Amaç: Bu araştırma, ChatGPT kullanılarak oluşturulan 2-6 yaş çocuk hastanesi menülerinin enerji ve besin ögesi içeriklerinin, Toplu Beslenme Sistemleri İçin Ulusal Menü Planlama ve Uygulama Rehberi ile güncel literatür referanslarıyla uyumunu değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntemler: Yapay zekâdan ardışık 3 ay için, her biri 30 günlük 3 menü seti üretilmesi istendi. Kahvaltı, öğle ve akşam öğünleri ayrı kaydedilerek toplam 270 öğün elde edildi. Menüler BEBİS 9.0 yazılımında analiz edilerek enerji, makro besinler (karbonhidrat, protein, yağ) ve mikro besinler (C, D vitamini; demir, kalsiyum) hesaplandı. Rehber hedefleriyle karşılaştırmalar yapıldı. İstatistiksel analizler SPSS 25.0'da gerçekleştirildi; aylar ve öğünler arası farklar için tek yönlü varyans analizi veya Kruskal-Wallis, ikili karşılaştırmalar için uygun ''post hoc'' testleri kullanıldı. Anlamlılık düzeyi p0,05). Buna karşın protein, demir ve kalsiyum dağılımlarında hem öğünler hem de aylar arasında istatistiksel olarak anlamlı değişiklikler saptandı (p<0,05). C ve D vitamini alımlarında anlamlı fark bulunmadı; ancak D vitamininin rehber düzeylerini karşılamada yetersizlik eğilimi görüldü. Yapay zekâ menülerinin bazı besin ögelerinde referansları aştığı, bazılarında ise hedeflerin altında kaldığı tespit edildi. Sonuç: Bu bulgular, yapay zekânın pediatrik kliniklerde menü taslağı üretimini hızlandırabileceğini; ancak besin ögeleri ve öğünler arası denge açısından sağlık profesyoneli denetimi olmaksızın tek başına kullanılmasının uygun olmadığını ortaya koymaktadır.
Kaya et al. (2026) studied this question.