Türkçe Web Sitelerindeki Dijital Ölçü Bilgilendirme Metinlerinin Okunabilirliği ve Üç Farklı Yapay Zekâ İçerik Dedektörü İle Karşılaştırmalı Analizi

GİRİŞ ve AMAÇ: Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de “dijital ölçü” hakkında yayımlanan Türkçe çevrimiçi hasta bilgilendirme metinlerinin okunabilirlik düzeyini belirlemek ve bu metinlerin yapay zekâ ile üretilmiş olma olasılığını üç farklı yapay zekâ içerik tespit aracı ile karşılaştırmalı olarak değerlendirmektir.
YÖNTEM ve GEREÇLER: Tanımlayıcı-kesitsel web tabanlı içerik analizi olarak planlanan çalışmada, Google arama motorunda “dijital ölçü” anahtar terimi ve ilişkili terimler (“dijital ölçü alma”, “intraoral tarama”, “ağız içi tarama”, “dijital diş ölçüsü”, “CAD/ CAM ölçü”) kullanılarak 23/11/2025 tarihinde, Türkiye bölgesi ve Türkçe dil filtresi ile arama yapılmıştır. Dâhil edilme kriterlerini karşılayan 65 web sayfasının metinleri standartlaştırılarak analiz edilmiştir. Okunabilirlik Ateşman Okunabilirlik İndeksi ile değerlendirilmiştir. Yapay zekâ ile üretilmiş olma olasılığı QuillBot, Smodin ve Isgen içerik tespit araçları ile yüzde skor olarak elde edilmiş; metinler <%40, %40–%70 ve >%70 eşiklerine göre üç gruba ayrılmıştır.
BULGULAR: Yapay zekâ ile hazırlanmış olma olasılığına göre web sitelerinin %57’si (n=37) Grup 1, %31’i (n=20) Grup 2 ve %12’si (n=8) Grup 3 olarak sınıflandı. Gruplar arasında Ateşman skorları açısından anlamlı fark saptanmadı (p>0,05). Dedektörlerin verdiği olasılık skorları arasında anlamlı fark bulundu (p<0,001) ve QuillBot’un diğer araçlara kıyasla daha yüksek skorlar verdiği gözlendi.
TARTIŞMA ve SONUÇ: Dijital ölçüye ilişkin çevrimiçi Türkçe hasta bilgilendirme metinleri genel olarak düşük okunabilirlik düzeyi göstermektedir. Yapay zekâ içerik tespit araçları arasında skorlar açısından belirgin farklılıklar bulunması, bu alanda Türkçe için standardize yaklaşımlara ve doğrulama çalışmalarına ihtiyaç olduğunu düşündürmektedir.

Anahtar Kelimeler: Ateşman, dijital ölçü, hasta bilgilendirme metinleri, okunabilirlik, yapay zekâ tespiti.

Readability of Turkish Web-Based Patient Information Texts on Digital Impressions and Their Evaluation Using Three Artificial Intelligence Content Detection Tools: A Comparative Analysis

INTRODUCTION: To determine the readability of Turkish web-based patient information texts about digital impressions and to comparatively assess the likelihood of artificial intelligence (AI)-generated content using three AI content detection tools.
METHODS: This descriptive cross-sectional, web- based content analysis was conducted on 23/11/2025 using Google with Turkey region and Turkish language settings. Searches included the primary term “dijital ölçü” (digital impression) and related terms (“dijital ölçü alma”, “intraoral tarama”, “ağız içi tarama”, “dijital diş ölçüsü”, “CAD/CAM ölçü”). A total of 65 webpages meeting inclusion criteria were archived and converted into standardized clean-text files. Readability was evaluated using the Atesman Readability Index. AI-generation likelihood was obtained as percentage scores from QuillBot, Smodin, and Isgen. Each text was categorized into three groups: <40% (likely human-written), 40–70% (uncertain/mixed), and >70% (likely AI-generated).
RESULTS: Based on the likelihood of being generated by AI, 57% (n=37) were classified as likely human-written, 31% (n=20) as uncertain/mixed, and 12% (n=8) as likely AI-generated. No significant difference in Atesman readability scores was found among the three AI-likelihood groups (p>0.05). AI-detection tools yielded significantly different probability scores (p<0.001), with QuillBot producing higher scores than the other tools.
DISCUSSION AND CONCLUSION: Turkish online patient information texts on digital impressions demonstrate suboptimal readability. Substantial discrepancies among AI-detection tools highlight the need for standardized, language-specific approaches and validation studies for AI-content detection in Turkish health information.

Keywords: Atesman, artificial intelligence content detection, digital impression, patient information, readability.