Amaç: Bu çalışmanın amacı; gömülü yirmi yaş dişi ile ilgili YouTube videolarının bilgi içeriğini incelemek ve hastalar için yararlı olup olmadığını değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Çalışma popülasyonu ‘Gömülü yirmi yaş dişi’ kelimesi kullanılarak oluşturuldu. 150 video tarandı. Reklamlar, alakasız ve duplike olan videolar çıkartıldıktan sonra kalan 107 video üç araştırmacı tarafından incelendi. Videoların süreleri, yükleme kaynakları, yorum sayıları ve beğenilme sayıları kaydedildi. Videolar içerdikleri bilgilere göre zayıf, orta ve yüksek kaliteli olmak üzere üç kategoriye ayrıldı. Kruskal Wallis veya Mann Whitney-U testi yapıldı. Kategorik datalar için ki-kare testi ve korelasyon için Spearman korelasyon testi kullanıldı. Önemlilik seviyesi p <0.05 olarak kabul edildi. Bulgular: 75 video sağlık çalışanları, 17 video sağlık şirketleri ve 15 video ise bireysel kullanıcılar tarafından internete yüklenmiştir. Videoların kullanışlılık skoru 0-2 arasında değişmekteydi. 33 video zayıf kalitede ve 18 video ise yüksek kalitedeydi. Videonun süresi ile yükleme kaynağı arasında anlamlı bir fark bulundu. (p<0.001) Yorum sayısı ile beğenilme sayısı arasında pozitif bir korelasyon olduğu görüldü. Sonuç: Bu çalışmada değerlendirilen YouTube videoları daha çok sağlık çalışanları tarafından yüklenildiği için hastaların gömülü yirmi yaş dişi ile ilgili bilgi edinmesi için sınırlıda olsa bir kaynak olarak kabul edilebilir fakat hastalar doğru bilgileri hekimlerinden alabilirler

Objective: Artificial intelligence (AI) and profound learning algorithms have been increasingly used for computerized decision-making in various complex tasks in recent years. This study aimed to compare ChatGPT (OpenAI, San Francisco, California, U.S.) with a maxillofacial surgeon to diagnose and find differential diagnoses of oral mucosal lesions and evaluate their usefulness. Material and Methods: A maxillofacial surgeon with five years of experience and ChatGPT answered questions about twenty-three oral mucosal lesions. The lesion diagnosis is labeled as diagnosed and incapable of providing a diagnosis, and one point is awarded for each accurate differential diagnosis. Results: While the clinician correctly diagnosed all twenty-three oral mucosal lesions included in the study, ChatGPT correctly diagnosed nineteen, and there was no statistically significant difference (P = 0.109). When the differential diagnosis results of the clinician and ChatGPT were compared, no statistically significant difference was found (P = 0.500). Conclusion: Our study showed that a maxillofacial surgeon with five years of experience and ChatGPT showed similar results in the diagnosis and differential diagnosis of oral mucosal lesions. It will be speculated that ChatGPT can act as a new tool that provides information for patients with oral mucosal lesions. Hence, it possesses the capacity to function as a supplementary apparatus, thereby mitigating the workload encountered within the healthcare domain and enabling patients to reach preliminary evaluation from home.