In the Cox proportional hazards regression model, which is the most commonly used model in survival analysis, the effects of independent variables on survival may not be constant over time and proportionality cannot be achieved, especially when long-term follow-up is required. When this occurs, it would be better to use alternative methods that are more powerful for the evaluation of various effective independent variables, such as milestone survival analysis, restricted mean survival time analysis (RMST), area under the survival curve (AUSC) method, parametric accelerated failure time (AFT), machine learning, nomograms, and offset variable in logistic regression. The aim was to discuss the pros and cons of these methods, especially with respect to long-term follow-up survival studies.

Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), OpenAI tarafından geliştirilen şimdiye kadar yapılmış en büyük dil modellerinden biridir. Kullanıma açılmasından beş gün sonra bir milyon kullanıcıya ulaşmış, sadece iki ay sonra ise aylık 100 milyon aktif kullanıcıya ulaşarak tarihin en hızlı büyüyen tüketici uygulaması haline gelmiş ve büyük bir heyecana yol açmıştır. ChatGPT’nin, benzer dil modellerinden farklı olarak birbirini takip eden soruları yanıtlayabildiği, uyarıldığında yanıtlarındaki hataları kabul edip düzenlemeler yapabildiği, farklı dilleri anlayıp bu dillerde cevaplar verebildiği ve yöneltilen sorulardan uygun olmayanları yanıtlamayı reddedebildiği görülmektedir. ChatGPT’nin sağlık alanında özellikle tıpta nasıl kullanılabileceği ve neler yapabildiği tartışılmış ve bu konuda birçok yayın yapılmıştır. Bu makale chatbotlar, doğal dil işleme, hesaplamalı dilbilim, ChatGPT ve tıp alanındaki kullanımını konu almaktadır.