و2 سبتمبر 2024، تم تقديم الأسئلة المعدة لثلاث منصات: جمنائي، GPT-4o، وChatGPT-4 مع إضافة PDF. تم طرح الأسئلة من قبل باحثين مختلفين باستخدام حسابات مختلفة على مدى 10 أيام. تم طرح الأسئلة ثلاث مرات في اليوم، في كل مرة باستخدام خيار “محادثة جديدة” (الشكل 2). تم تسجيل الردود في جدول بيانات Excel (مايكروسوفت، ريدموند، واشنطن، الولايات المتحدة الأمريكية) وتم ترميزها كصحيحة أو غير صحيحة أو غير كافية

الجدول 1 الأسئلة

1- هل يمكن إجراء علاج جذور الأسنان التجديدي على الأسنان غير الناضجة ذات الآفات المحيطية؟ نعم أم لا؟
2- هل يمكن إجراء علاج جذور الأسنان التجديدي في الأسنان ذات اللب النخرى وقمة غير ناضجة مع دلالة لبية؟ نعم أم لا؟
3- هل يمكن اعتبار الألم بعد علاج جذور الأسنان التجديدي تأثيرًا جانبيًا؟ نعم أم لا؟
4- هل يتطلب علاج جذور الأسنان التجديدي موعدين أو أكثر؟ نعم أم لا؟
5- هل علاج جذور الأسنان التجديدي هو الخيار العلاجي الوحيد للأسنان غير الناضجة ذات اللب النخرى؟ نعم أم لا؟
6- ما هو محلول التخدير الذي يجب استخدامه في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
7- ما هي محاليل الري المستخدمة في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
8- ما يجب أن تكون تركيز محلول NaOCl في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
9- هل يتم استخدام هيبوكلوريت الصوديوم (NaOCl) في الجلسة الثانية من علاج جذور الأسنان التجديدي؟ نعم أم لا؟
10- كم يجب أن تكون مدة ري قناة الجذر لكل محلول في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
11- ما هي الأدوية التي يجب استخدامها في قنوات الجذر بين المواعيد في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
12- كم يجب أن تكون الفترة بين المواعيد في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
أي أداة يجب استخدامها للتجاوز في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
14- ماذا يمكن استخدامه كبديل في علاج جذور الأسنان التجديدي إذا لم يكن بالإمكان تحفيز النزيف بواسطة التجاوز؟
15- ماذا يمكن استخدامه كمواد تغطية لبية في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
16- كم يجب أن تكون سماكة مادة تغطية اللب على الجلطة الدموية في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
17- هل يجب إجراء موعد علاج إضافي إذا كانت هناك أعراض في الموعد الثاني من علاج جذور الأسنان التجديدي؟ نعم أم لا؟
18- إذا كان يجب استخدام مادة بين الجلطة الدموية في نظام القناة وMTA في علاج جذور الأسنان التجديدي، فما المادة التي يمكن استخدامها؟
19- هل CBCT ضروري تمامًا في موعد المتابعة لعلاج جذور الأسنان التجديدي؟ نعم أم لا؟
20- ما هي مدة موعد المتابعة بعد علاج جذور الأسنان التجديدي؟
21- ما هو الهدف الأساسي في علاج جذور الأسنان التجديدي؟
22- هل الاستجابة الإيجابية لاختبار حيوية اللب هي هدفنا الأساسي في علاج جذور الأسنان التجديدي؟ نعم أم لا؟
23- ما هي معايير النجاح لسن التي خضعت لعلاج جذور الأسنان التجديدي؟
bناءً على معايير الإرشادات. في نهاية فترة العشرة أيام، تمت مقارنة كل استجابة مع الإجابات الصحيحة الموضحة في الإرشادات. تم تطبيق اختبارات Pearson ChiSquare لتحليل توزيع الإجابات وتقييم العلاقات بين المنصات.

تم الحصول على إجمالي 1380 استجابة، مع تقديم 60 استجابة لكل سؤال. كشفت التحليلات الإحصائية للإجابات التي تم جمعها في أوقات مختلفة من اليوم بشكل عام عن علاقات مهمة بين المنصات ودقة الإجابات (الجدول 2) ( ). من بين المنصات، كانت ChatGPT-4 مع إضافة PDF لديها أعلى معدل استجابة صحيحة ( )، بينما كانت جمنائي لديها أدنى ( ). يظهر توزيع الإجابات الصحيحة حسب الأيام والمنصات في الشكل 2.
أظهر التحليل أن ChatGPT-4o قدمت إجابات صحيحة، إجابات غير صحيحة، و إجابات غير كافية. من ناحية أخرى، قدمت جمنائي إجابات صحيحة، إجابات غير صحيحة، و إجابات غير كافية. بالمقابل، أظهرت ChatGPT-4 مع إضافة PDF أداءً متفوقًا
من خلال تقديم إجابات صحيحة، إجابات غير كافية، وعدم وجود إجابات غير صحيحة.

يسهل دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية سير العمل للمهنيين الصحيين ويساعد في علاج المرضى بشكل أسرع وأكثر دقة [22]. ومع ذلك، نظرًا لأن التفكير السريري يتم اكتسابه عادةً من خلال سنوات متعددة من التعليم والخبرة، يجب مناقشة فكرة أن تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحل محل الأطباء بعمق [24]. إن الإدراك البشري، الذي يعكس الهيكل المتعدد الأبعاد لعالمنا، يكتمل من خلال تفاعل المعلومات في أنماط مختلفة مثل اللغة، والمرئيات، والفيديو، والصوت. مؤخرًا، تم تعزيز نماذج اللغة الكبيرة المعتمدة على النصوص بقدرات فهم وإدراك أخرى، مما أدى إلى تطوير نماذج لغة متعددة الأبعاد [25]. كما أن الطب بطبيعته متعدد الأوجه، وقدرة المهنيين الصحيين على اتخاذ القرارات في البيئات السريرية تشمل التفكير متعدد الأبعاد؛ لذلك، يُعتقد أن نماذج اللغة متعددة الأبعاد لديها إمكانات كبيرة في مجال الطب [5]. ومع ذلك، بينما تستمر نماذج اللغة متعددة الأبعاد في التقدم في مجالات مختلفة، فإنها تتطلب مزيدًا من البحث بسبب استخدامها المحدود، خاصة في الأبحاث الطبية وطب الأسنان [26]. لهذا السبب، استخدمت هذه الدراسة نماذج اللغة متعددة الأبعاد مثل

اختبار Pearson Chi Square

ChatGPT-4o وجمنائي، بالإضافة إلى منصة ChatGPT المدعومة بـ PDF، لمعالجة الأسئلة المتعلقة بعلاج جذور الأسنان التجديدي، وهو نهج يهدف إلى استعادة الهيكل الطبيعي ووظيفة السن. تم اختيار ChatGPT-4 وجمنائي لهذه الدراسة بشكل أساسي بسبب هياكلها متعددة الأبعاد، التي تدعم الإدارة السلسة للسيناريوهات السريرية متعددة التخصصات. كما أنها من بين أكثر برامج الدردشة الذكية استخدامًا وسهولة في الحصول عليها اليوم [4،10]. علاوة على ذلك، فإن ChatGPT المدعوم بـ PDF هو ميزة يمكن استخدامها بشكل خاص مع إصدار ChatGPT-4. مع هذه الإضافة، يمكن لـ ChatGPT قراءة وتحليل واستخراج المعلومات حول المحتوى بناءً على الأسئلة المطروحة بشأن ملفات PDF المرفوعة [27]. كان سبب تفضيل ChatGPT-4 المدعوم بـ PDF في هذه الدراسة ليس فقط لفحص دقة ردوده بشأن إجراءات علاج جذور الأسنان التجديدي ولكن أيضًا لإظهار ما إذا كان بإمكان الأطباء في مجال الرعاية الصحية الحصول على المعلومات اللازمة بشكل أسرع من خلال استفسار برامج الدردشة الذكية حول ملفات PDF الشاملة. بالإضافة إلى ذلك، حسب علمنا، فإن هذه الدراسة هي جهد رائد في مجال علاج جذور الأسنان باستخدام إضافة PDF.
الحد الأدنى من دقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرار السريري مقبول عمومًا أن يكون على الأقل لضمان سلامة المرضى وفعالية العلاج السريري [28، 29]. في هذه الدراسة، تم تصنيف الردود من برامج الدردشة على أنها “غير كافية” إذا لم تكن صحيحة تمامًا أو غير صحيحة وفقًا لإرشادات AAE لعلاج جذور الأسنان التجديدي [23]. أثناء تقييم نتائج دراستنا، تجاوز ChatGPT-4 المدعوم بـ PDF الحد الأدنى من الدقة بمعدل استجابة صحيحة قدره ، مما يظهر أفضل أداء بين التطبيقات التي تم تقييمها، بينما قدمت جمنائي أكبر عدد من الإجابات غير الصحيحة مما يرمز إلى أدنى دقة. من المRemarkably، أنتج ChatGPT-4 المدعوم بـ PDF عدم وجود إجابات غير صحيحة، وتم اعتبار إجابة واحدة فقط “غير كافية.” بناءً
استنادًا إلى هذه النتائج، تم قبول فرضية H1 للدراسة. وفقًا لنتائج دراستنا، بغض النظر عن النسخة، أظهر ChatGPT الذي طورته OpenAI مستوى أعلى من الدقة مقارنة بـ Gemini. تتماشى هذه النتيجة مع نتائج دراسة أجراها دوسي وآخرون [30]، التي قارنت بين نسخ Gemini وChatGPT لتبسيط تقارير الأشعة.
في دراسة أجراها دياث-فلوريس غارسيا وآخرون [22]، تم فحص دقة استجابات Gemini لأسئلة التشخيص والعلاج في مجال علاج الجذور، ووجد أن فقط من الاستجابات كانت صحيحة. ومع ذلك، فإن معدل الدقة هذا غير كافٍ للتطبيقات السريرية، مما يبرز الحاجة إلى الحذر الشديد عند استخدام الدردشة الآلية، خاصة في الحالات التي تتطلب قرارات طبية حساسة. في دراسة منفصلة أجراها سواريز وآخرون [21]، تمت مقارنة دقة استجابات ChatGPT لأسئلة سريرية في علاج الجذور مع الاستجابات المقدمة من خبراء الموضوع. خلصت الدراسة إلى أن معدل دقة ChatGPT لأسئلة علاج الجذور كان منخفضًا نسبيًا، عند . استنادًا إلى نتائج هاتين الدراستين، يُستنتج أن استخدام الدردشة الآلية الذكية في التطبيقات السريرية لا يزال مجالًا يحتاج إلى تحسين.
تم تفضيل تنسيقات أسئلة متنوعة مثل الاختيار من متعدد [31، 32]، والأسئلة المفتوحة [33]، والثنائية (نعم/لا) [15، 21] في الدراسات التي أجريت مع الدردشة الآلية الذكية. قام أوزدن وآخرون [15] بتقييم استجابات الدردشة الآلية لـ 25 سؤالًا متعلقًا بإصابات الأسنان بناءً على إرشادات الجمعية الدولية لعلاج إصابات الأسنان ووجدوا معدل استجابة صحيحة قدره لـ Gemini و لـ ChatGPT. في دراستنا، وُجد أن معدلات الدقة هذه كانت و على التوالي. يمكن أن يُعزى الفرق في معدلات الاستجابة الصحيحة لـ Gemini بين هاتين الدراستين إلى الاختلافات في تنسيقات الأسئلة. في دراسة أوزدن
وآخرون [15]، تم طرح أسئلة ثنائية على الدردشة الآلية، بينما في دراستنا، تم استخدام كل من الأسئلة الثنائية والمفتوحة حسب الحالة السريرية. السبب في عدم اختيار الأسئلة بتنسيق ثنائي فقط هو أن هذا التنسيق لا يعكس الطبيعة متعددة الأوجه للممارسة السريرية وضرورة النظر في مجموعة من الاحتمالات والعوامل عند اتخاذ القرارات في العيادة [34]. يُعتقد أن الأداء المحسن لـ ChatGPT في دراستنا ناتج عن حقيقة أن النسخة المستخدمة في دراستنا (Chat-GPT-4o) تحتوي على قاعدة بيانات أكثر تقدمًا وهي نموذج أكثر تطورًا كنموذج لغوي متعدد الوسائط مقارنةً بالنسخة المستخدمة في الدراسات الأخرى (ChatGPT-3.5).
وبالمثل، في بعض الدراسات [21، 22]، تم استخدام إرشادات علمية دولية نشرتها جمعيات علمية دولية في كل من إعداد الأسئلة وتقييم الاستجابات التي تم الحصول عليها، مما يضمن الدقة العلمية. بينما تم إعداد الأسئلة في الدراسة في ضوء الإرشادات، تم أخذ الجوانب التي من المحتمل أن يواجهها الأطباء أثناء RET بعين الاعتبار. ومع ذلك، قد لا يكون من الممكن للأطباء صياغة هذه الأسئلة دون أي معرفة مسبقة حول RET. هذا الجانب هو قيد مهم في دراستنا. كونه مجالًا متخصصًا للغاية، يمكن أن يتم RET بدقة فقط من قبل الأطباء الذين لديهم خبرة متقدمة. علاوة على ذلك، من الواضح أنه بدون معرفة كافية وخبرة، لا يمكن تنفيذ هذا العلاج بشكل فعال. بالإضافة إلى ذلك، من المهم ملاحظة أن الدردشة الآلية الذكية المستخدمة في هذه الدراسة هي نماذج لغوية مصممة للجمهور العام ولم يتم تدريبها بشكل خاص في مجال علاج الجذور. قد يكون هذا قد أدى إلى بعض التحيزات في الاستجابات المقدمة، وهو قيد آخر في دراستنا. للتغلب على هذا القيد، يمكن اقتراح تطوير نماذج بيانات ذكاء اصطناعي متخصصة أعدها أطباء علاج الجذور.

بينما يُظهر ChatGPT-4o نتائج واعدة في توجيه الأطباء في ممارسات علاج الجذور التجديدية، إلا أنه ليس كافيًا كأداة مستقلة. ومع ذلك، يمكن استخدام ChatGPT40 بكفاءة من قبل الأطباء لتطبيقات علاج الجذور التجديدية بدقة عالية جدًا. يمكن أن تمهد الأبحاث المستقبلية الطريق لتطوير برامج ذكاء اصطناعي محددة بدقة محسنة يمكن أن توجه الأطباء في مجال علاج الجذور.

لا شيء مُعلن.

نفذت إجي إكميكجي البحث، وأجرت التحليل، وكتبت المخطوطة وصممت الأشكال. اقترحت بارلا ميفا دورماز بينار الفكرة المقدمة، وصممت الدراسة، ونفذت البحث، وراجعت المخطوطة. قرأ كلا المؤلفين ووافقا على المخطوطة النهائية.

لا يوجد تمويل.

سيتم مشاركة البيانات الأساسية لهذه المقالة عند الطلب المعقول من المؤلف المراسل.

غير قابل للتطبيق.

غير قابل للتطبيق.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

تاريخ الاستلام: 31 أكتوبر 2024 تاريخ القبول: 2 يناير 2025
تم النشر عبر الإنترنت: 11 يناير 2025

تظل Springer Nature محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

Keywords Artificial intelligence, ChatGPT, Gemini, Regenerative endodontic treatment

In recent years, artificial intelligence (AI) has become one of the most discussed and rapidly advancing fields in the world of technology. The development of theories, methods, algorithms, and applications to simulate

and augment human intelligence has been the focus of Al’s progression [1]. A specialized form of AI, known as Large Language Models (LLMs), is used in natural language processing (NLP). These models, trained on vast amounts of textual data, can perform tasks such as generating human-like text, understanding language, translating, and summarizing [2]. Among the most widely used AI chatbots today are LLMs like Chat Generative PreTrained Transformer (ChatGPT), developed by OpenAI in November 2022, and Gemini, developed by Google DeepMind for being launched in 2023 [3]. Gemini, designed to process multiple types of data, including text,
images, and audio, is among the multimodal LLMs aimed at providing users with broader interaction and functionality [4, 5]. OpenAI’s latest multimodal LLM, GPT-4o, was released in May 2024 [6]. In addition to processing and understanding various data types, GPT-4o can also interpret emotions from videos, similar to Gemini, contributing to its high success rate [7,8]. Paid versions like ChatGPT Plus, which offer unlimited access and additional features, include a PDF plugin that enables users to interpret, analyze, and extract critical information from PDFs more effectively [9].
The use of AI in healthcare has evolved from the 1950s, when computers were first used to analyze medical data and aid in diagnosis, to today’s advanced medical systems equipped with deep learning algorithms and high accuracy rates [10]. AI applications in healthcare now enhance the effectiveness and efficiency of medical services through applications such as diagnostic and image analysis, personalized treatment planning, patient monitoring, and disease risk assessment [11]. In endodontics, AI is employed for purposes like the radiographic detection of periapical lesions, the identification of crown and/or root fractures, the evaluation of root canal morphology and numbers, the determination of apical termination points in radiographs, and the prediction of treatment outcomes [12, 13]. However, some concerns persist regarding AI usage in endodontics. Overreliance on AI by clinicians may lead to problems if the AI system makes errors [14]. Given the diversity of endodontic treatments (ET), it is important to research the reliability and accuracy of AI applications that assist clinicians during treatment [15].
RET is defined as “biologically based procedures designed to replace damaged structures, including dentin, root structures, and cells of the pulp-dentin complex” [16]. Currently, RET is increasingly used for the treatment of immature teeth with pulp necrosis and apical periodontitis, with the aim of restoring pulp connective tissue vitality, eliminating signs and symptoms for apical closure, improving periapical radiolucency, thickening root canal walls, and continuing root development [17, 18]. RET offers more biological healing compared to traditional ET due to its ability to promote tissue repair and regeneration, making it a valuable treatment option [19]. A data analysis conducted by Kontakiotis et al. in 2015 on clinical protocols revealed significant differences in RET protocols across all the examined studies. Variations in treatment protocols can result in different treatment outcomes [19]. The AAE has recommended a guide titled “Clinical Considerations for a Regenerative Procedure” to aid clinicians in performing regenerative endodontic treatment for immature permanent teeth with necrotic pulp or apical periodontitis. It is essential
for clinicians to follow the AAE’s recommended guidelines when performing RET. Despite the growing use of AI in healthcare, there are limited studies in the literature investigating whether AI chatbots can provide accurate responses to questions in the field of endodontics [15, 21, 22]. Moreover, no studies to date have examined the accuracy of AI chatbots’ responses specifically related to regenerative endodontics. This study aims to evaluate the accuracy of responses generated by different AI chatbots to questions that dentists might ask regarding RET procedures. The H1 hypothesis for this study is “In terms of obtaining accurate answers to questions related to RET procedures, ChatGPT-4 with the PDF plugin is superior to ChatGPT-4o and Gemini language models.”

Since this research did not involve human participants, ethical approval was not required. A total of 23 questions, comprising 9 dichotomous and 14 open-ended questions (Table 1), were developed based on the “Clinical Considerations for a Regenerative Procedure” guideline provided by the AAE [23] (Fig. 1). These questions were designed to potentially guide clinicians in performing clinical RET procedures. Anticipating that responses from AI tools may vary depending on the phrasing of questions, context, or timing, we adopted a systematic approach in formulating the questions as outlined below.

Between August 24, and September 2, 2024, the prepared questions were presented to three platforms: Gemini, GPT-4o, and ChatGPT-4 with a PDF plugin. The questions were asked by two different researchers using different accounts over a period of 10 days. The questions were posed three times a day, each time using the “new conversation” option (Fig. 2). The responses were recorded in an Excel spreadsheet (Microsoft, Redmond, WA, USA) and coded as correct, incorrect, or insufficient

Table 1 Questions

1- Can regenerative endodontic treatment be performed on immature teeth with periapical lesions? Yes or no?
2- Can regenerative endodontic treatment be performed in teeth with necrotic pulp and immature apex with post core indication? Yes or no?
3- Can pain after regenerative endodontic treatment be considered a side effect? Yes or no?
4- Are two or more appointments required for regenerative endodontic treatment? Yes or no?
5 – Is regenerative endodontic treatment the only treatment option for immature teeth with necrotic pulp? Yes or no?
6- Which anesthetic solution should be used in regenerative endodontic treatment?
7- Which irrigation solutions are used in regenerative endodontic treatment?
8- What should be the concentration of NaOCl solution in regenerative endodontic treatment?
9- Is sodium hypochlorite (NaOCl) used in the second session of regenerative endodontic treatment? Yes or no?
10 – How long the root canal irrigation time should be for each solution in regenerative endodontic treatment?
11- Which medicaments should be used in root canals between appointments in regenerative endodontic treatment?
12 – How long should the interval between appointments be in regenerative endodontic treatment?
Which instrument should be used for over- instrumentation in regenerative endodontic treatment?
14- What can be used as an alternative in regenerative endodontic treatment if bleeding cannot be induced by over-instrumentation?
15 – What can be used as pulpal capping material in regenerative endodontic treatment?
16 – How many millimeter thick pulp capping material should be placed on the blood clot in regenerative endodontic treatment?
17- Should an additional treatment appointment be performed if there are symptoms in the 2nd appointment of regenerative endodontic treatment? Yes or no?
18- If a material needs to be used between the blood clot in the canal system and MTA in regenerative endodontic treatment, which material can be used?
19- Is CBCT absolutely necessary in follow-up appointment of regenerative endodontic therapy? Yes or no?
20 – What is the duration of follow-up appointment after regenerative endodontic treatment?
21- What is the primary goal in regenerative endodontic treatment?
22 – Is a positive response to pulp vitality testing our primary goal in regenerative endodontic treatment? Yes or no?
23- What are the success criteria for a tooth that has undergone regenerative endodontic treatment?
based on the guideline’s criteria. At the end of the 10-day period, each response was compared against the correct answers outlined in the guideline. Pearson ChiSquare tests were applied to analyze the distribution of the answers and to assess the relationships between the platforms.

A total of 1,380 responses were obtained, with 60 responses provided for each question. Statistical analyses for responses collected at different times of the day and overall revealed significant relationships between the platforms and the accuracy of the answers (Table 2) ( ). Among the platforms, ChatGPT-4 with the PDF plugin had the highest correct response rate ( ), while Gemini had the lowest ( ). The distribution of correct responses by days and platforms is shown in Fig. 2.
The analysis showed that ChatGPT-4o provided correct responses, incorrect responses, and insufficient responses. On the other hand, Gemini offered correct responses, incorrect responses, and insufficient responses. In contrast, ChatGPT-4 with the PDF plugin exhibited superior performance
by delivering correct responses, insufficient responses, and no incorrect responses.

The integration of AI technologies in healthcare facilitates the workflow of healthcare professionals and helps in the faster and more accurate treatment of patients [22]. However, since clinical reasoning is typically acquired through multiple years of education and experience, the idea that AI technologies could replace clinicians should be discussed in depth [24]. Human perception, reflecting the multimodal structure of our world, is completed by the interaction of information in different modalities such as language, visuals, video, and sound. Recently, text-based LLMs have been supplemented with other understanding and perception capabilities, leading to the development of multimodal LLMs [25]. Medicine is also inherently multifaceted, and the ability of healthcare professionals to make decisions in clinical settings encompasses multimodal reasoning; therefore, multimodal LLMs are believed to have significant potential in the field of medicine [5]. However, while multimodal LLMs continue to advance in various fields, they require further research due to their limited use, especially in medical and dental research [26]. For this reason, this study utilized multimodal LLMs like

Pearson Chi Square test

ChatGPT-4o and Gemini, as well as the PDF-enabled ChatGPT platform, to address questions related to RET, an approach aimed at restoring the natural structure and function of the tooth. ChatGPT-4 and Gemini were chosen for this study primarily because of their multimodal structures, which support the seamless management of multidisciplinary clinical scenarios. They are, as well, among the most widely adopted and easily obtainable AI chatbots available today [4,10]. Furthermore, the PDFenabled ChatGPT is a feature that can be used specifically with the ChatGPT-4 version. With this add-on, ChatGPT can read, analyze, and extract information about the content based on the questions posed regarding uploaded PDF files [27]. The reason for preferring PDF-enabled ChatGPT-4 in this study was not only to examine the accuracy of its responses regarding RET procedures but also to demonstrate whether physicians in the healthcare field can obtain necessary information more quickly by querying AI chatbots about comprehensive PDFs. Additionally, to the best of our knowledge, this study is a pioneering endeavor in the field of endodontics utilizing the PDF add-on.
The accuracy threshold for AI applications in clinical decision-making processes is generally accepted to be at least to ensure patient safety and clinical effectiveness [28, 29]. In this study, responses from the chatbots were categorized as “insufficient” if they were not completely correct or incorrect according to the AAE’s RET guidelines [23]. While evaluating the results of our study, PDF-enabled ChatGPT-4 surpassed the accuracy threshold with a correct response rate of , showing the best performance among the evaluated applications, while Gemini provided the most incorrect responses symbolizing the lowest accuracy. Remarkably, PDF-enabled ChatGPT-4 produced no incorrect responses, and only one answer was considered “insufficient.” Based
on these findings, the H1 hypothesis of the study was accepted. According to our study results, regardless of the version, ChatGPT developed by OpenAI demonstrated a higher level of accuracy compared to Gemini. This finding aligns with the results of a study by Doshi et al. [30], which compared Gemini and ChatGPT versions for simplifying radiology reports.
In a study conducted by Díaz-Flores García et al. [22], the accuracy of Gemini’s responses to diagnostic and treatment questions in the field of endodontics was examined, and it was found that only of the responses were correct. However, this accuracy rate is inadequate for clinical applications, highlighting the need for extreme caution when using chatbots, especially in situations requiring sensitive medical decisions. In a separate study by Suárez et al. [21], the accuracy of ChatGPT’s responses to clinical questions in endodontics was compared with responses provided by subject matter experts. The study concluded that ChatGPT’s accuracy rate for endodontic questions was relatively low, at . Based on the results of these two studies, it is concluded that the use of AI chatbots in clinical applications remains an area with room for improvement.
Various question formats such as multiple-choice [31, 32], open-ended [33], and dichotomous (yes/no) [15, 21] have been preferred in studies conducted with AI chatbots. Özden et al. [15] evaluated the responses of chatbots to 25 questions related to dental trauma based on the guidelines of the The International Association of Dental Traumatology and found a correct response rate of for Gemini and for ChatGPT. In our study, these accuracy rates were found to be and , respectively. The difference in the correct response rates for Gemini between these two studies can be attributed to the differences in question formats. In Özden
et al.’s study [15], the chatbots were asked dichotomous questions, while in our study, both dichotomous and open-ended questions were used depending on the clinical situation. The reason for not exclusively opting for dichotomous format questions is that this format does not reflect the multifaceted nature of clinical practice and the necessity to consider a range of possibilities and factors when making decisions in the clinic [34]. ChatGPT’s improved performance in our study is thought to stem from the fact that the version used in our study (Chat-GPT-4o) has a more advanced database and is a more advanced model as a multimodal LLM compared to the version used in the other studies (ChatGPT-3.5).
Similarly, in some studies [21, 22], international scientific guidelines published by international scientific associations have been utilized in both the preparation of questions and the evaluation of the obtained responses, thus ensuring scientific accuracy. While the questions in the study were prepared in light of the guidelines, the aspects that physicians are most likely to encounter during RET were keenly considered. However, it may not be feasible for physicians to formulate these questions without any prior knowledge about RET. This aspect is an important limitation of our study. As a highly specialized field, RET can only be accurately performed by clinicians with advanced expertise. Moreover, it is evident that without sufficient knowledge and experience, this treatment cannot be carried out effectively. Additionally, it is important to note that the AI chatbots used in this study are language models designed for the general audience and have not been specifically trained in the field of endodontics. This may have led to certain biases in the responses provided, which is another limitation of our study. To overcome this limitation, the development of specialized AI data models prepared by endodontists could be proposed.

While ChatGPT-4o shows promising results in guiding clinicians in regenerative endodontic clinical practices, it is not sufficient as a standalone tool. However, ChatGPT40 can be efficiently utilized by clinicians for regenerative endodontic applications with a very high degree of accuracy. Future research could pave the way for the development of specific AI programs with enhanced precision that can guide clinicians in the field of endodontics.

None declared.

Ece Ekmekci implemented the research, performed the analysis, wrote the manuscript and designed the figures. Parla Meva Durmazpınar conceived of the presented idea, designed the study, implemented the research, reviewied the manuscript. Both authors read and approved the final manuscript.

No funding.

The data underlying this article will be shared on reasonable request to the corresponding author.

Not applicable.

Not applicable.

The authors declare no competing interests.

Received: 31 October 2024 Accepted: 2 January 2025
Published online: 11 January 2025

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.