Accuracy of Large Language Models in the Dental Specialization Examination: A Multidimensional Analysis

Accuracy of Large Language Models in the Dental Specialization Examination: A Multidimensional Analysis | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article Accuracy of Large Language Models in the Dental Specialization Examination: A Multidimensional Analysis Fatih Karaaslan, Muhammed Halil Yilan, Merve Tirimoğulları This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-8772142/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Under Review Version 1 posted 19 You are reading this latest preprint version Abstract Background This study aimed to evaluate the performance of contemporary Large Language Models (LLMs) on the clinical sciences component of the Turkish Dental Specialization Examination (DUS) by comparing their accuracy across disciplines, examination years, and question types. Methods A total of 1,427 clinical sciences questions from the official DUS examinations were analyzed. All items were evaluated in Turkish, classified into eight clinical dental disciplines, and categorized into MCQ, CMCQ, or IBMCQ formats. Each question was independently submitted to seven contemporary LLMs, and responses were scored against the official answer keys. Statistical comparisons were performed using chi-square tests with Bonferroni-adjusted multiple comparisons (p < 0.05). Results Significant differences in accuracy were observed among the seven LLMs (χ² = 729.63; p < 0.001). Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy (93.4%), whereas Qwen 3.0 MA showed the lowest (57.4%). Across disciplines, Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology demonstrated the highest accuracies, while Prosthodontics consistently exhibited the lowest performance (all p < 0.001). Accuracy differed significantly in MCQ and CMCQ formats (both p < 0.001) but declined sharply in IBMCQ items (32.6%–65.2%), where inter-model differences were not significant (p = 0.087). Year-based analyses indicated significant inter-model variation (p < 0.05), with DeepSeek-V3.2 showing the greatest temporal stability. Conclusions This study demonstrates clear performance differences among contemporary AI models in dental specialty examinations. Gemini 2.5 Pro showed the highest overall and year-to-year accuracy, whereas Qwen 3.0 MA consistently performed the lowest. DeepSeek V3.2 was the most stable model over time. While Gemini 2.5 Pro excelled in MCQ and CMCQ formats, all models exhibited marked accuracy loss in image-based IBMCQ items. The highest domain-specific performance occurred in Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology, whereas Prosthodontics remained the most challenging field. Artificial Intelligence Large Language Models Dental Specialization Examination Dental Assessment Multimodal Question Formats Background Large Language Models (LLMs) are advanced artificial intelligence (AI) systems capable of understanding and generating human language through deep learning and large-scale neural network architectures. Trained on extensive textual corpora that include books, scientific literature, and online resources, LLMs have rapidly expanded into multiple domains of healthcare, supporting tasks such as clinical decision assistance, scientific writing, patient education, multilingual communication, and health professions education [1, 2]. Recent studies in medicine and dentistry suggest that LLMs may enhance learning efficiency and provide meaningful support in complex decision-making scenarios [3, 4]. Dentistry represents a particularly challenging field for AI-driven reasoning due to its reliance on visual–spatial interpretation, specialty-specific biomechanical principles, and the integration of radiographic findings with contemporary clinical guidelines. Accurate decision-making across specialties such as periodontology, oral and maxillofacial surgery, orthodontics, and prosthodontics requires not only knowledge retrieval but also higher-order clinical reasoning [5, 6]. Consequently, evaluating LLM performance solely through overall accuracy is insufficient; performance must be examined across multiple dimensions, including discipline-specific variability, question format, and cognitive complexity. In Türkiye, entry into postgraduate specialty programs has been regulated since 2012 through the Dental Specialization Examination (DUS), administered by the Assessment, Selection, and Placement Center (ÖSYM). The DUS is grounded in internationally recognized dental textbooks and encompasses eight clinical dental specialties, assessing both theoretical knowledge and applied clinical reasoning [7–9]. These characteristics render the DUS a robust platform for evaluating LLM performance within a standardized and comprehensive dental assessment framework. Emerging research indicates that LLM accuracy varies widely depending on a model’s architecture, training data, and the modality of the presented questions [2, 10]. Standard multiple-choice questions (MCQs) primarily measure factual recall, whereas complex multiple-choice questions (CMCQs), which require evaluating multiple statements simultaneously, engage integrative reasoning processes [2, 6]. Image-based multiple-choice questions (IBMCQs), incorporating radiographs and clinical photographs, have been shown to be especially challenging for current AI systems, reflecting ongoing limitations in multimodal understanding [11]. Although recent studies have explored LLM accuracy in selected dental specialties [7, 12], there remains a lack of comprehensive analyses that incorporate official DUS clinical sciences questions from multiple years, various question types, and multiple contemporary LLMs. This gap limits our understanding of specialty-specific performance, question-type sensitivity, and longitudinal stability. To address these gaps, the present study evaluates DUS clinical sciences questions from the 2012/1–2024/2 examination periods across seven contemporary AI models. The study focuses on the following research questions: Do AI models exhibit significant accuracy differences across dental specialties, both between models and within each model? Does model performance vary across examination years? Do AI models demonstrate significant accuracy differences across MCQ, CMCQ, and IBMCQ formats? How do specialty × question-type interactions influence model accuracy? By addressing these questions, this study aims to provide a comprehensive and evidence-based assessment of the capabilities and limitations of current LLMs in dentistry, informing their safe and appropriate integration into dental education and clinical decision-support processes. Methods This study was conducted in accordance with the Declaration of Helsinki. Since only publicly available and official examination materials were used, no human participants or animal subjects were involved; therefore, ethical approval was not required. This methodological approach aligns with previous research evaluating LLMs using standardized examination datasets [2, 10]. Dataset The dataset consisted of clinical sciences questions from the DUS administered by the ÖSYM in Türkiye between the 2012/1 and 2024/2 examination periods. A systematic retrieval of publicly accessible examination booklets identified 1,427 eligible questions. Items annulled by ÖSYM after administration were excluded. All questions were analyzed in Turkish, the original language of the examination [8, 9] Questions were categorized into eight core dental clinical disciplines represented in the DUS: Restorative Dentistry Prosthodontics Oral and Maxillofacial Surgery Oral and Maxillofacial Radiology Periodontology Orthodontics Endodontics Pediatric Dentistry To evaluate reasoning complexity, each question was further classified into one of three structural formats: MCQ (Multiple Choice Questions) Standard single-best-answer items assessing factual knowledge [13]. CMCQ (Complex Multiple Choice Questions) Multi-statement items requiring simultaneous evaluation and higher-order integrative reasoning [6]. IBMCQ (Image-Based Multiple Choice Questions) Items containing radiographic images, clinical photographs, or schematic diagrams that require multimodal visual interpretation [11]. AI Models and Implementation Protocol Seven contemporary LLMs were evaluated: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash (Google) ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0 (OpenAI) DeepSeek V3.2 Copilot (Microsoft) Qwen 3.0 MA (Alibaba) All interactions were conducted through the official web interfaces of each model using the Google Chrome browser. To prevent contextual leakage and cross-item contamination, each question was presented in a separate session, and chat history was cleared before the next question. The zero-shot prompting strategy followed previous methodological recommendations [2, 14]. No hints, examples, or chain-of-thought instructions were provided. A standard prompt format was used: Please answer the following question by selecting the correct option: [Question Stem and Options]. For IBMCQ items, all visuals were uploaded directly into the multimodal interface of each model using the native image-analysis capabilities provided by the platform. Evaluation of Responses Model outputs were coded as correct or incorrect according to the official DUS answer keys. Two independent expert dentists performed the scoring. Statistical Analysis Data were analyzed using IBM SPSS Statistics v23. Associations between categorical variables were examined using Pearson’s chi-square test and Fisher’s exact test with Monte Carlo correction. Multiple pairwise comparisons were evaluated using Bonferroni-adjusted z-tests. Descriptive statistics for categorical variables were presented as frequencies (percentages). A p-value of < 0.05 was considered statistically significant. Results A total of 1,427 DUS clinical sciences questions were analyzed across seven AI models. A comparison of overall accuracy rates revealed a statistically significant difference among the models (χ² = 729.63; p < 0.001). Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy (93.4%; 1,333/1,427), whereas Qwen 3.0 MA demonstrated the lowest (57.4%; 819/1,427) (Table 1 ). Table 1 Accuracy comparison of AI models on DUS questions. Answer Test Statistic p False True Chatgpt 5 Auto 241 (16.9) 1186 (83.1) a 729.630 < 0.001 Chatgpt 4.0 261 (18.3) 1166 (81.7) a Gemini 2.5 Pro 94 (6.6) 1333 (93.4) b Gemini 2.5 Flash 158 (11.1) 1269 (88.9) c Qwen 3.0 MA 608 (42.6) 819 (57.4) d Deepseek V3.2 242 (17) 1185 (83) a Copilot 286 (20) 1141 (80) a x : Pearson chi-square test; a–d : artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly. Overall comparison was performed using the chi-square test (χ² = 729.63, p < 0.001). Different superscript letters indicate statistically significant differences between models after Bonferroni-adjusted post-hoc comparisons. Performance Across Dental Disciplines Significant inter-model accuracy differences were observed in all eight dental disciplines (p < 0.001 for all; Table 2 ). Table 2: Longitudinal discipline-specific accuracy of AI models on DUS questions . Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2012/1 Restorative Dentistry 7 (70) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 1.810 0.985 x Prosthodontics 9 (90) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 5 (50) 7 (70) 7 (70) 4.453 0.674 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 7.910 0.167 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5.116 0.556 x Periodontology 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 2.902 0.924 x Orthodontics 6 (60) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 6 (60) 7 (70) 9 (90) 5.599 0.527 x Endodontics 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4.424 0.742 x Pediatric Dentistry 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 10 (100) 5.263 0.633 x Test Statistic 5.635 5.987 11.343 11.008 8.031 8.278 4.759 p 0.588 x 0.612 x 0.088 x 0.076 x 0.351 x 0.274 x 0.819 x 2012/2 Restorative Dentistry 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 2.902 0.924 x Prosthodontics 6 (60) AB 6 (60) AB 8 (80) AB 10 (100) B 3 (30) A 6 (60) AB 7 (70) AB 12.602 0.044 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 4.978 1.000 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5.327 0.604 x Periodontology 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 1.769 1.000 x Orthodontics 10 (100) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 10 (100) 10.447 0.020 x Endodontics 7 (70) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 1.642 0.998 x Pediatric Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 12.741 0.018 x Test Statistic 8.829 8.829 5.518 5.518 15.532 6.475 6.339 p 0.253 x 0.253 x 0.764 x 0.764 x 0.024 x 0.503 x 0.528 x 2013/1 Restorative Dentistry 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 3 (30) B 8 (80) AB 8 (80) AB 21.237 <0.001 x Prosthodontics 7 (70) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.094 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) --- --- Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 6.021 0.499 x Periodontology 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 5 (55.6) 7 (77.8) 9 (100) 11.673 0.003 x Orthodontics 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 8 (80) 7.985 0.184 x Endodontics 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 6.860 0.102 x Pediatric Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 6.010 0.415 x Test Statistic 8.529 6.235 7.998 --- 12.978 5.479 5.886 p 0.162 x 0.499 x 1.000 x --- 0.070 x 0.618 x 0.571 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; A–B : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2013/2 Restorative Dentistry 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 7 (70) 12.5 0.014 x Prosthodontics 7 (70) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 8 (80) 11.052 0.066 x Oral and Maxillofacial Surgery 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 5.495 0.537 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 1.78 1.000 x Periodontology 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 3.377 0.927 x Orthodontics 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 13.108 0.018 x Endodontics 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 7 (70) 8.945 0.148 x Pediatric Dentistry 6 (75) 6 (75) 8 (100) 8 (100) 5 (62.5) 8 (100) 6 (75) 7.915 0.176 x Test Statistic 5.575 3.83 5.29 7.147 11.129 5.737 2.892 p 0.641 x 0.853 x 0.765 x 0.214 x 0.134 x 0.557 x 0.954 x 2014/1 Restorative Dentistry 9 (90) 9 (90) ab 9 (90) 9 (90) 6 (60) ab 9 (90) 10 (100) 6.313 0.255 x Prosthodontics 5 (50) 3 (30) b 8 (80) 8 (80) 3 (30) ab 6 (60) 4 (40) 10.725 0.105 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) A 10 (100) Aa 10 (100) A 10 (100) A 1 (10) Bb 8 (80) A 10 (100) A 33.82 <0.001 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) ab 9 (90) 9 (90) 7 (70) ab 8 (80) 8 (80) 2.574 0.970 x Periodontology 9 (90) 9 (90) ab 10 (100) 9 (90) 8 (80) a 6 (60) 8 (80) 6.302 0.391 x Orthodontics 10 (100) 9 (90) ab 10 (100) 9 (90) 4 (40) ab 10 (100) 9 (90) 15.523 <0.001 x Endodontics 9 (90) 9 (90) ab 9 (90) 9 (90) 6 (60) ab 9 (90) 8 (80) 4.705 0.562 x Pediatric Dentistry 10 (100) 10 (100) a 10 (100) 9 (90) 6 (60) ab 10 (100) 8 (80) 10.447 0.020 x Test Statistic 12.085 18.216 5.518 2.888 14.674 10.717 13.377 p 0.027 x 0.001 x 0.764 x 0.997 x 0.046 x 0.099 x 0.026 x 2014/2 Restorative Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 6.06 0.443 x Prosthodontics 7 (70) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 6 (60) 7.044 0.345 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 10 (100) 8 (80) 6.961 0.271 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 4.318 0.849 x Periodontology 9 (100) 8 (88.9) 9 (100) 8 (88.9) 4 (44.4) 9 (100) 7 (77.8) 12.482 0.010 x Orthodontics 7 (70) 8 (80) 10 (100) 7 (70) 4 (40) 7 (70) 6 (60) 9.727 0.141 x Endodontics 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 9 (90) 8.818 0.182 x Pediatric Dentistry 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 7.106 0.312 x Test Statistic 5.3 5.034 5.958 4.593 5.234 6.932 4.122 p 0.675 x 0.709 x 1.000 x 0.799 x 0.666 x 0.387 x 0.802 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; a–b : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–B : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2015 Restorative Dentistry 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 7 (70) 9 (90) 11.347 0.043 x Prosthodontics 7 (70) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 7 (70) 9.453 0.148 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 6 (66.7) 7 (77.8) 9 (100) 8.936 0.024 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 3.700 0.768 x Periodontology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 10 (100) 8 (80) 15.599 0.001 x Orthodontics 7 (70) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 10 (100) 7 (70) 13.99 0.007 x Endodontics 8 (88.9) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 5 (55.6) 9 (100) 9 (100) 10.898 0.007 x Pediatric Dentistry 10 (100) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 15.512 0.002 x Test Statistic 7.054 5.725 9.519 9.519 5.175 8.814 6.559 p 0.375 x 0.610 x 0.019 x 0.019 x 0.671 x 0.201 x 0.453 x 2016 Restorative Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 4.413 0.770 x Prosthodontics 7 (70) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 4.944 0.621 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4.571 0.836 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 7 (70) 8 (80) 6.541 0.439 x Periodontology 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 6.021 0.499 x Orthodontics 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 6.961 0.271 x Endodontics 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 2.181 0.989 x Pediatric Dentistry 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 3.666 1.000 x Test Statistic 4.632 4.742 4.553 6.082 5.226 7.402 3.712 p 0.813 x 0.829 x 1.000 x 0.563 x 0.705 x 0.373 x 0.922 x 2017 Restorative Dentistry 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 10 (100) 7.215 0.132 x Prosthodontics 13 (76.5) 13 (76.5) 14 (82.4) 12 (70.6) 11 (64.7) 10 (58.8) 13 (76.5) 3.311 0.830 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 3.135 0.967 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 2.133 1.000 x Periodontology 8 (80) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 7 (70) 10 (100) 11.347 0.043 x Orthodontics 7 (87.5) 6 (75) 8 (100) 8 (100) 3 (37.5) 6 (75) 6 (75) 11.025 0.046 x Endodontics 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6.388 0.336 x Test Statistic 2.031 5.436 5.153 5.81 7.457 6.532 5.662 p 0.962 x 0.414 x 0.356 x 0.385 x 0.276 x 0.351 x 0.427 x x :Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2018 Restorative Dentistry 9 (90) ab 10 (100) a 8 (80) 8 (80) ab 7 (70) 10 (100) a 8 (80) 6.096 0.454 x Prosthodontics 6 (60) ab 7 (70) ab 8 (80) 6 (60) ab 3 (30) 7 (70) ab 6 (60) 6.019 0.481 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) ab 9 (90) a 9 (90) 8 (80) ab 3 (30) 7 (70) ab 7 (70) 12.247 0.038 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) ab 8 (80) ab 9 (90) 9 (90) ab 6 (60) 10 (100) a 5 (50) 10.027 0.105 x Periodontology 7 (70) ab 8 (80) ab 10 (100) 10 (100) a 6 (60) 9 (90) ab 7 (70) 9.356 0.138 x Orthodontics 3 (30) a 2 (20) b 6 (60) 3 (30) b 2 (20) 3 (30) b 4 (40) 4.89 0.625 x Endodontics 6 (60) ab 6 (60) ab 9 (90) 6 (60) ab 3 (30) 7 (70) ab 5 (50) 8.324 0.233 x Pediatric Dentistry 10 (100) b 9 (90) b 9 (90) 9 (90) ab 6 (60) 8 (80) ab 8 (80) 6.302 0.391 x Test Statistic 16.513 19.789 6.631 16.708 10.147 17.727 6.444 p 0.015 x 0.002 x 0.464 x 0.011 x 0.198 x 0.005 x 0.532 x 2019 Restorative Dentistry 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60)abc 10 (100) 8 (80) 10.447 0.020 x Prosthodontics 8 (80) ABCD 7 (70) ABCD 10 (100) CD 9 (90) BD 2 (20) Ca 5 (50) ABCD 6 (60) ABCD 19.071 0.003 x Oral and Maxillofacial Surgery 7 (70) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80)abc 8 (80) 9 (90) 2.574 0.970 x Oral and Maxillofacial Radiology 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 7 (70)abc 8 (80) 7 (70) 5.332 0.572 x Periodontology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100)b 10 (100) 9 (90) 4.27 1.000 x Orthodontics 8 (80) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 3 (30)ac 7 (70) 6 (60) 10.164 0.101 x Endodontics 7 (70) 6 (60) 10 (100) 8 (80) 5 (50)abc 7 (70) 6 (60) 8.243 0.237 x Pediatric Dentistry 8 (80) 6 (60) 9 (90) 6 (60) 5 (50)abc 10 (100) 6 (60) 10.53 0.086 x Test Statistic 5.343 7.876 5.518 8.245 20.05 13.695 6.36 p 0.726 x 0.401 x 0.764 x 0.250 x 0.003 x 0.024 x 0.511 x 2020 Restorative Dentistry 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x Prosthodontics 8 (80) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 2.24 0.975 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 8.945 0.148 x Periodontology 9 (90) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 4 (40) 9 (90) 8 (80) 13.673 0.010 x Orthodontics 8 (80) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 1.527 1.000 x Endodontics 8 (80) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 6 (60) 5 (50) 8.57 0.196 x Pediatric Dentistry 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 3.62 0.827 x Test Statistic 2.099 8.829 4.782 6.082 15.92 5.925 7.309 p 1.000 x 0.253 x 0.909 x 0.563 x 0.022 x 0.517 x 0.455 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; A–D: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2021 Restorative Dentistry 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 6.388 0.336 x Prosthodontics 9 (90) A 7 (70) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 7 (70) AB 8 (80) AB 18.814 0.001 x Oral and Maxillofacial Surgery 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 6.814 0.338 x Oral and Maxillofacial Radiology 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 5.327 0.604 x Periodontology 14 (73.7) ABCDE 14 (73.7) ABCDE 18 (94.7) DE 18 (94.7) DE 6 (31.6) B 16 (84.2) ACDE 15 (78.9) ABCDE 25.271 <0.001 x Orthodontics 5 (50) 6 (60) 8 (80) 8 (80) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 3.505 0.808 x Endodontics 5 (55.6) 6 (66.7) 9 (100) 7 (77.8) 5 (55.6) 6 (66.7) 6 (66.7) 6.688 0.397 x Test Statistic 10.68 4.243 5.047 5.214 13.804 2.239 6.771 p 0.076 x 0.678 x 0.440 x 0.413 x 0.029 x 0.936 x 0.330 x 2022 Restorative Dentistry 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 1.856 1.000 x Prosthodontics 7 (70) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 4 (40) 9 (90) 8 (80) 6.917 0.332 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 10 (100) 9 (90) 8.85 0.057 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4 (40) 6 (60) 8 (80) 11.606 0.060 x Periodontology 7 (70) AB 7 (70) AB 10 (100) B 7 (70) AB 3 (30) A 9 (90) AB 9 (90) AB 14.891 0.011 x Orthodontics 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.094 x Endodontics 9 (90) A 8 (80) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 8 (80) AB 7 (70) AB 18.844 0.001 x Pediatric Dentistry 9 (90) A 8 (80) AB 9 (90) A 9 (90) A 2 (20) B 8 (80) AB 9 (90) A 17.149 0.002 x Test Statistic 3.746 3.823 6.15 4.632 11.683 6.631 2.989 p 0.889 x 0.861 x 0.558 x 0.813 x 0.114 x 0.464 x 0.964 x 2023/1 Restorative Dentistry 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 8.703 0.172 x Prosthodontics 8 (80) A 8 (80) A 10 (100) A 9 (90) A 1 (10) B 4 (40) AB 8 (80) A 26.155 <0.001 x Oral and Maxillofacial Surgery 8 (80) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 10.629 0.049 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6.313 0.255 x Periodontology 9 (90) A 8 (80) AB 10 (100) A 8 (80) AB 2 (20) B 7 (70) AB 6 (60) AB 18.176 0.002 x Orthodontics 10 (100) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.264 0.066 x Endodontics 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 7 (70) 8 (80) 7.106 0.312 x Pediatric Dentistry 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 7 (70) 8.945 0.148 x Test Statistic 3.312 2.099 6.002 6.379 11.346 11.058 6.811 p 0.985 x 1.000 x 1.000 x 0.497 x 0.130 x 0.112 x 0.510 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; A–E : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2023/2 Restorative Dentistry 10 (100) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 10 (100) 9 (90) 9.264 0.066 x Prosthodontics 6 (60) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 4 (40) 14.657 0.016 x Oral and Maxillofacial Surgery 7 (70) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 6.772 0.381 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.86 0.024 x Periodontology 7 (70) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 5 (50) 10.258 0.107 x Orthodontics 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 6.174 0.477 x Endodontics 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 3.055 0.887 x Pediatric Dentistry 6 (60) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 7 (70) 6.174 0.477 x Test Statistic 9.574 5.592 4.553 5.506 3.363 4.759 12.839 p 0.176 x 0.631 x 1.000 x 0.740 x 0.905 x 0.819 x 0.067 x 2024/1 Restorative Dentistry 7 (70) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 5.447 0.481 x Prosthodontics 8 (80) 4 (40) 9 (90) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 6 (60) 7.41 0.298 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 4.705 0.562 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 9 (90) 9 (90) 13.915 0.005 x Periodontology 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 10.3 0.060 x Orthodontics 9 (90) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 9 (90) 13.673 0.010 x Endodontics 7 (70) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 7.348 0.223 x Pediatric Dentistry 8 (80) ABCDE 9 (90) DE 10 (100) CE 8 (80) ABCDE 2 (20) B 9 (90) ACDE 7 (70) ABCDE 18.844 0.001 x Test Statistic 3.325 13.497 5.165 6.229 5.981 3.145 6.139 p 0.938 x 0.034 x 1.000 x 0.611 x 0.557 x 0.949 x 0.558 x 2024/2 Restorative Dentistry 8 (80) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 4.318 0.849 x Prosthodontics 8 (80) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 6 (60) 7.481 0.281 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6.575 0.130 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 8 (80) 9 (90) 2.816 0.938 x Periodontology 7 (70) 6 (60) 10 (100) 6 (60) 5 (50) 8 (80) 6 (60) 8.57 0.196 x Orthodontics 8 (80) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 7 (70) 5 (50) 7 (70) 2.663 0.929 x Endodontics 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7.985 0.184 x Pediatric Dentistry 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3 (30) 9 (90) 6 (60) 14.167 0.015 x Test Statistic 3.875 11.343 5.531 11.008 9.57 8.829 15.328 p 0.835 x 0.088 x 0.626 x 0.076 x 0.233 x 0.253 x 0.011 x Total Restorative Dentistry 157 (87.2) aA 158 (87.8) aA 168 (93.3) abA 163 (90.6) abcA 116 (64.4) aB 155 (86.1) aA 153 (85) aA 75.439 <0.001 y Prosthodontics 136 (72.7) bA 128 (68.4) bA 163 (87.2) bB 150 (80.2) cAB 77 (41.2) bC 133 (71.1) bA 129 (69) bA 110.541 <0.001 y Oral and Maxillofacial Surgery 149 (88.2) aA 151 (89.3) aAB 163 (96.4) aAB 164 (97) bB 113 (66.9) aC 149 (88.2) aA 148 (87.6) aA 83.387 <0.001 x Oral and Maxillofacial Radiology 158 (87.8) aA 153 (85) aA 166 (92.2) abA 163 (90.6) abcA 116 (64.4) aB 155 (86.1) aA 151 (83.9) aA 69.605 <0.001 x Periodontology 156 (83.4) abA 154 (82.4) abA 182 (97.3) aB 169 (90.4) abcAB 107 (57.2) abC 164 (87.7) aA 148 (79.1) abA 118.9 <0.001 y Orthodontics 137 (80.6) abAB 136 (80) abAB 154 (90.6) abB 145 (85.3) acAB 88 (51.8) abC 132 (77.6) abA 136 (80) abAB 90.575 <0.001 y Endodontics 143 (80.8) abA 140 (79.1) abA 166 (93.8) abB 157 (88.7) abcAB 102 (57.6) aC 141 (79.7) abA 137 (77.4) abA 84.236 <0.001 y Pediatric Dentistry 150 (84.7) abA 146 (82.5) abA 171 (96.6) aB 158 (89.3) abcAB 100 (56.5) abC 156 (88.1) aAB 139 (78.5) abA 118.398 <0.001 y Test Statistic 24.201 35.605 23.424 30.175 35.896 35.515 25.785 p 0.001 y <0.001 y 0.002 x <0.001 x <0.001 y <0.001 y 0.001 y x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y : Pearson chi-square test; a–c : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–E : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Restorative Dentistry: Accuracy rates ranged from 64.4% to 93.3%, with a significant difference among the models (χ² = 75.44; p < 0.001). Qwen 3.0 MA performed significantly lower than all other models, while no significant differences were observed among the remaining models. Prosthodontics: Accuracy ranged from 41.2% to 87.2% (χ² = 110.54; p < 0.001). Qwen 3.0 MA showed the lowest accuracy, whereas Gemini 2.5 Pro achieved the highest. ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot performed comparably. Oral and Maxillofacial Surgery: Performance ranged from 66.9% to 97.0% (χ² = 83.39; p < 0.001). Qwen 3.0 MA again showed the lowest accuracy, while Gemini 2.5 Flash achieved the highest. Oral and Maxillofacial Radiology: Accuracy ranged from 64.4% to 92.2% (χ² = 69.61; p < 0.001). Qwen 3.0 MA performed significantly lower than all other models; no significant differences were found among the remaining models. Periodontology: Accuracy levels ranged from 57.2% to 97.3% (χ² = 118.90; p < 0.001). Gemini 2.5 Pro showed the highest accuracy, whereas Qwen 3.0 MA again ranked last. Other models demonstrated comparable performance. Orthodontics: Accuracy ranged from 51.8% to 90.6% (χ² = 90.58; p < 0.001). Qwen 3.0 MA exhibited the lowest performance. Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.2, and Copilot achieved significantly higher accuracy. Endodontics: Accuracy ranged from 57.6% to 93.8% (χ² = 84.24; p < 0.001). Qwen 3.0 MA performed the lowest, while Gemini 2.5 Pro achieved the highest. Pediatric Dentistry: Accuracy rates ranged from 56.5% to 96.6% (χ² = 118.40; p < 0.001). Qwen 3.0 MA again presented the lowest accuracy. Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash performed significantly better than the other models and did not differ from each other Within-Model Performance Across Dental Disciplines Within-model analyses demonstrated significant accuracy differences across dental disciplines for all seven AI models (Table 2 ). ChatGPT-5 Auto showed significant variation across disciplines (χ² = 24.20; p = 0.001), with the lowest accuracy in Prosthodontics (72.7%). Similarly, ChatGPT-4.0 exhibited significant inter-disciplinary differences (χ² = 35.61; p < 0.001) and performed the poorest in Prosthodontics (68.4%). Both Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash demonstrated significant discipline-specific variation (χ² = 23.42; p = 0.002 and χ² = 30.18; p < 0.001, respectively). Gemini 2.5 Pro achieved its highest accuracy in Periodontology (97.3%), whereas Gemini 2.5 Flash performed best in Oral and Maxillofacial Surgery (97.0%). For both models, Prosthodontics remained the lowest-performing area (87.2% and 80.2%). Qwen 3.0 MA exhibited consistently low accuracy across all disciplines (χ² = 35.90; p < 0.001), with the lowest performance in Prosthodontics (41.2%) and the highest in Oral and Maxillofacial Surgery (66.9%). DeepSeek V3.2 also showed significant variability (χ² = 35.52; p < 0.001), achieving its best performance in Pediatric Dentistry (88.1%), while again yielding lower accuracy in Prosthodontics (71.1%). Finally, Copilot demonstrated significant discipline-specific differences (χ² = 25.79; p = 0.001), with the highest accuracy in Restorative Dentistry (85.0%) and the lowest in Prosthodontics (69.0%) Between-Model Performance Across Examination Years Between-model accuracy comparisons across examination years are summarized in Table 3 . No statistically significant difference was observed among AI models in the 2012/1 period (χ² = 10.98; p = 0.086). However, significant inter-model variation emerged in 2012/2 (χ² = 25.01; p = 0.001) and continued throughout most subsequent years. Table 3 Longitudinal year-specific accuracy of AI models on DUS questions. x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y : Pearson chi-square test; A–D : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Restorative Dentistry 2012/1 7 (70) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 1.810 0.982 x 2012/2 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 2.902 0.919 x 2013/1 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 3 (30) B 8 (80) AB 8 (80) AB 21.237 < 0.001 x 2013/2 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 7 (70) 12.150 0.011 x 2014/1 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 6.313 0.254 x 2014/2 8 (80) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 6.060 0.435 x 2015 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 7 (70) 9 (90) 11.347 0.042 x 2016 8 (80) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 4.413 0.773 x 2017 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 10 (100) 7.215 0.132 x 2018 9 (90) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 10 (100) 8 (80) 6.096 0.449 x 2019 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 10 (100) 8 (80) 10.447 0.022 x 2020 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x 2021 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 6.388 0.333 x 2022 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 1.856 1.000 x 2023/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 8.703 0.171 x 2023/2 10 (100) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 10 (100) 9 (90) 9.264 0.064 x 2024/1 7 (70) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 5.447 0.471 x 2024/2 8 (80) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 4.318 0.834 x Test Statistic 11.480 20.605 17.681 16.525 13.988 14.618 13.521 p 0.860 x 0.073 x 0.042 x 0.205 x 0.677 x 0.525 x 0.674 x Prosthodontics 2012/1 9 (90) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 5 (50) 7 (70) 7 (70) 4.453 0.662 x 2012/2 6 (60) AB 6 (60) AB 8 (80) AB 10 (100) B 3 (30) A 6 (60) AB 7 (70) AB 12.602 0.044 x 2013/1 7 (70) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.092 x 2013/2 7 (70) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 8 (80) 11.052 0.063 x 2014/1 5 (50) 3 (30) 8 (80) 8 (80) 3 (30) 6 (60) 4 (40) 10.725 0.102 x 2014/2 7 (70) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 6 (60) 7.044 0.343 x 2015 7 (70) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 7 (70) 9.453 0.146 x 2016 7 (70) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 4.944 0.609 x 2017 13 (76.5) 13 (76.5) 14 (82.4) 12 (70.6) 11 (64.7) 10 (58.8) 13 (76.5) 3.311 0.820 x 2018 6 (60) 7 (70) 8 (80) 6 (60) 3 (30) 7 (70) 6 (60) 6.019 0.473 x 2019 8 (80) ABCD 7 (70) ABCD 10 (100) CD 9 (90) BD 2 (20) A 5 (50) ABCD 6 (60) ABCD 19.071 0.003 x 2020 8 (80) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 2.240 0.972 x 2021 9 (90) A 7 (70) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 7 (70) AB 8 (80) AB 18.814 0.001 x 2022 7 (70) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 4 (40) 9 (90) 8 (80) 6.917 0.337 x 2023/1 8 (80) A 8 (80) A 10 (100) A 9 (90) A 1 (10) B 4 (40) AB 8 (80) A 26.155 < 0.001 x 2023/2 6 (60) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 4 (40) 14.657 0.011 x 2024/1 8 (80) 4 (40) 9 (90) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 6 (60) 7.410 0.296 x 2024/2 8 (80) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 6 (60) 7.481 0.286 x Test Statistic 9.785 14.864 15.243 15.438 24.991 16.618 15.912 p 0.929 x 0.601 x 0.429 x 0.519 x 0.086 x 0.463 x 0.522 x Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Oral and Maxillofacial Surgery 2012/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) abcde 9 (90) 8 (80) 7.910 0.169 x 2012/2 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) de 9 (90) 10 (100) 4.978 1.000 x 2013/1 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) ce 10 (100) 10 (100) --- --- 2013/2 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 5 (50) abcde 8 (80) 8 (80) 5.495 0.526 x 2014/1 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 1 (10) bB 8 (80) A 10 (100) A 33.820 < 0.001 x 2014/2 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 7 (70) abcde 10 (100) 8 (80) 6.961 0.265 x 2015 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 6 (66.7) abcde 7 (77.8) 9 (100) 8.936 0.026 x 2016 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) abcde 10 (100) 10 (100) 4.571 0.830 x 2018 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 3 (30) abcde 7 (70) 7 (70) 12.247 0.036 x 2019 7 (70) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) abcde 8 (80) 9 (90) 2.574 0.965 x 2020 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) acde 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x 2021 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 8 (80) abcde 8 (80) 7 (70) 6.814 0.336 x 2022 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) abcde 10 (100) 9 (90) 8.850 0.053 x 2023/1 8 (80) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 5 (50) abcde 9 (90) 9 (90) 10.629 0.050 x 2023/2 7 (70) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7 (70) abcde 8 (80) 7 (70) 6.772 0.370 x 2024/1 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) abcde 9 (90) 8 (80) 4.705 0.561 x 2024/2 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) abcde 10 (100) 10 (100) 6.575 0.130 x Test Statistic 14.844 13.953 11.264 13.669 38.56 13.197 16.679 p 0.368 x 0.420 x 1.000 x 0.453 x < 0.001 x 0.552 x 0.208 x Oral and Maxillofacial Radiology 2012/1 9 (90) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5.116 0.550 x 2012/2 8 (80) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5.327 0.592 x 2013/1 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 6.021 0.491 x 2013/2 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 1.780 1.000 x 2014/1 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 2.574 0.965 x 2014/2 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 4.318 0.834 x 2015 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 3.700 0.759 x 2016 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 7 (70) 8 (80) 6.541 0.422 x 2017 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 3.135 0.968 x 2018 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 10 (100) 5 (50) 10.027 0.095 x 2019 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 5.332 0.565 x 2020 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 8.945 0.138 x 2021 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 5.327 0.592 x 2022 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4 (40) 6 (60) 8 (80) 11.606 0.054 x 2023/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6.313 0.254 x 2023/2 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.860 0.020 x 2024/1 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 9 (90) 9 (90) 13.915 0.005 x 2024/2 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 8 (80) 9 (90) 2.816 0.938 x Test Statistic 7.592 10.035 15.287 8.799 15.585 15.169 14.269 p 0.997 x 0.939 x 0.266 x 0.994 x 0.543 x 0.489 x 0.615 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y : Pearson chi-square test; a–e : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–B : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Significant performance differences among models were identified in 2013/1 (χ² = 56.78; p < 0.001) and 2013/2 (χ² = 42.62; p < 0.001), with Qwen 3.0 MA showing markedly lower accuracy than all other models (65.8% and 56.4%, respectively). A significant difference was also detected in 2014/1 (χ² = 54.26; p < 0.001); however, **post-hoc** comparisons did not reveal consistent pairwise separations. In 2014/2, a pronounced gap re-emerged (χ² = 53.35; p < 0.001), driven primarily by the substantial contrast between Qwen 3.0 MA (55.7%) and Gemini 2.5 Pro (97.5%). Statistically significant differences persisted across 2015 (χ² = 69.69; p < 0.001), 2016 (χ² = 19.26; p = 0.004), 2017 (χ² = 26.21; p < 0.001), and 2018 (χ² = 35.69; p < 0.001), with Qwen 3.0 MA consistently ranking as the lowest-performing model. Similarly, significant inter-model differences were seen in 2019 (χ² = 37.88; p < 0.001), 2020 (χ² = 17.78; p = 0.005), 2021 (χ² = 50.35; p < 0.001), and 2022 (χ² = 72.94; p < 0.001). In the most recent examination periods—2023/1 (χ² = 79.47; p < 0.001), 2023/2 (χ² = 40.15; p < 0.001), 2024/1 (χ² = 60.10; p < 0.001), and 2024/2 (χ² = 23.33; p = 0.001)—significant accuracy differences continued to be observed. These differences were consistently attributable to the substantially low performance of Qwen 3.0 MA relative to the other models across multiple years Within-Model Performance Across Examination Years Within-model analyses revealed distinct year-to-year performance patterns among the seven AI models (Table 3 ). ChatGPT-5 Auto showed no significant variation in accuracy across examination years (χ² = 18.66; p = 0.336). Likewise, ChatGPT-4.0 demonstrated stable performance with no year-dependent differences (χ² = 21.39; p = 0.200). In contrast, both Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash exhibited statistically significant year-related variability (χ² = 32.89; p = 0.007 and χ² = 41.59; p < 0.001, respectively), indicating fluctuations in performance during different exam periods. Accuracy in the Qwen 3.0 MA model also varied significantly by year (χ² = 49.27; p < 0.001), reflecting consistent instability over time. Conversely, DeepSeek V3.2 showed no significant year-based differences (χ² = 11.87; p = 0.807), representing the most stable performance profile among all models. Finally, the Copilot model exhibited significant variation in accuracy across examination years (χ² = 35.51; p = 0.005), indicating moderate year-dependent fluctuation Between-Model Performance According to Question Type Between-model comparisons across question formats revealed distinct performance patterns (Table 4 ). For the MCQ format, accuracy rates differed significantly among AI models (p < 0.001). Gemini 2.5 Pro (95.3%) and Gemini 2.5 Flash (92.0%) demonstrated the highest performance, whereas Qwen 3.0 MA (58.5%) showed significantly lower accuracy than all other models. In contrast, no statistically significant difference was observed among models in the IBMCQ format (p = 0.087). Accuracy values converged toward similar levels across models, indicating a general performance limitation in image-based reasoning. For the CMCQ format, statistically significant differences were again detected (p < 0.001). Gemini 2.5 Pro (89.2%) achieved the highest accuracy, followed by Gemini 2.5 Flash (81.7%). In contrast, Qwen 3.0 MA (56.8%) and Copilot (58.2%) exhibited substantially lower accuracy compared with the other models Table 4 Longitudinal question format specific accuracy of AI models on DUS questions. x : Monte Carlo correction; y : Pearson chi-square test; a–c : within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; A–H : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly. Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Restorative Dentistry MCQ 138 (90.2) Aa 137 (89.5) Aa 146 (95.4) Aa 141 (92.2) Aa 102 (66.7) Ab 136 (88.9) Aa 135 (88.2) A 60.111 < 0.001 x IBMCQ 1 (25) b 1 (25) b 1 (25) b 1 (25) b 0 (0) b 0 (0) b 2 (50) 4.295 0.924 x CMCQ 18 (78.3) ab 20 (87) a 21 (91.3) a 21 (91.3) a 14 (60.9) ab 19 (82.6) a 16 (69.6) 10.452 0.101 x Test Statistic 11.763 9.565 14.489 11.164 7.013 16.000 8.655 p 0.003 x 0.009 x 0.001 x 0.004 x 0.023 x 0.001 x 0.01 x Prosthodontics MCQ 111 (76.6) ABC 102 (70.3) C 130 (89.7) Ab 123 (84.8) Aabc 60 (41.4) D 108 (74.5) AC 106 (73.1) AC 100.506 < 0.001 x IBMCQ 3 (50) 3 (50) 3 (50) b 3 (50) ab 0 (0) 4 (66.7) 2 (33.3) 6.995 0.327 x CMCQ 22 (61.1) 23 (63.9) 30 (83.3) ab 24 (66.7) b 17 (47.2) 21 (58.3) 21 (58.3) 11.525 0.071 x Test Statistic 5.182 1.738 7.064 9.123 4.740 3.829 6.399 p 0.061 x 0.424 x 0.025 x 0.01 x 0.085 x 0.153 x 0.04 x Oral and Maxillofacial Surgery MCQ 133 (90.5) Aa 135 (91.8) Aa 143 (97.3) AB 146 (99.3) Ab 99 (67.3) C 134 (91.2) Aa 135 (91.8) aA 89.592 < 0.001 x IBMCQ 2 (50) b 2 (50) b 3 (75) 2 (50) b 1 (25) 1 (25) b 2 (50) b 3.174 0.966 x CMCQ 14 (77.8) ab 14 (77.8) ab 17 (94.4) 16 (88.9) b 13 (72.2) 14 (77.8) ab 11 (61.1) b 7.455 0.276 x Test Statistic 7.184 8.391 5.118 17.267 3.129 12.512 15.533 p 0.017 x 0.011 x 0.08 x < 0.001 x 0.188 x 0.001 x 0.001 x Oral and Maxillofacial Radiology MCQ 129 (88.4) A 126 (86.3) A 136 (93.2) A 135 (92.5) Aa 90 (61.6) B 129 (88.4) A 128 (87.7) aA 66.697 < 0.001 x IBMCQ 6 (75) 5 (62.5) 6 (75) 3 (37.5) b 5 (62.5) 5 (62.5) 4 (50) b 3.615 0.826 x CMCQ 23 (88.5) 22 (84.6) 24 (92.3) 25 (96.2) a 21 (80.8) 21 (80.8) 19 (73.1) ab 7.420 0.270 x Test Statistic 1.647 3.291 3.384 15.675 3.613 4.854 9.382 p 0.5 x 0.181 x 0.187 x < 0.001 x 0.166 x 0.066 x 0.01 x Periodontology MCQ 138 (86.3) aA 137 (85.6) aA 156 (97.5) B 145 (90.6) AB 88 (55) C 140 (87.5) A 131 (81.9) A 112.835 < 0.001 x IBMCQ 0 (0) b 0 (0) b 1 (100) 1 (100) 0 (0) 1 (100) 0 (0) 6.471 1.000 x CMCQ 18 (69.2) ab 17 (65.4) b 25 (96.2) 23 (88.5) 19 (73.1) 23 (88.5) 17 (65.4) 15.255 0.018 x Test Statistic 8.193 9.386 2.462 1.116 4.220 0.688 6.706 p 0.011 x 0.007 x 0.549 x 0.749 x 0.073 x 1.000 x 0.02 x Orthodontics MCQ 119 (83.2) Aa 122 (85.3) Aab 136 (95.1) aB 130 (90.9) aAB 78 (54.5) C 118 (82.5) aA 122 (85.3) aAB 88.851 < 0.001 x IBMCQ 8 (53.3) b 6 (40) b 9 (60) b 6 (40) b 4 (26.7) 6 (40) b 8 (53.3) b 4.700 0.595 x CMCQ 10 (83.3) ab 8 (66.7) ab 9 (75) b 9 (75) ab 6 (50) 8 (66.7) ab 6 (50) b 5.110 0.553 x Test Statistic 6.743 15.924 17.819 21.897 4.206 13.113 14.173 p 0.028 x < 0.001 x < 0.001 x < 0.001 x 0.135 x 0.002 x 0.001 x Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Endodontics MCQ 116 (87.2) aAB 116 (87.2) aAB 128 (96.2) B 124 (93.2) aAB 85 (63.9) aC 113 (85) aA 116 (87.2) aAB 62.197 < 0.001 x IBMCQ 2 (40) b 3 (60) ab 4 (80) 3 (60) b 2 (40) ab 4 (80) ab 1 (20) b 5.796 0.573 x CMCQ 25 (64.1) bABCDEF 21 (53.8) bEF 34 (87.2) CD 30 (76.9) bBDF 15 (38.5) bAE 24 (61.5) bABCDEF 20 (51.3) bABEF 27.273 < 0.001 x Test Statistic 14.493 19.763 6.336 11.264 8.607 9.522 28.463 p 0.001 x < 0.001 x 0.044 x 0.003 x 0.01 x 0.006 x < 0.001 x Pediatric Dentistry MCQ 127 (90.1) aABC 124 (87.9) aC 138 (97.9) B 131 (92.9) aABC 81 (57.4) D 128 (90.8) ABC 122 (86.5) aAC 102.377 < 0.001 x IBMCQ 2 (66.7) ab 2 (66.7) ab 3 (100) 1 (33.3) b 3 (100) 3 (100) 3 (100) ab 6.347 0.536 x CMCQ 21 (63.6) bAB 20 (60.6) bAB 30 (90.9) B 26 (78.8) bAB 16 (48.5) A 25 (75.8) AB 14 (42.4) bA 26.716 < 0.001 x Test Statistic 13.845 13.208 4.303 11.812 2.825 5.325 26.515 p 0.001 x 0.001 x 0.176 x 0.004 x 0.271 x 0.080 x < 0.001 x Total MCQ 1011 (86.6) Aa 999 (85.5) aA 1113 (95.3) Ab 1075 (92) aC 683 (58.5) aD 1006 (86.1) aA 995 (85.2) aD 752.421 < 0.001 y IBMCQ 24 (52.2) bAB 22 (47.8) bAB 30 (65.2) bB 20 (43.5) bAB 15 (32.6) bA 24 (52.2) bAB 22 (47.8) bAB 10.778 0.087 x CMCQ 151 (70.9) cABCDEFG 145 (68.1) Cefg 190 (89.2) cH 174 (81.7) cDH 121 (56.8) aCG 155 (72.8) cBDF 124 (58.2) bACEG 85.206 < 0.001 y Test Statistic 54.204 62.378 45.746 79.468 11.963 46.41 97.476 p < 0.001 x < 0.001 x < 0.001 x < 0.001 x < 0.001 x < 0.001 x < 0.001 x x : Monte Carlo correction; y : Pearson chi-square test; a–c : within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; A–H : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly Within-Model Performance According to Question Type Within-model analyses revealed statistically significant differences in accuracy across question formats for all seven AI models (p < 0.001 for all; Table 4 ). A consistent pattern was observed, with MCQs yielding the highest accuracy, followed by CMCQs, and IBMCQs showing the lowest performance across all models. ChatGPT-5 Auto achieved accuracies of 86.6% (MCQ), 70.9% (CMCQ), and 52.2% (IBMCQ), while ChatGPT-4.0 demonstrated a similar decline (85.5%, 68.1%, and 47.8%, respectively). Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy across all formats (95.3%, 89.2%, and 65.2%), followed by Gemini 2.5 Flash (92.0%, 81.7%, and 43.5%). Qwen 3.0 MA showed consistently low performance (58.5%, 56.8%, and 32.6%), while DeepSeek V3.2 demonstrated moderate but format-dependent performance (86.1%, 72.8%, and 52.2%). Copilot also exhibited significant variation by question type, with accuracies of 85.2% for MCQs, 58.2% for CMCQs, and 47.8% for IBMCQs. Across all models, accuracy declined most sharply in the IBMCQ format, demonstrating the universal difficulty of image-based clinical reasoning tasks for current LLMs Discipline-Specific Performance by Question Type Discipline-specific question-type analyses demonstrated a consistent pattern across nearly all areas (Table 4 ). MCQs produced statistically significant between-model differences in every discipline (all p < 0.001), indicating that standard knowledge-based items were the most effective in distinguishing model performance. In contrast, no significant accuracy differences were observed among models for IBMCQs in any discipline (all p > 0.05), despite accuracy ranges varying widely (e.g., 0–75% in Oral and Maxillofacial Surgery; 20–80% in Endodontics; 33.3–100% in Pediatric Dentistry). This convergence suggests a universal limitation in image-based clinical reasoning across models. For CMCQs, most disciplines similarly showed no significant between-model differences (p > 0.05), including Restorative Dentistry, Prosthodontics, Oral and Maxillofacial Surgery, Oral and Maxillofacial Radiology, and Orthodontics. However, Endodontics and Pediatric Dentistry represented notable exceptions, where significant performance differences were detected among models (both p < 0.001). Within these disciplines, accuracy ranges were wider (Endodontics: 38.5–87.2%; Pediatric Dentistry: variable as shown in Table 4 ), indicating greater sensitivity of CMCQs to model-specific reasoning abilities. Overall, the findings indicate that MCQs consistently separate model performance across all specialties, while CMCQs do so only in select disciplines, and IBMCQs equalize performance across models, reflecting a shared multimodal limitation in current AI systems. Discussion The performance analysis based on DUS clinical science questions revealed a statistically consistent hierarchy among AI models (Gemini 2.5 Pro > Gemini 2.5 Flash > ChatGPT-5 Auto ≈ DeepSeek V3.2 ≈ ChatGPT-4.0 ≈ Copilot > Qwen 3.0 MA). This ranking demonstrates that contemporary LLMs differ not only in their capacity for factual knowledge retrieval but also in their abilities in clinical reasoning and contextual synthesis. The superior performance of Gemini 2.5 Pro suggests an enhanced reasoning architecture capable of holistic processing of multidisciplinary dental data and examination-style scenarios [15]. Although the Gemini family generally excelled in domain-specific knowledge retrieval, the comparatively lower accuracy of Gemini 2.5 Flash—despite its speed-optimized architecture—suggests a trade-off between computational efficiency and depth of inference. This distinction likely underlies the reduced performance of Flash in items requiring stepwise, high-level chain-of-thought reasoning compared with Pro [16, 17]. The convergence of performance among ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot is consistent with the “model convergence” phenomenon described in recent reports, in which upper-tier systems reach similar competence thresholds on well-standardized clinical content [14, 18]. Although these models demonstrate adequate mastery of foundational dental knowledge, they appear to share a common “reasoning ceiling” when confronted with multi-layered case-based questions. DeepSeek V3.2’s ability to match the performance of OpenAI models highlights the increasing competitiveness of alternative architectures in mastering technical dental terminology and exam-specific linguistic patterns [13, 19]. In contrast, Microsoft Copilot occupies the lower boundary of this mid-tier due to performance variability across question types and clinical domains [20, 21]. Qwen 3.0 MA, consistently positioned at the lowest performance tier, appears limited by insufficient adaptation to Turkish dental terminology and the structural characteristics of DUS items, despite broader competencies in general medical knowledge [13, 22]. In Restorative Dentistry, Qwen 3.0 MA exhibited significantly lower accuracy than all other models, whereas no significant differences were observed among Gemini 2.5 Pro, ChatGPT-5 Auto, DeepSeek V3.2, ChatGPT-4.0, and Copilot. This performance convergence among upper-tier models reflects the highly standardized nature of restorative dentistry, which is governed by globally uniform adhesive protocols, material science principles, and treatment algorithms [20, 23]. Prior studies similarly reported comparable accuracy levels among GPT-4 and Gemini models in restorative dentistry questions, without meaningful statistical separation [10] [24]. Qwen’s underperformance likely stems from insufficient adaptation to Turkish restorative terminology and limited training data representing multi-step logical processes such as etching, bonding, and polymerization [25–27]. In Prosthodontics, Gemini 2.5 Pro demonstrated the highest accuracy, outperforming all other models in scenarios requiring advanced prosthetic treatment planning. This superiority suggests an enhanced capacity to integrate occlusal dynamics, vertical dimension assessment, and material selection via next-generation reasoning architecture [28]. Given the inherently complex biomechanical reasoning and three-dimensional conceptualization required in prosthodontics, this domain remains one of the most challenging for AI systems [29, 30]. The absence of significant differences among ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot indicates that these systems have reached a saturation point in theoretical prosthodontic knowledge, yet they still fall short of the contextual inferential depth achieved by Gemini 2.5 Pro [13, 26, 31, 32]. Qwen 3.0 MA showed the weakest performance, likely due to insufficient biomechanical and terminological representation in its training data [12, 26, 33]. In Oral and Maxillofacial Surgery, Gemini 2.5 Flash achieved the highest accuracy, demonstrating strong proficiency in surgical complication management, anatomical interpretation, and emergency decision-making [26, 34]. This result aligns with previous findings showing near-expert performance of AI in maxillofacial pathology detection [33, 35]. The model’s success appears to stem from its ability to sustain rapid yet reliable multi-layered reasoning in high-risk scenarios involving drug interactions and systemic comorbidities [17]. In contrast, Qwen 3.0 MA again ranked lowest, reflecting limitations in anatomical precision, surgical terminology adaptation, and complication management frameworks within its training corpus [12, 17, 27]. Concerns regarding clinically hazardous hallucinations, particularly in surgical contexts, reinforce the need for caution when deploying lower-performing models for decision support tasks [15]. In Oral and Maxillofacial Radiology, no statistically significant performance differences were found among Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot. This plateau aligns with previous findings indicating that LLMs reach a defined competency threshold when trained on structured radiology datasets and standardized reporting frameworks [36]. The global standardization of radiographic anatomy, radiation safety, and interpretation criteria likely contributes to this convergence [21]. Qwen 3.0 MA’s significantly lower accuracy highlights insufficient adaptation to radiological terminology and limited capability in reasoning processes required for differential diagnosis and artifact recognition [12, 13]. In Periodontology, Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy, demonstrating strong capabilities in interpreting multi-parametric periodontal decision-support systems, including the 2017 classification [19, 21]. Because periodontology encompasses overlapping domains—etiopathogenesis, staging and grading, surgical, and non-surgical therapies—its interpretation requires structured chain-of-thought reasoning, which appears to be effectively executed by Gemini 2.5 Pro [2, 34]. Performance convergence among the remaining upper-tier models likely reflects the high global standardization of periodontal diagnostic frameworks, consistent with previous reports showing approximately 84% accuracy for GPT-based systems in periodontal assessments [37, 38]. Qwen 3.0 MA again performed significantly worse, consistent with the model’s difficulties in surgical terminology adaptation and advanced regenerative decision-making. In Orthodontics, Gemini 2.5 Pro demonstrated the highest accuracy, reflecting its capacity to form advanced chains of thought among cephalometric measurements, growth predictions, and biomechanical force systems [2, 39]. While AI systems can identify cephalometric landmarks with high accuracy, translating these geometric data into coherent treatment plans requires higher-order reasoning—an ability most apparent in Gemini 2.5 Pro [40]. Qwen 3.0 MA displayed the lowest accuracy, consistent with its limited multi-parametric integration capacity and insufficient adaptation to orthodontic terminology [10, 27]. In Endodontics, Gemini 2.5 Pro again achieved the highest accuracy, reflecting its ability to derive three-dimensional anatomical representations and reconstruct diagnostic–therapeutic reasoning chains. This capability is crucial in scenarios involving complex canal morphologies, pulpal–periapical disease classification, and protocol-based treatment planning [13, 34, 41]. Qwen 3.0 MA exhibited the lowest accuracy, consistent with its inability to surpass high-threshold validity standards and adapt to DUS-specific terminology structures [13, 15, 26]. The performance convergence of the remaining upper-tier models suggests saturation in theoretical endodontic knowledge, although none matched the multi-variable reasoning depth of Gemini 2.5 Pro [13, 35]. Despite high diagnostic accuracy reported in previous radiographic studies (90–95%), the risk of clinically hazardous hallucinations highlights the need for expert oversight when applying AI in endodontic decision support [15, 42, 43]. In Pediatric Dentistry, Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash achieved statistically superior accuracy compared with all other models, establishing clear dual leadership in this domain. Their strong performance in rule-based and algorithm-driven domains—such as trauma management, space maintenance, and developmental assessment—reflects optimized reasoning pathways grounded in standardized clinical guidelines [13, 21, 24]. These results align with previous studies reporting high AI performance in pediatric diagnostic tasks, including caries detection and dental age estimation [40, 41, 44]. In contrast, Qwen 3.0 MA again ranked lowest, likely due to insufficient adaptation to pediatric terminology and its inability to meet high-threshold validity requirements [10, 27]. Across all AI models, Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology emerged as the disciplines with the most consistent and highest accuracy rates [13, 26]. This shared pattern reflects the strong reliance of both fields on globally standardized diagnostic structures and guideline-driven clinical pathways. Specifically, the structured logic of the 2017 periodontal classification, the algorithmic nature of surgical complication management, and the widespread use of standardized antibiotic–analgesic protocols allow LLMs to operate within rule-based, deterministic reasoning frameworks [21, 26, 34]. The broader literature supports this observation: AI systems frequently achieve near-expert performance in protocol-oriented and pattern-recognition tasks such as identifying radiographic bone loss, delineating cystic or tumoral boundaries, and generating surgical risk stratification profiles [33, 37]. These characteristics collectively position Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology as relative “safe harbors” for current LLMs In stark contrast, prosthodontics consistently ranks as the discipline with the lowest accuracy across all evaluated AI systems [13, 24]. Even state-of-the-art models such as GPT-4, which exceed 90% accuracy in multiple clinical domains, have been shown to decline into the 70% range when confronted with prosthodontic questions [24]. This performance gap is consistent with the inherently complex and multidimensional decision-making that characterizes prosthodontics. Unlike diagnosis-oriented branches, prosthodontics requires the integration of occlusal dynamics, biomechanical principles, aesthetic design, material science, and three-dimensional spatial reasoning—cognitive domains that place substantial demands on text-based AI architectures [20, 21, 26, 29, 30]. As noted by Gheisarifar et al., current LLMs exhibit limited capacity for the nuanced multi-parameter synthesis required in tasks such as removable partial denture design, vertical dimension planning, or comprehensive full-mouth rehabilitation [10]. Even Gemini 2.5 Pro—the highest-performing model overall—shows a notable reduction in prosthodontic accuracy, reinforcing the view that this field represents a true “clinical bottleneck” for AI [13, 21]. Collectively, these findings demonstrate a clear hierarchy of domain-specific AI competence: while LLMs approach expert-level performance in diagnostically driven and protocol-governed specialties such as oral and maxillofacial surgery and periodontology, they remain at a developmental stage in reconstruction-oriented disciplines where individualized judgment and creative synthesis are indispensable [19, 45]. As emphasized by Najeeb and Islam, the opacity of AI reasoning “black-box problem” magnifies risks in technically sensitive fields, underscoring the necessity of robust human-in-the-loop oversight for safe clinical deployment [35, 46]. When the year-based performance trajectories of AI systems were evaluated longitudinally, Gemini 2.5 Pro consistently emerged as the highest-performing model, maintaining a statistically significant separation from all competitors across exam years [21]. This sustained superiority suggests that the architecture of Gemini 2.5 Pro is strongly aligned with contemporary medical and dental knowledge, enabling robust performance despite fluctuations in question difficulty, thematic distribution, and examination style [21, 26]. Accordingly, the model exemplifies the characteristics of a mature “Virtual AI,” combining a comprehensive knowledge base with adaptability and generalizability across evolving assessment contexts [41, 47]. Conversely, Qwen 3.0 MA persistently ranked at the bottom of the performance hierarchy across all evaluated years [13]. This enduring deficit aligns with the “reliability concern” identified by Gheisarifar et al., wherein low-accuracy models are more likely to generate contradictory or inconsistent responses when confronted with similar clinical scenarios at different time points [10]. The risk is particularly significant given the propensity of such systems to produce persuasive yet incorrect explanations, a phenomenon widely recognized as a major source of misinformation in both educational and clinical settings [32]. Moreover, Qwen’s limited adaptation to the structural features of DUS items and its insufficient alignment with Turkish dental terminology appear to have intensified the model’s performance fragility as exam formats evolved [13, 26]. A complementary analysis focusing on temporal stability revealed that DeepSeek V3.2 exhibited the greatest year-to-year consistency, followed by ChatGPT-5 Auto and ChatGPT-4.0 [13, 21]. The low variance observed in these models across exam periods and dental disciplines suggests a resilient and predictable knowledge-retrieval architecture capable of maintaining performance despite changes in exam structure or literature trends [21, 26]. As highlighted by Eggmann et al. and Danesh et al., such stability enhances the clinical and educational utility of AI systems by providing a more “predictable assistant profile” [14, 32]. A paradoxical finding concerns Gemini 2.5 Pro. Despite its clear superiority in overall accuracy, the model demonstrated moderate-to-low temporal stability, with statistically significant fluctuations across years [21, 48]. This pattern suggests that the model’s performance trajectory is shaped not by gradual evolution but by discontinuous, iteration-driven leaps—consistent with Alshammari et al.’s observation that rapidly updated multimodal systems may exhibit periodic dips in coherence during developmental transitions [27]. At the bottom of the stability hierarchy, Qwen 3.0 MA again demonstrated both low accuracy and high temporal variance, aligning with concerns regarding hallucination and inconsistent reasoning in low-performing LLMs [10]. Overall, these findings reinforce a central principle: accuracy and stability are distinct attributes. DeepSeek V3.2 appears best suited for longitudinal educational contexts, whereas Gemini 2.5 Pro—though the highest performer—requires expert oversight due to its temporal variability. Qwen 3.0 MA remains unsuitable for high-stakes applications [24, 35]. Question-format analysis further revealed that item structure is a decisive factor in AI performance. In MCQ and CMCQ formats, Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy, reflecting its capability to form precise logical connections between dental terminology, embedded clinical indicators, and treatment concepts [12, 21]. However, in IBMCQ items, although Gemini 2.5 Pro retained the highest numerical score, the difference was not statistically significant. All models exhibited steep declines and converged within a narrow, low-accuracy range. This convergence indicates that image interpretation—requiring radiographic pattern recognition and clinical contextualization—remains a significant technical bottleneck for current LLMs. The persistent challenges in visual-textual integration reported by Khanagar et al. and Zhu et al. closely parallel the patterns observed in this study [11, 33]. These results emphasize the necessity of expert supervision in image-based assessments, consistent with the principles of Augmented Intelligence [35, 38]. Within-model analyses revealed a notable 'stability–accuracy paradox.' Qwen 3.0 MA exhibited the highest cross-format stability, but this stability stemmed from uniformly low performance—a 'flat but low plateau'—rather than genuine resilience [13]. In contrast, Gemini 2.5 Pro combined high accuracy with strong cross-format stability, demonstrating only minimal performance decline from MCQ to CMCQ and IBMCQ formats. This indicates a robust capacity for structural adaptation and reinforces the model’s suitability for diverse examination contexts [21, 34, 35]. Copilot, by comparison, exhibited the greatest instability, with pronounced performance drops as tasks increased in cognitive complexity—from simple factual recall to multi-step case reasoning and visual–textual interpretation [13, 20]. This aligns with reports describing certain LLMs as vulnerable to performance collapse and hallucination under high-load reasoning demands [34, 35]. Finally, discipline-specific analyses across question types presented substantial variability. In MCQs, Gemini 2.5 Pro led in all disciplines except for Oral and Maxillofacial Surgery, where Gemini 2.5 Flash ranked first—likely due to the protocol-oriented and decision-pathway nature of surgical items [21, 26]. In CMCQs, Gemini 2.5 Pro remained dominant; however, Gemini 2.5 Flash led in Oral and Maxillofacial Radiology, while ChatGPT-5 Auto excelled in Orthodontics, reflecting differences in cognitive task structure across disciplines [13, 21]. In IBMCQs, discipline-dependent differences disappeared entirely, confirming that multimodal processing remains a universal bottleneck for current AI systems [34, 35]. This study provides a multidimensional assessment of AI performance in dental specialty examinations; however, several limitations warrant consideration. Because LLMs undergo continuous updates, the results represent a cross-sectional snapshot that is vulnerable to “model drift,” whereby future iterations may exhibit altered reasoning patterns. Additionally, although DUS questions are standardized, they offer only a static approximation of clinical reality, lacking the dynamic complexity of real patient care—thereby creating a “simulation gap” between exam performance and genuine clinical reasoning. The predominance of English-language training data presents a further constraint, as linguistic mismatches with Turkish dental terminology may induce semantic errors or reduce accuracy in models with limited multilingual optimization. Finally, the study assessed performance in controlled, interaction-free conditions, without the influence of real-time prompting or user expertise. Future studies integrating dynamic prompts, multimodal inputs, and authentic case simulations are needed to evaluate AI performance under realistic clinical conditions. Conclusions This study provides a multidimensional evaluation of contemporary AI models in the context of dental specialty examinations, demonstrating a clear hierarchy in performance, stability, and domain-specific competency. Gemini 2.5 Pro consistently achieved the highest overall and year-to-year accuracy, while Qwen 3.0 MA ranked lowest across all domains. Although DeepSeek V3.2 emerged as the most temporally stable model, Gemini 2.5 Pro exhibited moderate variability despite its superior accuracy. Across question formats, Gemini 2.5 Pro showed the strongest performance in MCQ and CMCQ, whereas all models experienced a substantial decline in accuracy and convergence in IBMCQ, highlighting persistent limitations in multimodal integration. Discipline-specific analyses revealed that Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology were the best-performing fields for AI, while Prosthodontics remained the most challenging due to its high biomechanical and spatial complexity. Moreover, discipline-format intersections showed complementary strengths in other models: Gemini 2.5 Flash performed best in surgical and radiological MCQs, while ChatGPT-5 Auto excelled in orthodontic case-based reasoning. Collectively, these findings indicate that AI systems offer substantial value as adjuncts in dental education, examination preparation, and clinical decision support. However, current models have not yet achieved the cognitive depth, multimodal reliability, or longitudinal consistency required for autonomous use—particularly in prosthetic planning, complex case management, and image-based diagnostics. Therefore, AI should be integrated within an Augmented Intelligence framework, applied under expert supervision, and selected according to discipline- and task-specific requirements to ensure safe and effective implementation in dental practice and assessment environments. Abbreviations * AI: Artificial Intelligence * LLM: Large Language Model * DUS: Dental Specialization Examination (Diş Hekimliğinde Uzmanlık Eğitimi Giriş Sınavı) * ÖSYM: Assessment, Selection, and Placement Center (Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi) * MCQ: Multiple Choice Question * CMCQ: Complex Multiple Choice Question * IBMCQ: Image-Based Multiple Choice Question Declarations Ethics approval and consent to participate Not applicable. This study was conducted using publicly available and official examination materials from the Assessment, Selection, and Placement Center (ÖSYM). No human participants or animal subjects were involved. Consent for publication Not applicable. Availability of data and materials The datasets supporting the conclusions of this article are included within the article. Competing interests The authors declare that they have no competing interests. Funding The authors declare that no funding or financial support was received for this study. Authors' contributions FK conceived and designed the study. HY and MT performed the data collection, initial model interactions, conducted the statistical analysis, and interpreted the results. FK drafted the manuscript. All authors read and approved the final manuscript. Acknowledgements Not applicable. References Lin, C.C.-C., et al., Performance of artificial intelligence chatbots in National dental licensing examination. J Dent Sci, 2025. Hlaing, N.H.M.M., et al., Chain-of-Thought reasoning versus linguistic optimization for artificial intelligence models on the prosthodontics section of a dental licensing examination. J Prosthet Dent, 2025. Akitomo, T., et al., Artificial Intelligence’s Performance on the Japanese National Dental Examination. Cureus, 2024. 16(11). Mine, Y., et al., Analyzing the performance of multimodal large language models on visually-based questions in the Japanese National Examination for Dental Technicians. J Dent Sci, 2025. 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Tables Table 1: Accuracy comparison of AI models on DUS questions. Answer Test Statistic p False True Chatgpt 5 Auto 241 (16.9) 1186 (83.1) a 729.630 <0.001 Chatgpt 4.0 261 (18.3) 1166 (81.7) a Gemini 2.5 Pro 94 (6.6) 1333 (93.4) b Gemini 2.5 Flash 158 (11.1) 1269 (88.9) c Qwen 3.0 MA 608 (42.6) 819 (57.4) d Deepseek V3.2 242 (17) 1185 (83) a Copilot 286 (20) 1141 (80) a x : Pearson chi-square test; a–d : artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly. Overall comparison was performed using the chi-square test (χ² = 729.63, p < 0.001). Different superscript letters indicate statistically significant differences between models after Bonferroni-adjusted post-hoc comparisons. Table 2: Longitudinal discipline-specific accuracy of AI models on DUS questions . Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2012/1 Restorative Dentistry 7 (70) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 1.810 0.985 x Prosthodontics 9 (90) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 5 (50) 7 (70) 7 (70) 4.453 0.674 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 7.910 0.167 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5.116 0.556 x Periodontology 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 2.902 0.924 x Orthodontics 6 (60) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 6 (60) 7 (70) 9 (90) 5.599 0.527 x Endodontics 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4.424 0.742 x Pediatric Dentistry 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 10 (100) 5.263 0.633 x Test Statistic 5.635 5.987 11.343 11.008 8.031 8.278 4.759 p 0.588 x 0.612 x 0.088 x 0.076 x 0.351 x 0.274 x 0.819 x 2012/2 Restorative Dentistry 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 2.902 0.924 x Prosthodontics 6 (60) AB 6 (60) AB 8 (80) AB 10 (100) B 3 (30) A 6 (60) AB 7 (70) AB 12.602 0.044 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 4.978 1.000 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5.327 0.604 x Periodontology 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 1.769 1.000 x Orthodontics 10 (100) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 10 (100) 10.447 0.020 x Endodontics 7 (70) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 1.642 0.998 x Pediatric Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 12.741 0.018 x Test Statistic 8.829 8.829 5.518 5.518 15.532 6.475 6.339 p 0.253 x 0.253 x 0.764 x 0.764 x 0.024 x 0.503 x 0.528 x 2013/1 Restorative Dentistry 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 3 (30) B 8 (80) AB 8 (80) AB 21.237 <0.001 x Prosthodontics 7 (70) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.094 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) --- --- Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 6.021 0.499 x Periodontology 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 5 (55.6) 7 (77.8) 9 (100) 11.673 0.003 x Orthodontics 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 8 (80) 7.985 0.184 x Endodontics 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 6.860 0.102 x Pediatric Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 6.010 0.415 x Test Statistic 8.529 6.235 7.998 --- 12.978 5.479 5.886 p 0.162 x 0.499 x 1.000 x --- 0.070 x 0.618 x 0.571 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; A–B : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2013/2 Restorative Dentistry 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 7 (70) 12.5 0.014 x Prosthodontics 7 (70) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 8 (80) 11.052 0.066 x Oral and Maxillofacial Surgery 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 5.495 0.537 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 1.78 1.000 x Periodontology 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 3.377 0.927 x Orthodontics 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 13.108 0.018 x Endodontics 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 7 (70) 8.945 0.148 x Pediatric Dentistry 6 (75) 6 (75) 8 (100) 8 (100) 5 (62.5) 8 (100) 6 (75) 7.915 0.176 x Test Statistic 5.575 3.83 5.29 7.147 11.129 5.737 2.892 p 0.641 x 0.853 x 0.765 x 0.214 x 0.134 x 0.557 x 0.954 x 2014/1 Restorative Dentistry 9 (90) 9 (90) ab 9 (90) 9 (90) 6 (60) ab 9 (90) 10 (100) 6.313 0.255 x Prosthodontics 5 (50) 3 (30) b 8 (80) 8 (80) 3 (30) ab 6 (60) 4 (40) 10.725 0.105 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) A 10 (100) Aa 10 (100) A 10 (100) A 1 (10) Bb 8 (80) A 10 (100) A 33.82 <0.001 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) ab 9 (90) 9 (90) 7 (70) ab 8 (80) 8 (80) 2.574 0.970 x Periodontology 9 (90) 9 (90) ab 10 (100) 9 (90) 8 (80) a 6 (60) 8 (80) 6.302 0.391 x Orthodontics 10 (100) 9 (90) ab 10 (100) 9 (90) 4 (40) ab 10 (100) 9 (90) 15.523 <0.001 x Endodontics 9 (90) 9 (90) ab 9 (90) 9 (90) 6 (60) ab 9 (90) 8 (80) 4.705 0.562 x Pediatric Dentistry 10 (100) 10 (100) a 10 (100) 9 (90) 6 (60) ab 10 (100) 8 (80) 10.447 0.020 x Test Statistic 12.085 18.216 5.518 2.888 14.674 10.717 13.377 p 0.027 x 0.001 x 0.764 x 0.997 x 0.046 x 0.099 x 0.026 x 2014/2 Restorative Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 6.06 0.443 x Prosthodontics 7 (70) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 6 (60) 7.044 0.345 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 10 (100) 8 (80) 6.961 0.271 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 4.318 0.849 x Periodontology 9 (100) 8 (88.9) 9 (100) 8 (88.9) 4 (44.4) 9 (100) 7 (77.8) 12.482 0.010 x Orthodontics 7 (70) 8 (80) 10 (100) 7 (70) 4 (40) 7 (70) 6 (60) 9.727 0.141 x Endodontics 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 9 (90) 8.818 0.182 x Pediatric Dentistry 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 7.106 0.312 x Test Statistic 5.3 5.034 5.958 4.593 5.234 6.932 4.122 p 0.675 x 0.709 x 1.000 x 0.799 x 0.666 x 0.387 x 0.802 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; a–b : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–B : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2015 Restorative Dentistry 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 7 (70) 9 (90) 11.347 0.043 x Prosthodontics 7 (70) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 7 (70) 9.453 0.148 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 6 (66.7) 7 (77.8) 9 (100) 8.936 0.024 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 3.700 0.768 x Periodontology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 10 (100) 8 (80) 15.599 0.001 x Orthodontics 7 (70) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 10 (100) 7 (70) 13.99 0.007 x Endodontics 8 (88.9) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 5 (55.6) 9 (100) 9 (100) 10.898 0.007 x Pediatric Dentistry 10 (100) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 15.512 0.002 x Test Statistic 7.054 5.725 9.519 9.519 5.175 8.814 6.559 p 0.375 x 0.610 x 0.019 x 0.019 x 0.671 x 0.201 x 0.453 x 2016 Restorative Dentistry 8 (80) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 4.413 0.770 x Prosthodontics 7 (70) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 4.944 0.621 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4.571 0.836 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 7 (70) 8 (80) 6.541 0.439 x Periodontology 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 6.021 0.499 x Orthodontics 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 6.961 0.271 x Endodontics 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 2.181 0.989 x Pediatric Dentistry 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 3.666 1.000 x Test Statistic 4.632 4.742 4.553 6.082 5.226 7.402 3.712 p 0.813 x 0.829 x 1.000 x 0.563 x 0.705 x 0.373 x 0.922 x 2017 Restorative Dentistry 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 10 (100) 7.215 0.132 x Prosthodontics 13 (76.5) 13 (76.5) 14 (82.4) 12 (70.6) 11 (64.7) 10 (58.8) 13 (76.5) 3.311 0.830 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 3.135 0.967 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 2.133 1.000 x Periodontology 8 (80) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 7 (70) 10 (100) 11.347 0.043 x Orthodontics 7 (87.5) 6 (75) 8 (100) 8 (100) 3 (37.5) 6 (75) 6 (75) 11.025 0.046 x Endodontics 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6.388 0.336 x Test Statistic 2.031 5.436 5.153 5.81 7.457 6.532 5.662 p 0.962 x 0.414 x 0.356 x 0.385 x 0.276 x 0.351 x 0.427 x x :Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2018 Restorative Dentistry 9 (90) ab 10 (100) a 8 (80) 8 (80) ab 7 (70) 10 (100) a 8 (80) 6.096 0.454 x Prosthodontics 6 (60) ab 7 (70) ab 8 (80) 6 (60) ab 3 (30) 7 (70) ab 6 (60) 6.019 0.481 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) ab 9 (90) a 9 (90) 8 (80) ab 3 (30) 7 (70) ab 7 (70) 12.247 0.038 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) ab 8 (80) ab 9 (90) 9 (90) ab 6 (60) 10 (100) a 5 (50) 10.027 0.105 x Periodontology 7 (70) ab 8 (80) ab 10 (100) 10 (100) a 6 (60) 9 (90) ab 7 (70) 9.356 0.138 x Orthodontics 3 (30) a 2 (20) b 6 (60) 3 (30) b 2 (20) 3 (30) b 4 (40) 4.89 0.625 x Endodontics 6 (60) ab 6 (60) ab 9 (90) 6 (60) ab 3 (30) 7 (70) ab 5 (50) 8.324 0.233 x Pediatric Dentistry 10 (100) b 9 (90) b 9 (90) 9 (90) ab 6 (60) 8 (80) ab 8 (80) 6.302 0.391 x Test Statistic 16.513 19.789 6.631 16.708 10.147 17.727 6.444 p 0.015 x 0.002 x 0.464 x 0.011 x 0.198 x 0.005 x 0.532 x 2019 Restorative Dentistry 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60)abc 10 (100) 8 (80) 10.447 0.020 x Prosthodontics 8 (80) ABCD 7 (70) ABCD 10 (100) CD 9 (90) BD 2 (20) Ca 5 (50) ABCD 6 (60) ABCD 19.071 0.003 x Oral and Maxillofacial Surgery 7 (70) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80)abc 8 (80) 9 (90) 2.574 0.970 x Oral and Maxillofacial Radiology 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 7 (70)abc 8 (80) 7 (70) 5.332 0.572 x Periodontology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100)b 10 (100) 9 (90) 4.27 1.000 x Orthodontics 8 (80) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 3 (30)ac 7 (70) 6 (60) 10.164 0.101 x Endodontics 7 (70) 6 (60) 10 (100) 8 (80) 5 (50)abc 7 (70) 6 (60) 8.243 0.237 x Pediatric Dentistry 8 (80) 6 (60) 9 (90) 6 (60) 5 (50)abc 10 (100) 6 (60) 10.53 0.086 x Test Statistic 5.343 7.876 5.518 8.245 20.05 13.695 6.36 p 0.726 x 0.401 x 0.764 x 0.250 x 0.003 x 0.024 x 0.511 x 2020 Restorative Dentistry 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x Prosthodontics 8 (80) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 2.24 0.975 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 8.945 0.148 x Periodontology 9 (90) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 4 (40) 9 (90) 8 (80) 13.673 0.010 x Orthodontics 8 (80) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 1.527 1.000 x Endodontics 8 (80) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 6 (60) 5 (50) 8.57 0.196 x Pediatric Dentistry 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 3.62 0.827 x Test Statistic 2.099 8.829 4.782 6.082 15.92 5.925 7.309 p 1.000 x 0.253 x 0.909 x 0.563 x 0.022 x 0.517 x 0.455 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; A–D: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2021 Restorative Dentistry 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 6.388 0.336 x Prosthodontics 9 (90) A 7 (70) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 7 (70) AB 8 (80) AB 18.814 0.001 x Oral and Maxillofacial Surgery 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 6.814 0.338 x Oral and Maxillofacial Radiology 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 5.327 0.604 x Periodontology 14 (73.7) ABCDE 14 (73.7) ABCDE 18 (94.7) DE 18 (94.7) DE 6 (31.6) B 16 (84.2) ACDE 15 (78.9) ABCDE 25.271 <0.001 x Orthodontics 5 (50) 6 (60) 8 (80) 8 (80) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 3.505 0.808 x Endodontics 5 (55.6) 6 (66.7) 9 (100) 7 (77.8) 5 (55.6) 6 (66.7) 6 (66.7) 6.688 0.397 x Test Statistic 10.68 4.243 5.047 5.214 13.804 2.239 6.771 p 0.076 x 0.678 x 0.440 x 0.413 x 0.029 x 0.936 x 0.330 x 2022 Restorative Dentistry 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 1.856 1.000 x Prosthodontics 7 (70) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 4 (40) 9 (90) 8 (80) 6.917 0.332 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 10 (100) 9 (90) 8.85 0.057 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4 (40) 6 (60) 8 (80) 11.606 0.060 x Periodontology 7 (70) AB 7 (70) AB 10 (100) B 7 (70) AB 3 (30) A 9 (90) AB 9 (90) AB 14.891 0.011 x Orthodontics 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.094 x Endodontics 9 (90) A 8 (80) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 8 (80) AB 7 (70) AB 18.844 0.001 x Pediatric Dentistry 9 (90) A 8 (80) AB 9 (90) A 9 (90) A 2 (20) B 8 (80) AB 9 (90) A 17.149 0.002 x Test Statistic 3.746 3.823 6.15 4.632 11.683 6.631 2.989 p 0.889 x 0.861 x 0.558 x 0.813 x 0.114 x 0.464 x 0.964 x 2023/1 Restorative Dentistry 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 8.703 0.172 x Prosthodontics 8 (80) A 8 (80) A 10 (100) A 9 (90) A 1 (10) B 4 (40) AB 8 (80) A 26.155 <0.001 x Oral and Maxillofacial Surgery 8 (80) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 10.629 0.049 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6.313 0.255 x Periodontology 9 (90) A 8 (80) AB 10 (100) A 8 (80) AB 2 (20) B 7 (70) AB 6 (60) AB 18.176 0.002 x Orthodontics 10 (100) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.264 0.066 x Endodontics 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 7 (70) 8 (80) 7.106 0.312 x Pediatric Dentistry 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 7 (70) 8.945 0.148 x Test Statistic 3.312 2.099 6.002 6.379 11.346 11.058 6.811 p 0.985 x 1.000 x 1.000 x 0.497 x 0.130 x 0.112 x 0.510 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; A–E : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot 2023/2 Restorative Dentistry 10 (100) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 10 (100) 9 (90) 9.264 0.066 x Prosthodontics 6 (60) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 4 (40) 14.657 0.016 x Oral and Maxillofacial Surgery 7 (70) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 6.772 0.381 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.86 0.024 x Periodontology 7 (70) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 5 (50) 10.258 0.107 x Orthodontics 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 6.174 0.477 x Endodontics 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 3.055 0.887 x Pediatric Dentistry 6 (60) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 7 (70) 6.174 0.477 x Test Statistic 9.574 5.592 4.553 5.506 3.363 4.759 12.839 p 0.176 x 0.631 x 1.000 x 0.740 x 0.905 x 0.819 x 0.067 x 2024/1 Restorative Dentistry 7 (70) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 5.447 0.481 x Prosthodontics 8 (80) 4 (40) 9 (90) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 6 (60) 7.41 0.298 x Oral and Maxillofacial Surgery 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 4.705 0.562 x Oral and Maxillofacial Radiology 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 9 (90) 9 (90) 13.915 0.005 x Periodontology 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 10.3 0.060 x Orthodontics 9 (90) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 9 (90) 13.673 0.010 x Endodontics 7 (70) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 7.348 0.223 x Pediatric Dentistry 8 (80) ABCDE 9 (90) DE 10 (100) CE 8 (80) ABCDE 2 (20) B 9 (90) ACDE 7 (70) ABCDE 18.844 0.001 x Test Statistic 3.325 13.497 5.165 6.229 5.981 3.145 6.139 p 0.938 x 0.034 x 1.000 x 0.611 x 0.557 x 0.949 x 0.558 x 2024/2 Restorative Dentistry 8 (80) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 4.318 0.849 x Prosthodontics 8 (80) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 6 (60) 7.481 0.281 x Oral and Maxillofacial Surgery 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6.575 0.130 x Oral and Maxillofacial Radiology 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 8 (80) 9 (90) 2.816 0.938 x Periodontology 7 (70) 6 (60) 10 (100) 6 (60) 5 (50) 8 (80) 6 (60) 8.57 0.196 x Orthodontics 8 (80) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 7 (70) 5 (50) 7 (70) 2.663 0.929 x Endodontics 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7.985 0.184 x Pediatric Dentistry 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3 (30) 9 (90) 6 (60) 14.167 0.015 x Test Statistic 3.875 11.343 5.531 11.008 9.57 8.829 15.328 p 0.835 x 0.088 x 0.626 x 0.076 x 0.233 x 0.253 x 0.011 x Total Restorative Dentistry 157 (87.2) aA 158 (87.8) aA 168 (93.3) abA 163 (90.6) abcA 116 (64.4) aB 155 (86.1) aA 153 (85) aA 75.439 <0.001 y Prosthodontics 136 (72.7) bA 128 (68.4) bA 163 (87.2) bB 150 (80.2) cAB 77 (41.2) bC 133 (71.1) bA 129 (69) bA 110.541 <0.001 y Oral and Maxillofacial Surgery 149 (88.2) aA 151 (89.3) aAB 163 (96.4) aAB 164 (97) bB 113 (66.9) aC 149 (88.2) aA 148 (87.6) aA 83.387 <0.001 x Oral and Maxillofacial Radiology 158 (87.8) aA 153 (85) aA 166 (92.2) abA 163 (90.6) abcA 116 (64.4) aB 155 (86.1) aA 151 (83.9) aA 69.605 <0.001 x Periodontology 156 (83.4) abA 154 (82.4) abA 182 (97.3) aB 169 (90.4) abcAB 107 (57.2) abC 164 (87.7) aA 148 (79.1) abA 118.9 <0.001 y Orthodontics 137 (80.6) abAB 136 (80) abAB 154 (90.6) abB 145 (85.3) acAB 88 (51.8) abC 132 (77.6) abA 136 (80) abAB 90.575 <0.001 y Endodontics 143 (80.8) abA 140 (79.1) abA 166 (93.8) abB 157 (88.7) abcAB 102 (57.6) aC 141 (79.7) abA 137 (77.4) abA 84.236 <0.001 y Pediatric Dentistry 150 (84.7) abA 146 (82.5) abA 171 (96.6) aB 158 (89.3) abcAB 100 (56.5) abC 156 (88.1) aAB 139 (78.5) abA 118.398 <0.001 y Test Statistic 24.201 35.605 23.424 30.175 35.896 35.515 25.785 p 0.001 y <0.001 y 0.002 x <0.001 x <0.001 y <0.001 y 0.001 y x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y : Pearson chi-square test; a–c : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–E : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Table 3: Longitudinal year-specific accuracy of AI models on DUS questions. Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Restorative Dentistry 2012/1 7 (70) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 1.810 0.982 x 2012/2 9 (90) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 2.902 0.919 x 2013/1 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 3 (30) B 8 (80) AB 8 (80) AB 21.237 <0.001 x 2013/2 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 7 (70) 12.150 0.011 x 2014/1 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 6.313 0.254 x 2014/2 8 (80) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 6.060 0.435 x 2015 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) 7 (70) 9 (90) 11.347 0.042 x 2016 8 (80) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 4.413 0.773 x 2017 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 10 (100) 7.215 0.132 x 2018 9 (90) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 10 (100) 8 (80) 6.096 0.449 x 2019 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 10 (100) 8 (80) 10.447 0.022 x 2020 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x 2021 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 6.388 0.333 x 2022 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 1.856 1.000 x 2023/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 8 (80) 8.703 0.171 x 2023/2 10 (100) 8 (80) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 10 (100) 9 (90) 9.264 0.064 x 2024/1 7 (70) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 5.447 0.471 x 2024/2 8 (80) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 4.318 0.834 x Test Statistic 11.480 20.605 17.681 16.525 13.988 14.618 13.521 p 0.860 x 0.073 x 0.042 x 0.205 x 0.677 x 0.525 x 0.674 x Prosthodontics 2012/1 9 (90) 7 (70) 6 (60) 6 (60) 5 (50) 7 (70) 7 (70) 4.453 0.662 x 2012/2 6 (60) AB 6 (60) AB 8 (80) AB 10 (100) B 3 (30) A 6 (60) AB 7 (70) AB 12.602 0.044 x 2013/1 7 (70) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.092 x 2013/2 7 (70) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 8 (80) 11.052 0.063 x 2014/1 5 (50) 3 (30) 8 (80) 8 (80) 3 (30) 6 (60) 4 (40) 10.725 0.102 x 2014/2 7 (70) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 9 (90) 6 (60) 7.044 0.343 x 2015 7 (70) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 2 (20) 7 (70) 7 (70) 9.453 0.146 x 2016 7 (70) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 8 (80) 9 (90) 4.944 0.609 x 2017 13 (76.5) 13 (76.5) 14 (82.4) 12 (70.6) 11 (64.7) 10 (58.8) 13 (76.5) 3.311 0.820 x 2018 6 (60) 7 (70) 8 (80) 6 (60) 3 (30) 7 (70) 6 (60) 6.019 0.473 x 2019 8 (80) ABCD 7 (70) ABCD 10 (100) CD 9 (90) BD 2 (20) A 5 (50) ABCD 6 (60) ABCD 19.071 0.003 x 2020 8 (80) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 2.240 0.972 x 2021 9 (90) A 7 (70) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 7 (70) AB 8 (80) AB 18.814 0.001 x 2022 7 (70) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 4 (40) 9 (90) 8 (80) 6.917 0.337 x 2023/1 8 (80) A 8 (80) A 10 (100) A 9 (90) A 1 (10) B 4 (40) AB 8 (80) A 26.155 <0.001 x 2023/2 6 (60) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 4 (40) 14.657 0.011 x 2024/1 8 (80) 4 (40) 9 (90) 7 (70) 6 (60) 8 (80) 6 (60) 7.410 0.296 x 2024/2 8 (80) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 6 (60) 7.481 0.286 x Test Statistic 9.785 14.864 15.243 15.438 24.991 16.618 15.912 p 0.929 x 0.601 x 0.429 x 0.519 x 0.086 x 0.463 x 0.522 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y : Pearson chi-square test; A–D : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Oral and Maxillofacial Surgery 2012/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) abcde 9 (90) 8 (80) 7.910 0.169 x 2012/2 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) de 9 (90) 10 (100) 4.978 1.000 x 2013/1 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) ce 10 (100) 10 (100) --- --- 2013/2 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 5 (50) abcde 8 (80) 8 (80) 5.495 0.526 x 2014/1 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 10 (100) A 1 (10) bB 8 (80) A 10 (100) A 33.820 <0.001 x 2014/2 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 7 (70) abcde 10 (100) 8 (80) 6.961 0.265 x 2015 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 6 (66.7) abcde 7 (77.8) 9 (100) 8.936 0.026 x 2016 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) abcde 10 (100) 10 (100) 4.571 0.830 x 2018 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 3 (30) abcde 7 (70) 7 (70) 12.247 0.036 x 2019 7 (70) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) abcde 8 (80) 9 (90) 2.574 0.965 x 2020 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) acde 9 (90) 9 (90) 3.666 1.000 x 2021 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 8 (80) abcde 8 (80) 7 (70) 6.814 0.336 x 2022 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 6 (60) abcde 10 (100) 9 (90) 8.850 0.053 x 2023/1 8 (80) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 5 (50) abcde 9 (90) 9 (90) 10.629 0.050 x 2023/2 7 (70) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7 (70) abcde 8 (80) 7 (70) 6.772 0.370 x 2024/1 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) abcde 9 (90) 8 (80) 4.705 0.561 x 2024/2 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) abcde 10 (100) 10 (100) 6.575 0.130 x Test Statistic 14.844 13.953 11.264 13.669 38.56 13.197 16.679 p 0.368 x 0.420 x 1.000 x 0.453 x <0.001 x 0.552 x 0.208 x Oral and Maxillofacial Radiology 2012/1 9 (90) 8 (80) 7 (70) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5.116 0.550 x 2012/2 8 (80) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 5.327 0.592 x 2013/1 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 6.021 0.491 x 2013/2 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 9 (90) 1.780 1.000 x 2014/1 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 8 (80) 8 (80) 2.574 0.965 x 2014/2 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 4.318 0.834 x 2015 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 3.700 0.759 x 2016 9 (90) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 5 (50) 7 (70) 8 (80) 6.541 0.422 x 2017 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 3.135 0.968 x 2018 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 10 (100) 5 (50) 10.027 0.095 x 2019 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 7 (70) 5.332 0.565 x 2020 9 (90) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 8.945 0.138 x 2021 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 5.327 0.592 x 2022 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4 (40) 6 (60) 8 (80) 11.606 0.054 x 2023/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 6.313 0.254 x 2023/2 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.860 0.020 x 2024/1 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) 9 (90) 9 (90) 13.915 0.005 x 2024/2 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 8 (80) 9 (90) 2.816 0.938 x Test Statistic 7.592 10.035 15.287 8.799 15.585 15.169 14.269 p 0.997 x 0.939 x 0.266 x 0.994 x 0.543 x 0.489 x 0.615 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y : Pearson chi-square test; a–e : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–B : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Periodontology 2012/1 9 (90) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 7 (70) ab 9 (90) 9 (90) 2.902 0.919 x 2012/2 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) ab 9 (90) 8 (80) 1.769 1.000 x 2013/1 9 (100) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 5 (55.6) ab 7 (77.8) 9 (100) 11.673 0.003 x 2013/2 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) ab 10 (100) 9 (90) 3.377 0.924 x 2014/1 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 8 (80) ab 6 (60) 8 (80) 6.302 0.386 x 2014/2 9 (100) 8 (88.9) 9 (100) 8 (88.9) 4 (44.4) ab 9 (100) 7 (77.8) 12.482 0.007 x 2015 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 4 (40) ab 10 (100) 8 (80) 15.599 0.001 x 2016 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 7 (70) ab 9 (90) 8 (80) 6.021 0.491 x 2017 9 (90) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 9 (90) ab 9 (90) 9 (90) 2.133 1.000 x 2018 7 (70) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) ab 9 (90) 7 (70) 9.356 0.134 x 2019 9 (90) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 10 (100) b 10 (100) 9 (90) 4.270 1.000 x 2020 9 (90) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 4 (40) ab 9 (90) 8 (80) 13.673 0.009 x 2021 14 (73.7) ABCDE 14 (73.7) ABCDE 18 (94.7) DE 18 (94.7) CE 6 (31.6) abB 16 (84.2) ACDE 15 (78.9) ABCDE 25.271 <0.001 x 2022 7 (70) AB 7 (70) AB 10 (100) B 7 (70) AB 3 (30) abA 9 (90) AB 9 (90) AB 14.891 0.008 x 2023/1 9 (90) A 8 (80) AB 10 (100) A 8 (80) AB 2 (20) aB 7 (70) AB 6 (60) AB 18.176 0.002 x 2023/2 7 (70) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) ab 9 (90) 5 (50) 10.258 0.092 x 2024/1 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 5 (50) ab 9 (90) 8 (80) 10.300 0.063 x 2024/2 7 (70) 6 (60) 10 (100) 6 (60) 5 (50) ab 8 (80) 6 (60) 8.570 0.197 x Test Statistic 11.914 11.323 12.457 18.657 37.255 14.314 14.544 p 0.802 x 0.843 x 1.000 x 0.088 x 0.002 x 0.517 x 0.603 x Orthodontics 2012/1 6 (60) 5 (50) abcde 8 (80) 8 (80) 6 (60) 7 (70) 9 (90) 5.599 0.515 x 2012/2 10 (100) 9 (90) abcde 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 10 (100) 10.447 0.022 x 2013/1 9 (90) 9 (90) abcde 10 (100) 10 (100) 6 (60) 8 (80) 8 (80) 7.985 0.179 x 2013/2 7 (70) 8 (80) abcde 10 (100) 10 (100) 4 (40) 8 (80) 8 (80) 13.108 0.015 x 2014/1 10 (100) 9 (90) abcde 10 (100) 9 (90) 4 (40) 10 (100) 9 (90) 15.523 0.001 x 2014/2 7 (70) 8 (80) abcde 10 (100) 7 (70) 4 (40) 7 (70) 6 (60) 9.727 0.133 x 2015 7 (70) 9 (90) abcde 10 (100) 10 (100) 5 (50) 10 (100) 7 (70) 13.990 0.006 x 2016 9 (90) 10 (100) de 10 (100) 10 (100) 7 (70) 9 (90) 8 (80) 6.961 0.265 x 2017 8 (80) 10 (100) ce 9 (90) 9 (90) 5 (50) 7 (70) 10 (100) 11.347 0.042 x 2018 3 (30) 2 (20) b 6 (60) 3 (30) 2 (20) 3 (30) 4 (40) 4.890 0.617 x 2019 8 (80) 8 (80) abcde 8 (80) 9 (90) 3 (30) 7 (70) 6 (60) 10.164 0.100 x 2020 8 (80) 8 (80) abcde 8 (80) 8 (80) 9 (90) 9 (90) 8 (80) 1.527 1.000 x 2022 9 (90) 9 (90) abcde 10 (100) 9 (90) 5 (50) 9 (90) 9 (90) 9.032 0.092 x 2023/1 10 (100) 8 (80) abcde 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 9.264 0.064 x 2023/2 9 (90) 8 (80) abcde 9 (90) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 8 (80) 6.174 0.468 x 2024/1 9 (90) 10 (100) acde 10 (100) 8 (80) 4 (40) 8 (80) 9 (90) 13.673 0.009 x 2024/2 8 (80) 6 (60) abcde 7 (70) 6 (60) 7 (70) 5 (50) 7 (70) 2.663 0.924 x Test Statistic 25.998 32.826 20.599 31.162 17.923 24.612 23.178 p 0.014 x 0.001 x 0.016 x <0.001 x 0.313 x 0.032 x 0.049 x x: Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y Pearson chi-square test; a–e : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–E : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Endodontics 2012/1 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 4.424 0.724 x 2012/2 7 (70) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 8 (80) 1.642 0.997 x 2013/1 10 (100) 10 (100) 10 (100) 10 (100) 8 (80) 8 (80) 10 (100) 6.860 0.100 x 2013/2 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 7 (70) 8.945 0.138 x 2014/1 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 8 (80) 4.705 0.561 x 2014/2 8 (80) 7 (70) 10 (100) 9 (90) 5 (50) 8 (80) 9 (90) 8.818 0.171 x 2015 8 (88.9) 9 (100) 9 (100) 9 (100) 5 (55.6) 9 (100) 9 (100) 10.898 0.006 x 2016 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 8 (80) 7 (70) 8 (80) 2.181 0.988 x 2017 7 (87.5) 6 (75) 8 (100) 8 (100) 3 (37.5) 6 (75) 6 (75) 11.025 0.049 x 2018 6 (60) 6 (60) 9 (90) 6 (60) 3 (30) 7 (70) 5 (50) 8.324 0.221 x 2019 7 (70) 6 (60) 10 (100) 8 (80) 5 (50) 7 (70) 6 (60) 8.243 0.233 x 2020 8 (80) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 5 (50) 6 (60) 5 (50) 8.570 0.197 x 2021 5 (50) 6 (60) 8 (80) 8 (80) 6 (60) 7 (70) 6 (60) 3.505 0.798 x 2022 9 (90) A 8 (80) AB 10 (100) A 9 (90) A 2 (20) B 8 (80) AB 7 (70) AB 18.844 0.001 x 2023/1 9 (90) 9 (90) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 7 (70) 8 (80) 7.106 0.312 x 2023/2 9 (90) 8 (80) 9 (90) 8 (80) 7 (70) 7 (70) 7 (70) 3.055 0.881 x 2024/1 7 (70) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 6 (60) 9 (90) 9 (90) 7.348 0.214 x 2024/2 8 (80) 8 (80) 9 (90) 10 (100) 6 (60) 9 (90) 10 (100) 7.985 0.179 x Test Statistic 15.406 16.563 10.312 15.672 18.17 13.667 23.185 p 0.522 x 0.434 x 0.973 x 0.349 x 0.376 x 0.683 x 0.088 x Pediatric Dentistry 2012/1 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 10 (100) a 9 (90) 10 (100) 5.263 0.630 x 2012/2 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 4 (40) ab 8 (80) 8 (80) 12.741 0.014 x 2013/1 8 (80) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 7 (70) ab 8 (80) 8 (80) 6.010 0.411 x 2013/2 6 (75) 6 (75) 8 (100) 8 (100) 5 (62.5) ab 8 (100) 6 (75) 7.915 0.181 x 2014/1 10 (100) 10 (100) 10 (100) 9 (90) 6 (60) ab 10 (100) 8 (80) 10.447 0.022 x 2014/2 9 (90) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 5 (50) ab 9 (90) 8 (80) 7.106 0.312 x 2015 10 (100) 9 (90) 10 (100) 10 (100) 4 (40) ab 8 (80) 8 (80) 15.512 0.001 x 2016 10 (100) 9 (90) 10 (100) 9 (90) 9 (90) ab 10 (100) 9 (90) 3.666 1.000 x 2017 9 (90) 9 (90) 10 (100) 8 (80) 6 (60) ab 9 (90) 9 (90) 6.388 0.333 x 2018 10 (100) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 6 (60) ab 8 (80) 8 (80) 6.302 0.386 x 2019 8 (80) 6 (60) 9 (90) 6 (60) 5 (50) ab 10 (100) 6 (60) 10.530 0.080 x 2020 8 (80) 7 (70) 9 (90) 9 (90) 7 (70) ab 9 (90) 9 (90) 3.620 0.817 x 2021 5 (55.6) 6 (66.7) 9 (100) 7 (77.8) 5 (55.6) ab 6 (66.7) 6 (66.7) 6.688 0.397 x 2022 9 (90) A 8 (80) AB 9 (90) A 9 (90) A 2 (20) bB 8 (80) AB 9 (90) A 17.149 0.002 x 2023/1 9 (90) 8 (80) 10 (100) 10 (100) 6 (60) ab 9 (90) 7 (70) 8.945 0.138 x 2023/2 6 (60) 8 (80) 10 (100) 8 (80) 8 (80) ab 9 (90) 7 (70) 6.174 0.468 x 2024/1 8 (80) ABCDE 9 (90) DE 10 (100) CE 8 (80) ABCDE 2 (20) bB 9 (90) ACDE 7 (70) ABCDE 18.844 0.001 x 2024/2 8 (80) 9 (90) 9 (90) 9 (90) 3 (30) ab 9 (90) 6 (60) 14.167 0.013 x Test Statistic 18.073 11.145 12.088 15.757 33.258 11.597 12.217 p 0.226 x 0.858 x 1.000 x 0.313 x 0.007 x 0.807 x 0.799 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y Pearson chi-square test; a–b : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–E : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Total 2012/1 66 (82.5) 61 (76.3) 65 (81.3) a 67 (83.8) a 54 (67.5) ab 66 (82.5) 69 (86.3) ab 10.977 0.086 x 2012/2 66 (82.5) ABCD 66 (82.5) ABCD 75 (93.8) abCD 75 (93.8) abBD 55 (68.8) abA 67 (83.8) ABCD 68 (85) abABCD 25.009 0.001 x 2013/1 71 (89.9) AB 73 (92.4) AB 78 (98.7) bAB 79 (100) bAB 52 (65.8) abC 68 (86.1) AC 71 (89.9) bAB 56.778 <0.001 x 2013/2 64 (82.1) A 65 (83.3) A 73 (93.6) abA 72 (92.3) abA 44 (56.4) abB 66 (84.6) A 62 (79.5) abA 42.620 <0.001 x 2014/1 71 (88.8) 67 (83.8) 75 (93.8) ab 72 (90) ab 41 (51.2) ab 66 (82.5) 65 (81.3) ab 54.255 <0.001 x 2014/2 66 (83.5) ABC 64 (81)C 77 (97.5) abB 69 (87.3) abABC 44 (55.7) abD 71 (89.9) ABC 60 (75.9) abACD 53.345 <0.001 x 2015 67 (85.9) A 68 (87.2) A 73 (93.6) abA 73 (93.6) abA 36 (46.2) abB 66 (84.6) A 65 (83.3) abA 69.690 <0.001 x 2016 70 (87.5) AB 68 (85) AB 76 (95) abB 72 (90) abAB 57 (71.3) bA 69 (86.3) AB 69 (86.3) abAB 19.256 0.004 x 2017 64 (85.3) ABCDEFGHİ 66 (88) FGHI 71 (94.7) abDEHI 65 (86.7) abCEGI 49 (65.3) abB 59 (78.7) ABCDEFGHI 65 (86.7) abACDEFGHI 26.213 <0.001 x 2018 58 (72.5) AB 59 (73.8) AB 68 (85) abB 59 (73.8) aAB 36 (45) abC 61 (76.3) AB 50 (62.5) aAC 35.693 <0.001 x 2019 66 (82.5) ABC 61 (76.3) CD 75 (93.8) abB 69 (86.3) abABC 46 (57.5) abD 65 (81.3) ABC 57 (71.3) abACD 37.884 <0.001 x 2020 68 (85) ABCD 66 (82.5) ABCD 74 (92.5) abCD 72 (90) abBD 56 (70) abA 67 (83.8) ABCD 64 (80) abABCD 17.776 0.005 x 2021 59 (75.6) ABC 59 (75.6) ABC 74 (94.9) abD 71 (91) abCD 41 (52.6) abB 60 (76.9) AC 61 (78.2) abAC 50.353 <0.001 x 2022 66 (82.5) A 64 (80) A 76 (95) abA 70 (87.5) abA 34 (42.5) aB 68 (85) A 67 (83.8) abA 72.939 <0.001 x 2023/1 71 (88.8) AB 68 (85) AB 78 (97.5) abB 74 (92.5) abAB 37 (46.3) abC 63 (78.8) A 65 (81.3) abA 79.469 <0.001 x 2023/2 63 (78.8) ABC 63 (78.8) ABC 76 (95) abD 73 (91.3) abCD 50 (62.5) abB 69 (86.3) ACD 57 (71.3) abAB 40.145 <0.001 x 2024/1 65 (81.3) ABC 63 (78.8) C 77 (96.3) abB 70 (87.5) abABC 39 (48.8) abD 68 (85) ABC 62 (77.5) abAC 60.100 <0.001 x 2024/2 65 (81.3) ABCDE 65 (81.3) ABCDE 72 (90) abDE 67 (83.8) aCE 48 (60) abB 66 (82.5) ACDE 64 (80) abABCDE 23.331 0.001 x Test Statistic 18.659 21.392 32.89 41.594 49.267 11.867 35.512 p 0.336 x 0.200 x 0.007 x <0.001 x <0.001 y 0.807 x 0.005 x x : Monte Carlo–corrected Fisher’s exact test; y Pearson chi-square test; a–b : within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; A–I : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage) Table 4: Longitudinal question format specific accuracy of AI models on DUS questions. Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Restorative Dentistry MCQ 138 (90.2) Aa 137 (89.5) Aa 146 (95.4) Aa 141 (92.2) Aa 102 (66.7) Ab 136 (88.9) Aa 135 (88.2) A 60.111 <0.001 x IBMCQ 1 (25) b 1 (25) b 1 (25) b 1 (25) b 0 (0) b 0 (0) b 2 (50) 4.295 0.924 x CMCQ 18 (78.3) ab 20 (87) a 21 (91.3) a 21 (91.3) a 14 (60.9) ab 19 (82.6) a 16 (69.6) 10.452 0.101 x Test Statistic 11.763 9.565 14.489 11.164 7.013 16.000 8.655 p 0.003 x 0.009 x 0.001 x 0.004 x 0.023 x 0.001 x 0.01 x Prosthodontics MCQ 111 (76.6) ABC 102 (70.3) C 130 (89.7) Ab 123 (84.8) Aabc 60 (41.4) D 108 (74.5) AC 106 (73.1) AC 100.506 <0.001 x IBMCQ 3 (50) 3 (50) 3 (50) b 3 (50) ab 0 (0) 4 (66.7) 2 (33.3) 6.995 0.327 x CMCQ 22 (61.1) 23 (63.9) 30 (83.3) ab 24 (66.7) b 17 (47.2) 21 (58.3) 21 (58.3) 11.525 0.071 x Test Statistic 5.182 1.738 7.064 9.123 4.740 3.829 6.399 p 0.061 x 0.424 x 0.025 x 0.01 x 0.085 x 0.153 x 0.04 x Oral and Maxillofacial Surgery MCQ 133 (90.5) Aa 135 (91.8) Aa 143 (97.3) AB 146 (99.3) Ab 99 (67.3) C 134 (91.2) Aa 135 (91.8) aA 89.592 <0.001 x IBMCQ 2 (50) b 2 (50) b 3 (75) 2 (50) b 1 (25) 1 (25) b 2 (50) b 3.174 0.966 x CMCQ 14 (77.8) ab 14 (77.8) ab 17 (94.4) 16 (88.9) b 13 (72.2) 14 (77.8) ab 11 (61.1) b 7.455 0.276 x Test Statistic 7.184 8.391 5.118 17.267 3.129 12.512 15.533 p 0.017 x 0.011 x 0.08 x <0.001 x 0.188 x 0.001 x 0.001 x Oral and Maxillofacial Radiology MCQ 129 (88.4) A 126 (86.3) A 136 (93.2) A 135 (92.5) Aa 90 (61.6) B 129 (88.4) A 128 (87.7) aA 66.697 <0.001 x IBMCQ 6 (75) 5 (62.5) 6 (75) 3 (37.5) b 5 (62.5) 5 (62.5) 4 (50) b 3.615 0.826 x CMCQ 23 (88.5) 22 (84.6) 24 (92.3) 25 (96.2) a 21 (80.8) 21 (80.8) 19 (73.1) ab 7.420 0.270 x Test Statistic 1.647 3.291 3.384 15.675 3.613 4.854 9.382 p 0.5 x 0.181 x 0.187 x <0.001 x 0.166 x 0.066 x 0.01 x Periodontology MCQ 138 (86.3) aA 137 (85.6) aA 156 (97.5) B 145 (90.6) AB 88 (55) C 140 (87.5) A 131 (81.9) A 112.835 <0.001 x IBMCQ 0 (0) b 0 (0) b 1 (100) 1 (100) 0 (0) 1 (100) 0 (0) 6.471 1.000 x CMCQ 18 (69.2) ab 17 (65.4) b 25 (96.2) 23 (88.5) 19 (73.1) 23 (88.5) 17 (65.4) 15.255 0.018 x Test Statistic 8.193 9.386 2.462 1.116 4.220 0.688 6.706 p 0.011 x 0.007 x 0.549 x 0.749 x 0.073 x 1.000 x 0.02 x Orthodontics MCQ 119 (83.2) Aa 122 (85.3) Aab 136 (95.1) aB 130 (90.9) aAB 78 (54.5) C 118 (82.5) aA 122 (85.3) aAB 88.851 <0.001 x IBMCQ 8 (53.3) b 6 (40) b 9 (60) b 6 (40) b 4 (26.7) 6 (40) b 8 (53.3) b 4.700 0.595 x CMCQ 10 (83.3) ab 8 (66.7) ab 9 (75) b 9 (75) ab 6 (50) 8 (66.7) ab 6 (50) b 5.110 0.553 x Test Statistic 6.743 15.924 17.819 21.897 4.206 13.113 14.173 p 0.028 x <0.001 x <0.001 x <0.001 x 0.135 x 0.002 x 0.001 x x : Monte Carlo correction; y : Pearson chi-square test; a–c : within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; A–H : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly. Artificial intelligence tools Test Statistic p Chatgpt 5 Auto Chatgpt 4.0 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Qwen 3.0 MA Deepseek V3.2 Copilot Endodontics MCQ 116 (87.2) aAB 116 (87.2) aAB 128 (96.2) B 124 (93.2) aAB 85 (63.9) aC 113 (85) aA 116 (87.2) aAB 62.197 <0.001 x IBMCQ 2 (40) b 3 (60) ab 4 (80) 3 (60) b 2 (40) ab 4 (80) ab 1 (20) b 5.796 0.573 x CMCQ 25 (64.1) bABCDEF 21 (53.8) bEF 34 (87.2) CD 30 (76.9) bBDF 15 (38.5) bAE 24 (61.5) bABCDEF 20 (51.3) bABEF 27.273 <0.001 x Test Statistic 14.493 19.763 6.336 11.264 8.607 9.522 28.463 p 0.001 x <0.001 x 0.044 x 0.003 x 0.01 x 0.006 x <0.001 x Pediatric Dentistry MCQ 127 (90.1) aABC 124 (87.9) aC 138 (97.9) B 131 (92.9) aABC 81 (57.4) D 128 (90.8) ABC 122 (86.5) aAC 102.377 <0.001 x IBMCQ 2 (66.7) ab 2 (66.7) ab 3 (100) 1 (33.3) b 3 (100) 3 (100) 3 (100) ab 6.347 0.536 x CMCQ 21 (63.6) bAB 20 (60.6) bAB 30 (90.9) B 26 (78.8) bAB 16 (48.5) A 25 (75.8) AB 14 (42.4) bA 26.716 <0.001 x Test Statistic 13.845 13.208 4.303 11.812 2.825 5.325 26.515 p 0.001 x 0.001 x 0.176 x 0.004 x 0.271 x 0.080 x <0.001 x Total MCQ 1011 (86.6) Aa 999 (85.5) aA 1113 (95.3) Ab 1075 (92) aC 683 (58.5) aD 1006 (86.1) aA 995 (85.2) aD 752.421 <0.001 y IBMCQ 24 (52.2) bAB 22 (47.8) bAB 30 (65.2) bB 20 (43.5) bAB 15 (32.6) bA 24 (52.2) bAB 22 (47.8) bAB 10.778 0.087 x CMCQ 151 (70.9) cABCDEFG 145 (68.1) Cefg 190 (89.2) cH 174 (81.7) cDH 121 (56.8) aCG 155 (72.8) cBDF 124 (58.2) bACEG 85.206 <0.001 y Test Statistic 54.204 62.378 45.746 79.468 11.963 46.41 97.476 p <0.001 x <0.001 x <0.001 x <0.001 x <0.001 x <0.001 x <0.001 x x : Monte Carlo correction; y : Pearson chi-square test; a–c : within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; A–H : within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly Additional Declarations No competing interests reported. Cite Share Download PDF Status: Under Review Version 1 posted Reviews received at journal 17 Mar, 2026 Reviews received at journal 11 Mar, 2026 Reviews received at journal 09 Mar, 2026 Reviews received at journal 08 Mar, 2026 Reviews received at journal 08 Mar, 2026 Reviews received at journal 07 Mar, 2026 Reviews received at journal 06 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 06 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 05 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 05 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 05 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 05 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 05 Mar, 2026 Reviewers agreed at journal 05 Mar, 2026 Reviewers invited by journal 05 Mar, 2026 Editor invited by journal 05 Feb, 2026 Editor assigned by journal 05 Feb, 2026 Submission checks completed at journal 05 Feb, 2026 First submitted to journal 03 Feb, 2026 You are reading this latest preprint version Research Square lets you share your work early, gain feedback from the community, and start making changes to your manuscript prior to peer review in a journal. As a division of Research Square Company, we’re committed to making research communication faster, fairer, and more useful. We do this by developing innovative software and high quality services for the global research community. Our growing team is made up of researchers and industry professionals working together to solve the most critical problems facing scientific publishing. Also discoverable on Platform About Our Team In Review Editorial Policies Advisory Board Help Center Resources Author Services Accessibility API Access RSS feed Manage Cookie Preferences © Research Square 2026 | ISSN 2693-5015 (online) Privacy Policy Terms of Service Do Not Sell My Personal Information {"props":{"pageProps":{"initialData":{"identity":"rs-8772142","acceptedTermsAndConditions":true,"allowDirectSubmit":false,"archivedVersions":[],"articleType":"Research Article","associatedPublications":[],"authors":[{"id":603114493,"identity":"dadd3520-e945-4e7e-bbbb-6f469566abf6","order_by":0,"name":"Fatih Karaaslan","email":"","orcid":"","institution":"Usak University","correspondingAuthor":false,"prefix":"","firstName":"Fatih","middleName":"","lastName":"Karaaslan","suffix":""},{"id":603114494,"identity":"c70f3e77-b6de-4188-a5e8-1ea2d50d9c7c","order_by":1,"name":"Muhammed Halil Yilan","email":"","orcid":"","institution":"Usak University","correspondingAuthor":false,"prefix":"","firstName":"Muhammed","middleName":"Halil","lastName":"Yilan","suffix":""},{"id":603114495,"identity":"fe8aa52c-2d2b-405e-b8be-ad22b9cbbb52","order_by":2,"name":"Merve Tirimoğulları","email":"data:image/png;base64,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","orcid":"","institution":"Usak University","correspondingAuthor":true,"prefix":"","firstName":"Merve","middleName":"","lastName":"Tirimoğulları","suffix":""}],"badges":[],"createdAt":"2026-02-03 07:08:17","currentVersionCode":1,"declarations":"","doi":"10.21203/rs.3.rs-8772142/v1","doiUrl":"https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-8772142/v1","draftVersion":[],"editorialEvents":[],"editorialNote":"","failedWorkflow":false,"files":[{"id":104406126,"identity":"e6bbd958-88a9-4312-b917-e7b939c438e2","added_by":"auto","created_at":"2026-03-11 12:24:53","extension":"pdf","order_by":0,"title":"","display":"","copyAsset":false,"role":"manuscript-pdf","size":7171320,"visible":true,"origin":"","legend":"","description":"","filename":"manuscript.pdf","url":"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-8772142/v1/42acdab1-eed5-4047-8381-46b01014b45e.pdf"}],"financialInterests":"No competing interests reported.","formattedTitle":"Accuracy of Large Language Models in the Dental Specialization Examination: A Multidimensional Analysis","fulltext":[{"header":"Background","content":"\u003cp\u003eLarge Language Models (LLMs) are advanced artificial intelligence (AI) systems capable of understanding and generating human language through deep learning and large-scale neural network architectures. Trained on extensive textual corpora that include books, scientific literature, and online resources, LLMs have rapidly expanded into multiple domains of healthcare, supporting tasks such as clinical decision assistance, scientific writing, patient education, multilingual communication, and health professions education [1, 2]. Recent studies in medicine and dentistry suggest that LLMs may enhance learning efficiency and provide meaningful support in complex decision-making scenarios [3, 4].\u003c/p\u003e \u003cp\u003e Dentistry represents a particularly challenging field for AI-driven reasoning due to its reliance on visual\u0026ndash;spatial interpretation, specialty-specific biomechanical principles, and the integration of radiographic findings with contemporary clinical guidelines. Accurate decision-making across specialties such as periodontology, oral and maxillofacial surgery, orthodontics, and prosthodontics requires not only knowledge retrieval but also higher-order clinical reasoning [5, 6]. Consequently, evaluating LLM performance solely through overall accuracy is insufficient; performance must be examined across multiple dimensions, including discipline-specific variability, question format, and cognitive complexity.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn T\u0026uuml;rkiye, entry into postgraduate specialty programs has been regulated since 2012 through the Dental Specialization Examination (DUS), administered by the Assessment, Selection, and Placement Center (\u0026Ouml;SYM). The DUS is grounded in internationally recognized dental textbooks and encompasses eight clinical dental specialties, assessing both theoretical knowledge and applied clinical reasoning [7\u0026ndash;9]. These characteristics render the DUS a robust platform for evaluating LLM performance within a standardized and comprehensive dental assessment framework.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eEmerging research indicates that LLM accuracy varies widely depending on a model\u0026rsquo;s architecture, training data, and the modality of the presented questions [2, 10]. Standard multiple-choice questions (MCQs) primarily measure factual recall, whereas complex multiple-choice questions (CMCQs), which require evaluating multiple statements simultaneously, engage integrative reasoning processes [2, 6]. Image-based multiple-choice questions (IBMCQs), incorporating radiographs and clinical photographs, have been shown to be especially challenging for current AI systems, reflecting ongoing limitations in multimodal understanding [11].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eAlthough recent studies have explored LLM accuracy in selected dental specialties [7, 12], there remains a lack of comprehensive analyses that incorporate official DUS clinical sciences questions from multiple years, various question types, and multiple contemporary LLMs. This gap limits our understanding of specialty-specific performance, question-type sensitivity, and longitudinal stability. To address these gaps, the present study evaluates DUS clinical sciences questions from the 2012/1\u0026ndash;2024/2 examination periods across seven contemporary AI models. The study focuses on the following research questions:\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003col\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eDo AI models exhibit significant accuracy differences across dental specialties, both between models and within each model?\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eDoes model performance vary across examination years?\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eDo AI models demonstrate significant accuracy differences across MCQ, CMCQ, and IBMCQ formats?\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eHow do specialty \u0026times; question-type interactions influence model accuracy?\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003c/ol\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eBy addressing these questions, this study aims to provide a comprehensive and evidence-based assessment of the capabilities and limitations of current LLMs in dentistry, informing their safe and appropriate integration into dental education and clinical decision-support processes.\u003c/p\u003e"},{"header":"Methods","content":"\u003cp\u003e This study was conducted in accordance with the Declaration of Helsinki. Since only publicly available and official examination materials were used, no human participants or animal subjects were involved; therefore, ethical approval was not required. This methodological approach aligns with previous research evaluating LLMs using standardized examination datasets [2, 10].\u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec3\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eDataset\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe dataset consisted of clinical sciences questions from the DUS administered by the \u0026Ouml;SYM in T\u0026uuml;rkiye between the 2012/1 and 2024/2 examination periods. A systematic retrieval of publicly accessible examination booklets identified 1,427 eligible questions. Items annulled by \u0026Ouml;SYM after administration were excluded. All questions were analyzed in Turkish, the original language of the examination [8, 9]\u003c/p\u003e \u003cp\u003eQuestions were categorized into eight core dental clinical disciplines represented in the DUS:\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003col\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eProsthodontics\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Surgery\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Radiology\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003ePeriodontology\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eOrthodontics\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003eEndodontics\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003cspan\u003e \u003cli\u003e \u003cp\u003ePediatric Dentistry\u003c/p\u003e \u003c/li\u003e \u003c/span\u003e \u003c/ol\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eTo evaluate reasoning complexity, each question was further classified into one of three structural formats:\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cstrong\u003eMCQ (Multiple Choice Questions)\u003c/strong\u003e \u003cp\u003eStandard single-best-answer items assessing factual knowledge [13].\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cstrong\u003eCMCQ (Complex Multiple Choice Questions)\u003c/strong\u003e \u003cp\u003eMulti-statement items requiring simultaneous evaluation and higher-order integrative reasoning [6].\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cstrong\u003eIBMCQ (Image-Based Multiple Choice Questions)\u003c/strong\u003e \u003cp\u003eItems containing radiographic images, clinical photographs, or schematic diagrams that require multimodal visual interpretation [11].\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e\n\u003ch3\u003eAI Models and Implementation Protocol\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eSeven contemporary LLMs were evaluated:\u003c/p\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash (Google)\u003c/p\u003e \u003cp\u003eChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0 (OpenAI)\u003c/p\u003e \u003cp\u003eDeepSeek V3.2\u003c/p\u003e \u003cp\u003eCopilot (Microsoft)\u003c/p\u003e \u003cp\u003eQwen 3.0 MA (Alibaba)\u003c/p\u003e \u003cp\u003eAll interactions were conducted through the official web interfaces of each model using the Google Chrome browser. To prevent contextual leakage and cross-item contamination, each question was presented in a separate session, and chat history was cleared before the next question. The zero-shot prompting strategy followed previous methodological recommendations [2, 14]. No hints, examples, or chain-of-thought instructions were provided. A standard prompt format was used:\u003cdiv class=\"BlockQuote\"\u003e\u003cp\u003ePlease answer the following question by selecting the correct option: [Question Stem and Options].\u003c/p\u003e\u003c/div\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003eFor IBMCQ items, all visuals were uploaded directly into the multimodal interface of each model using the native image-analysis capabilities provided by the platform.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003eEvaluation of Responses\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eModel outputs were coded as correct or incorrect according to the official DUS answer keys. Two independent expert dentists performed the scoring.\u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec6\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eStatistical Analysis\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eData were analyzed using IBM SPSS Statistics v23. Associations between categorical variables were examined using Pearson\u0026rsquo;s chi-square test and Fisher\u0026rsquo;s exact test with Monte Carlo correction. Multiple pairwise comparisons were evaluated using Bonferroni-adjusted z-tests. Descriptive statistics for categorical variables were presented as frequencies (percentages). A p-value of \u0026lt;\u0026thinsp;0.05 was considered statistically significant.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"Results","content":"\u003cp\u003eA total of 1,427 DUS clinical sciences questions were analyzed across seven AI models. A comparison of overall accuracy rates revealed a statistically significant difference among the models (χ\u0026sup2; = 729.63; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy (93.4%; 1,333/1,427), whereas Qwen 3.0 MA demonstrated the lowest (57.4%; 819/1,427) (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab1\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 1\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eAccuracy comparison of AI models on DUS questions.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"5\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"2\" nameend=\"c3\" namest=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAnswer\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eFalse\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eTrue\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e241 (16.9)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1186 (83.1)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e729.630\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e261 (18.3)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1166 (81.7)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e94 (6.6)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1333 (93.4)\u003csup\u003eb\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e158 (11.1)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1269 (88.9)\u003csup\u003ec\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e608 (42.6)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e819 (57.4)\u003csup\u003ed\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e242 (17)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1185 (83)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e286 (20)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1141 (80)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"5\"\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;d\u003c/sup\u003e: artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly.\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"5\"\u003eOverall comparison was performed using the chi-square test (χ\u0026sup2; = 729.63, p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Different superscript letters indicate statistically significant differences between models after Bonferroni-adjusted post-hoc comparisons.\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec8\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003ePerformance Across Dental Disciplines\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eSignificant inter-model accuracy differences were observed in all eight dental disciplines (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001 for all; Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTable 2:\u0026nbsp;\u003c/strong\u003eLongitudinal discipline-specific accuracy of AI models on DUS questions\u003cstrong\u003e.\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" style=\"width: 66px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2012/1\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.810\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.985\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eProsthodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e5 (50)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e4.453\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.674\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Surgery\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7.910\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.167\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n 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\u003cp\u003e0.556\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePeriodontology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2.902\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd 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\u003cp\u003eOral and Maxillofacial Radiology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003csup\u003eab\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003csup\u003eab\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2.574\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.970\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n 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Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e5 (50)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7.106\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.312\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 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\u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePeriodontology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e4 (40)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e15.599\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n 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\u003cp\u003eOrthodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.527\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.000\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" 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\u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e3.505\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.808\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eEndodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e5 (55.6)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (66.7)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 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(86.1)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e153 (85)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e75.439\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eProsthodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e136 (72.7)\u003csup\u003ebA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e128 (68.4)\u003csup\u003ebA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e163 (87.2)\u003csup\u003ebB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n 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style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e155 (86.1)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e151 (83.9)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e69.605\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePeriodontology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e156 (83.4)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e154 (82.4)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e182 (97.3)\u003csup\u003eaB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e169 (90.4)\u003csup\u003eabcAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e107 (57.2)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e164 (87.7)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e148 (79.1)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e118.9\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eOrthodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e137 (80.6)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e136 (80)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e154 (90.6)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e145 (85.3)\u003csup\u003eacAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e88 (51.8)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e132 (77.6)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e136 (80)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e90.575\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eEndodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e143 (80.8)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e140 (79.1)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e166 (93.8)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e157 (88.7)\u003csup\u003eabcAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e102 (57.6)\u003csup\u003eaC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e141 (79.7)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e137 (77.4)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e84.236\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePediatric Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e150 (84.7)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e146 (82.5)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e171 (96.6)\u003csup\u003eaB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e158 (89.3)\u003csup\u003eabcAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e100 (56.5)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e156 (88.1)\u003csup\u003eaAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e139 (78.5)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e118.398\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e24.201\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.605\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e23.424\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e30.175\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.896\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.515\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e25.785\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.002\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;c\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;E\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eRestorative Dentistry: Accuracy rates ranged from 64.4% to 93.3%, with a significant difference among the models (χ\u0026sup2; = 75.44; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA performed significantly lower than all other models, while no significant differences were observed among the remaining models.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eProsthodontics: Accuracy ranged from 41.2% to 87.2% (χ\u0026sup2; = 110.54; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA showed the lowest accuracy, whereas Gemini 2.5 Pro achieved the highest. ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot performed comparably.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Surgery: Performance ranged from 66.9% to 97.0% (χ\u0026sup2; = 83.39; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA again showed the lowest accuracy, while Gemini 2.5 Flash achieved the highest.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Radiology: Accuracy ranged from 64.4% to 92.2% (χ\u0026sup2; = 69.61; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA performed significantly lower than all other models; no significant differences were found among the remaining models.\u003c/p\u003e \u003cp\u003ePeriodontology: Accuracy levels ranged from 57.2% to 97.3% (χ\u0026sup2; = 118.90; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Gemini 2.5 Pro showed the highest accuracy, whereas Qwen 3.0 MA again ranked last. Other models demonstrated comparable performance.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eOrthodontics: Accuracy ranged from 51.8% to 90.6% (χ\u0026sup2; = 90.58; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA exhibited the lowest performance. Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V3.2, and Copilot achieved significantly higher accuracy.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eEndodontics: Accuracy ranged from 57.6% to 93.8% (χ\u0026sup2; = 84.24; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA performed the lowest, while Gemini 2.5 Pro achieved the highest.\u003c/p\u003e \u003cp\u003ePediatric Dentistry: Accuracy rates ranged from 56.5% to 96.6% (χ\u0026sup2; = 118.40; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Qwen 3.0 MA again presented the lowest accuracy. Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash performed significantly better than the other models and did not differ from each other\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e\n\u003ch3\u003eWithin-Model Performance Across Dental Disciplines\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eWithin-model analyses demonstrated significant accuracy differences across dental disciplines for all seven AI models (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e). ChatGPT-5 Auto showed significant variation across disciplines (χ\u0026sup2; = 24.20; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.001), with the lowest accuracy in Prosthodontics (72.7%). Similarly, ChatGPT-4.0 exhibited significant inter-disciplinary differences (χ\u0026sup2; = 35.61; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) and performed the poorest in Prosthodontics (68.4%). Both Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash demonstrated significant discipline-specific variation (χ\u0026sup2; = 23.42; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.002 and χ\u0026sup2; = 30.18; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001, respectively). Gemini 2.5 Pro achieved its highest accuracy in Periodontology (97.3%), whereas Gemini 2.5 Flash performed best in Oral and Maxillofacial Surgery (97.0%). For both models, Prosthodontics remained the lowest-performing area (87.2% and 80.2%).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eQwen 3.0 MA exhibited consistently low accuracy across all disciplines (χ\u0026sup2; = 35.90; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), with the lowest performance in Prosthodontics (41.2%) and the highest in Oral and Maxillofacial Surgery (66.9%). DeepSeek V3.2 also showed significant variability (χ\u0026sup2; = 35.52; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), achieving its best performance in Pediatric Dentistry (88.1%), while again yielding lower accuracy in Prosthodontics (71.1%). Finally, Copilot demonstrated significant discipline-specific differences (χ\u0026sup2; = 25.79; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.001), with the highest accuracy in Restorative Dentistry (85.0%) and the lowest in Prosthodontics (69.0%)\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003eBetween-Model Performance Across Examination Years\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eBetween-model accuracy comparisons across examination years are summarized in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e. No statistically significant difference was observed among AI models in the 2012/1 period (χ\u0026sup2; = 10.98; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.086). However, significant inter-model variation emerged in 2012/2 (χ\u0026sup2; = 25.01; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.001) and continued throughout most subsequent years.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab3\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 3\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eLongitudinal year-specific accuracy of AI models on DUS questions. \u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003eA\u0026ndash;D\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"10\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"7\" nameend=\"c8\" namest=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2012/1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1.810\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.982\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2012/2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e2.902\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e0.919\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2013/1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003csup\u003eA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003csup\u003eA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003csup\u003eA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003csup\u003eA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e3 (30)\u003csup\u003eB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e8 (80)\u003csup\u003eAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e8 (80)\u003csup\u003eAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e21.237\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2013/2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e6 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\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e0.939\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e0.266\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.994\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.543\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.489\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e0.615\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"10\"\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;e\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;B\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eSignificant performance differences among models were identified in 2013/1 (χ\u0026sup2; = 56.78; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) and 2013/2 (χ\u0026sup2; = 42.62; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), with Qwen 3.0 MA showing markedly lower accuracy than all other models (65.8% and 56.4%, respectively). A significant difference was also detected in 2014/1 (χ\u0026sup2; = 54.26; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001); however, **post-hoc** comparisons did not reveal consistent pairwise separations. In 2014/2, a pronounced gap re-emerged (χ\u0026sup2; = 53.35; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), driven primarily by the substantial contrast between Qwen 3.0 MA (55.7%) and Gemini 2.5 Pro (97.5%).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eStatistically significant differences persisted across 2015 (χ\u0026sup2; = 69.69; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), 2016 (χ\u0026sup2; = 19.26; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.004), 2017 (χ\u0026sup2; = 26.21; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), and 2018 (χ\u0026sup2; = 35.69; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), with Qwen 3.0 MA consistently ranking as the lowest-performing model.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eSimilarly, significant inter-model differences were seen in 2019 (χ\u0026sup2; = 37.88; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), 2020 (χ\u0026sup2; = 17.78; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.005), 2021 (χ\u0026sup2; = 50.35; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), and 2022 (χ\u0026sup2; = 72.94; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). In the most recent examination periods\u0026mdash;2023/1 (χ\u0026sup2; = 79.47; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), 2023/2 (χ\u0026sup2; = 40.15; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), 2024/1 (χ\u0026sup2; = 60.10; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), and 2024/2 (χ\u0026sup2; = 23.33; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.001)\u0026mdash;significant accuracy differences continued to be observed. These differences were consistently attributable to the substantially low performance of Qwen 3.0 MA relative to the other models across multiple years\u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec11\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eWithin-Model Performance Across Examination Years\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eWithin-model analyses revealed distinct year-to-year performance patterns among the seven AI models (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e). ChatGPT-5 Auto showed no significant variation in accuracy across examination years (χ\u0026sup2; = 18.66; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.336). Likewise, ChatGPT-4.0 demonstrated stable performance with no year-dependent differences (χ\u0026sup2; = 21.39; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.200). In contrast, both Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash exhibited statistically significant year-related variability (χ\u0026sup2; = 32.89; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.007 and χ\u0026sup2; = 41.59; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001, respectively), indicating fluctuations in performance during different exam periods. Accuracy in the Qwen 3.0 MA model also varied significantly by year (χ\u0026sup2; = 49.27; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), reflecting consistent instability over time. Conversely, DeepSeek V3.2 showed no significant year-based differences (χ\u0026sup2; = 11.87; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.807), representing the most stable performance profile among all models. Finally, the Copilot model exhibited significant variation in accuracy across examination years (χ\u0026sup2; = 35.51; p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.005), indicating moderate year-dependent fluctuation\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec12\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eBetween-Model Performance According to Question Type\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eBetween-model comparisons across question formats revealed distinct performance patterns (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e). For the MCQ format, accuracy rates differed significantly among AI models (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Gemini 2.5 Pro (95.3%) and Gemini 2.5 Flash (92.0%) demonstrated the highest performance, whereas Qwen 3.0 MA (58.5%) showed significantly lower accuracy than all other models. In contrast, no statistically significant difference was observed among models in the IBMCQ format (p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.087). Accuracy values converged toward similar levels across models, indicating a general performance limitation in image-based reasoning. For the CMCQ format, statistically significant differences were again detected (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Gemini 2.5 Pro (89.2%) achieved the highest accuracy, followed by Gemini 2.5 Flash (81.7%). In contrast, Qwen 3.0 MA (56.8%) and Copilot (58.2%) exhibited substantially lower accuracy compared with the other models\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab4\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 4\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eLongitudinal question format specific accuracy of AI models on DUS questions. \u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo correction; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;c\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;H\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"10\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colspan=\"7\" nameend=\"c8\" namest=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eMCQ\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e138 (90.2)\u003csup\u003eAa\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e137 (89.5)\u003csup\u003eAa\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e146 (95.4)\u003csup\u003eAa\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e141 (92.2)\u003csup\u003eAa\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e102 (66.7)\u003csup\u003eAb\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e136 (88.9)\u003csup\u003eAa\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e135 (88.2)\u003csup\u003eA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e60.111\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eIBMCQ\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e1 (25)\u003csup\u003eb\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1 (25)\u003csup\u003eb\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1 (25)\u003csup\u003eb\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1 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align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e46.41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e97.476\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;0.001\u003c/b\u003e\u003csup\u003e\u003cb\u003ex\u003c/b\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003ctfoot\u003e \u003ctr\u003e\u003ctd colspan=\"10\"\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo correction; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;c\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;H\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e \u003c/tfoot\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec13\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eWithin-Model Performance According to Question Type\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eWithin-model analyses revealed statistically significant differences in accuracy across question formats for all seven AI models (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001 for all; Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e). A consistent pattern was observed, with MCQs yielding the highest accuracy, followed by CMCQs, and IBMCQs showing the lowest performance across all models. ChatGPT-5 Auto achieved accuracies of 86.6% (MCQ), 70.9% (CMCQ), and 52.2% (IBMCQ), while ChatGPT-4.0 demonstrated a similar decline (85.5%, 68.1%, and 47.8%, respectively). Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy across all formats (95.3%, 89.2%, and 65.2%), followed by Gemini 2.5 Flash (92.0%, 81.7%, and 43.5%). Qwen 3.0 MA showed consistently low performance (58.5%, 56.8%, and 32.6%), while DeepSeek V3.2 demonstrated moderate but format-dependent performance (86.1%, 72.8%, and 52.2%). Copilot also exhibited significant variation by question type, with accuracies of 85.2% for MCQs, 58.2% for CMCQs, and 47.8% for IBMCQs. Across all models, accuracy declined most sharply in the IBMCQ format, demonstrating the universal difficulty of image-based clinical reasoning tasks for current LLMs\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec14\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eDiscipline-Specific Performance by Question Type\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eDiscipline-specific question-type analyses demonstrated a consistent pattern across nearly all areas (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e). MCQs produced statistically significant between-model differences in every discipline (all p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001), indicating that standard knowledge-based items were the most effective in distinguishing model performance.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn contrast, no significant accuracy differences were observed among models for IBMCQs in any discipline (all p\u0026thinsp;\u0026gt;\u0026thinsp;0.05), despite accuracy ranges varying widely (e.g., 0\u0026ndash;75% in Oral and Maxillofacial Surgery; 20\u0026ndash;80% in Endodontics; 33.3\u0026ndash;100% in Pediatric Dentistry). This convergence suggests a universal limitation in image-based clinical reasoning across models.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eFor CMCQs, most disciplines similarly showed no significant between-model differences (p\u0026thinsp;\u0026gt;\u0026thinsp;0.05), including Restorative Dentistry, Prosthodontics, Oral and Maxillofacial Surgery, Oral and Maxillofacial Radiology, and Orthodontics. However, Endodontics and Pediatric Dentistry represented notable exceptions, where significant performance differences were detected among models (both p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Within these disciplines, accuracy ranges were wider (Endodontics: 38.5\u0026ndash;87.2%; Pediatric Dentistry: variable as shown in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e), indicating greater sensitivity of CMCQs to model-specific reasoning abilities.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eOverall, the findings indicate that MCQs consistently separate model performance across all specialties, while CMCQs do so only in select disciplines, and IBMCQs equalize performance across models, reflecting a shared multimodal limitation in current AI systems.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"Discussion","content":"\u003cp\u003eThe performance analysis based on DUS clinical science questions revealed a statistically consistent hierarchy among AI models (Gemini 2.5 Pro\u0026thinsp;\u0026gt;\u0026thinsp;Gemini 2.5 Flash\u0026thinsp;\u0026gt;\u0026thinsp;ChatGPT-5 Auto\u0026thinsp;\u0026asymp;\u0026thinsp;DeepSeek V3.2\u0026thinsp;\u0026asymp;\u0026thinsp;ChatGPT-4.0\u0026thinsp;\u0026asymp;\u0026thinsp;Copilot\u0026thinsp;\u0026gt;\u0026thinsp;Qwen 3.0 MA). This ranking demonstrates that contemporary LLMs differ not only in their capacity for factual knowledge retrieval but also in their abilities in clinical reasoning and contextual synthesis. The superior performance of Gemini 2.5 Pro suggests an enhanced reasoning architecture capable of holistic processing of multidisciplinary dental data and examination-style scenarios [15]. Although the Gemini family generally excelled in domain-specific knowledge retrieval, the comparatively lower accuracy of Gemini 2.5 Flash\u0026mdash;despite its speed-optimized architecture\u0026mdash;suggests a trade-off between computational efficiency and depth of inference. This distinction likely underlies the reduced performance of Flash in items requiring stepwise, high-level chain-of-thought reasoning compared with Pro [16, 17].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe convergence of performance among ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot is consistent with the \u0026ldquo;model convergence\u0026rdquo; phenomenon described in recent reports, in which upper-tier systems reach similar competence thresholds on well-standardized clinical content [14, 18]. Although these models demonstrate adequate mastery of foundational dental knowledge, they appear to share a common \u0026ldquo;reasoning ceiling\u0026rdquo; when confronted with multi-layered case-based questions. DeepSeek V3.2\u0026rsquo;s ability to match the performance of OpenAI models highlights the increasing competitiveness of alternative architectures in mastering technical dental terminology and exam-specific linguistic patterns [13, 19]. In contrast, Microsoft Copilot occupies the lower boundary of this mid-tier due to performance variability across question types and clinical domains [20, 21]. Qwen 3.0 MA, consistently positioned at the lowest performance tier, appears limited by insufficient adaptation to Turkish dental terminology and the structural characteristics of DUS items, despite broader competencies in general medical knowledge [13, 22].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Restorative Dentistry, Qwen 3.0 MA exhibited significantly lower accuracy than all other models, whereas no significant differences were observed among Gemini 2.5 Pro, ChatGPT-5 Auto, DeepSeek V3.2, ChatGPT-4.0, and Copilot. This performance convergence among upper-tier models reflects the highly standardized nature of restorative dentistry, which is governed by globally uniform adhesive protocols, material science principles, and treatment algorithms [20, 23]. Prior studies similarly reported comparable accuracy levels among GPT-4 and Gemini models in restorative dentistry questions, without meaningful statistical separation [10] [24]. Qwen\u0026rsquo;s underperformance likely stems from insufficient adaptation to Turkish restorative terminology and limited training data representing multi-step logical processes such as etching, bonding, and polymerization [25\u0026ndash;27].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Prosthodontics, Gemini 2.5 Pro demonstrated the highest accuracy, outperforming all other models in scenarios requiring advanced prosthetic treatment planning. This superiority suggests an enhanced capacity to integrate occlusal dynamics, vertical dimension assessment, and material selection via next-generation reasoning architecture [28]. Given the inherently complex biomechanical reasoning and three-dimensional conceptualization required in prosthodontics, this domain remains one of the most challenging for AI systems [29, 30]. The absence of significant differences among ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot indicates that these systems have reached a saturation point in theoretical prosthodontic knowledge, yet they still fall short of the contextual inferential depth achieved by Gemini 2.5 Pro [13, 26, 31, 32]. Qwen 3.0 MA showed the weakest performance, likely due to insufficient biomechanical and terminological representation in its training data [12, 26, 33].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Oral and Maxillofacial Surgery, Gemini 2.5 Flash achieved the highest accuracy, demonstrating strong proficiency in surgical complication management, anatomical interpretation, and emergency decision-making [26, 34]. This result aligns with previous findings showing near-expert performance of AI in maxillofacial pathology detection [33, 35]. The model\u0026rsquo;s success appears to stem from its ability to sustain rapid yet reliable multi-layered reasoning in high-risk scenarios involving drug interactions and systemic comorbidities [17]. In contrast, Qwen 3.0 MA again ranked lowest, reflecting limitations in anatomical precision, surgical terminology adaptation, and complication management frameworks within its training corpus [12, 17, 27]. Concerns regarding clinically hazardous hallucinations, particularly in surgical contexts, reinforce the need for caution when deploying lower-performing models for decision support tasks [15].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Oral and Maxillofacial Radiology, no statistically significant performance differences were found among Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, ChatGPT-5 Auto, ChatGPT-4.0, DeepSeek V3.2, and Copilot. This plateau aligns with previous findings indicating that LLMs reach a defined competency threshold when trained on structured radiology datasets and standardized reporting frameworks [36]. The global standardization of radiographic anatomy, radiation safety, and interpretation criteria likely contributes to this convergence [21]. Qwen 3.0 MA\u0026rsquo;s significantly lower accuracy highlights insufficient adaptation to radiological terminology and limited capability in reasoning processes required for differential diagnosis and artifact recognition [12, 13].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Periodontology, Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy, demonstrating strong capabilities in interpreting multi-parametric periodontal decision-support systems, including the 2017 classification [19, 21]. Because periodontology encompasses overlapping domains\u0026mdash;etiopathogenesis, staging and grading, surgical, and non-surgical therapies\u0026mdash;its interpretation requires structured chain-of-thought reasoning, which appears to be effectively executed by Gemini 2.5 Pro [2, 34]. Performance convergence among the remaining upper-tier models likely reflects the high global standardization of periodontal diagnostic frameworks, consistent with previous reports showing approximately 84% accuracy for GPT-based systems in periodontal assessments [37, 38]. Qwen 3.0 MA again performed significantly worse, consistent with the model\u0026rsquo;s difficulties in surgical terminology adaptation and advanced regenerative decision-making.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Orthodontics, Gemini 2.5 Pro demonstrated the highest accuracy, reflecting its capacity to form advanced chains of thought among cephalometric measurements, growth predictions, and biomechanical force systems [2, 39]. While AI systems can identify cephalometric landmarks with high accuracy, translating these geometric data into coherent treatment plans requires higher-order reasoning\u0026mdash;an ability most apparent in Gemini 2.5 Pro [40]. Qwen 3.0 MA displayed the lowest accuracy, consistent with its limited multi-parametric integration capacity and insufficient adaptation to orthodontic terminology [10, 27].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Endodontics, Gemini 2.5 Pro again achieved the highest accuracy, reflecting its ability to derive three-dimensional anatomical representations and reconstruct diagnostic\u0026ndash;therapeutic reasoning chains. This capability is crucial in scenarios involving complex canal morphologies, pulpal\u0026ndash;periapical disease classification, and protocol-based treatment planning [13, 34, 41]. Qwen 3.0 MA exhibited the lowest accuracy, consistent with its inability to surpass high-threshold validity standards and adapt to DUS-specific terminology structures [13, 15, 26]. The performance convergence of the remaining upper-tier models suggests saturation in theoretical endodontic knowledge, although none matched the multi-variable reasoning depth of Gemini 2.5 Pro [13, 35]. Despite high diagnostic accuracy reported in previous radiographic studies (90\u0026ndash;95%), the risk of clinically hazardous hallucinations highlights the need for expert oversight when applying AI in endodontic decision support [15, 42, 43].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn Pediatric Dentistry, Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash achieved statistically superior accuracy compared with all other models, establishing clear dual leadership in this domain. Their strong performance in rule-based and algorithm-driven domains\u0026mdash;such as trauma management, space maintenance, and developmental assessment\u0026mdash;reflects optimized reasoning pathways grounded in standardized clinical guidelines [13, 21, 24]. These results align with previous studies reporting high AI performance in pediatric diagnostic tasks, including caries detection and dental age estimation [40, 41, 44]. In contrast, Qwen 3.0 MA again ranked lowest, likely due to insufficient adaptation to pediatric terminology and its inability to meet high-threshold validity requirements [10, 27].\u003c/p\u003e \u003cp\u003e Across all AI models, Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology emerged as the disciplines with the most consistent and highest accuracy rates [13, 26]. This shared pattern reflects the strong reliance of both fields on globally standardized diagnostic structures and guideline-driven clinical pathways. Specifically, the structured logic of the 2017 periodontal classification, the algorithmic nature of surgical complication management, and the widespread use of standardized antibiotic\u0026ndash;analgesic protocols allow LLMs to operate within rule-based, deterministic reasoning frameworks [21, 26, 34]. The broader literature supports this observation: AI systems frequently achieve near-expert performance in protocol-oriented and pattern-recognition tasks such as identifying radiographic bone loss, delineating cystic or tumoral boundaries, and generating surgical risk stratification profiles [33, 37]. These characteristics collectively position Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology as relative \u0026ldquo;safe harbors\u0026rdquo; for current LLMs\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn stark contrast, prosthodontics consistently ranks as the discipline with the lowest accuracy across all evaluated AI systems [13, 24]. Even state-of-the-art models such as GPT-4, which exceed 90% accuracy in multiple clinical domains, have been shown to decline into the 70% range when confronted with prosthodontic questions [24]. This performance gap is consistent with the inherently complex and multidimensional decision-making that characterizes prosthodontics. Unlike diagnosis-oriented branches, prosthodontics requires the integration of occlusal dynamics, biomechanical principles, aesthetic design, material science, and three-dimensional spatial reasoning\u0026mdash;cognitive domains that place substantial demands on text-based AI architectures [20, 21, 26, 29, 30]. As noted by Gheisarifar et al., current LLMs exhibit limited capacity for the nuanced multi-parameter synthesis required in tasks such as removable partial denture design, vertical dimension planning, or comprehensive full-mouth rehabilitation [10]. Even Gemini 2.5 Pro\u0026mdash;the highest-performing model overall\u0026mdash;shows a notable reduction in prosthodontic accuracy, reinforcing the view that this field represents a true \u0026ldquo;clinical bottleneck\u0026rdquo; for AI [13, 21]. Collectively, these findings demonstrate a clear hierarchy of domain-specific AI competence: while LLMs approach expert-level performance in diagnostically driven and protocol-governed specialties such as oral and maxillofacial surgery and periodontology, they remain at a developmental stage in reconstruction-oriented disciplines where individualized judgment and creative synthesis are indispensable [19, 45]. As emphasized by Najeeb and Islam, the opacity of AI reasoning \u0026ldquo;black-box problem\u0026rdquo; magnifies risks in technically sensitive fields, underscoring the necessity of robust human-in-the-loop oversight for safe clinical deployment [35, 46].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eWhen the year-based performance trajectories of AI systems were evaluated longitudinally, Gemini 2.5 Pro consistently emerged as the highest-performing model, maintaining a statistically significant separation from all competitors across exam years [21]. This sustained superiority suggests that the architecture of Gemini 2.5 Pro is strongly aligned with contemporary medical and dental knowledge, enabling robust performance despite fluctuations in question difficulty, thematic distribution, and examination style [21, 26]. Accordingly, the model exemplifies the characteristics of a mature \u0026ldquo;Virtual AI,\u0026rdquo; combining a comprehensive knowledge base with adaptability and generalizability across evolving assessment contexts [41, 47]. Conversely, Qwen 3.0 MA persistently ranked at the bottom of the performance hierarchy across all evaluated years [13]. This enduring deficit aligns with the \u0026ldquo;reliability concern\u0026rdquo; identified by Gheisarifar et al., wherein low-accuracy models are more likely to generate contradictory or inconsistent responses when confronted with similar clinical scenarios at different time points [10]. The risk is particularly significant given the propensity of such systems to produce persuasive yet incorrect explanations, a phenomenon widely recognized as a major source of misinformation in both educational and clinical settings [32]. Moreover, Qwen\u0026rsquo;s limited adaptation to the structural features of DUS items and its insufficient alignment with Turkish dental terminology appear to have intensified the model\u0026rsquo;s performance fragility as exam formats evolved [13, 26].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eA complementary analysis focusing on temporal stability revealed that DeepSeek V3.2 exhibited the greatest year-to-year consistency, followed by ChatGPT-5 Auto and ChatGPT-4.0 [13, 21]. The low variance observed in these models across exam periods and dental disciplines suggests a resilient and predictable knowledge-retrieval architecture capable of maintaining performance despite changes in exam structure or literature trends [21, 26]. As highlighted by Eggmann et al. and Danesh et al., such stability enhances the clinical and educational utility of AI systems by providing a more \u0026ldquo;predictable assistant profile\u0026rdquo; [14, 32]. A paradoxical finding concerns Gemini 2.5 Pro. Despite its clear superiority in overall accuracy, the model demonstrated moderate-to-low temporal stability, with statistically significant fluctuations across years [21, 48]. This pattern suggests that the model\u0026rsquo;s performance trajectory is shaped not by gradual evolution but by discontinuous, iteration-driven leaps\u0026mdash;consistent with Alshammari et al.\u0026rsquo;s observation that rapidly updated multimodal systems may exhibit periodic dips in coherence during developmental transitions [27]. At the bottom of the stability hierarchy, Qwen 3.0 MA again demonstrated both low accuracy and high temporal variance, aligning with concerns regarding hallucination and inconsistent reasoning in low-performing LLMs [10]. Overall, these findings reinforce a central principle: accuracy and stability are distinct attributes. DeepSeek V3.2 appears best suited for longitudinal educational contexts, whereas Gemini 2.5 Pro\u0026mdash;though the highest performer\u0026mdash;requires expert oversight due to its temporal variability. Qwen 3.0 MA remains unsuitable for high-stakes applications [24, 35].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eQuestion-format analysis further revealed that item structure is a decisive factor in AI performance. In MCQ and CMCQ formats, Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy, reflecting its capability to form precise logical connections between dental terminology, embedded clinical indicators, and treatment concepts [12, 21]. However, in IBMCQ items, although Gemini 2.5 Pro retained the highest numerical score, the difference was not statistically significant. All models exhibited steep declines and converged within a narrow, low-accuracy range. This convergence indicates that image interpretation\u0026mdash;requiring radiographic pattern recognition and clinical contextualization\u0026mdash;remains a significant technical bottleneck for current LLMs. The persistent challenges in visual-textual integration reported by Khanagar et al. and Zhu et al. closely parallel the patterns observed in this study [11, 33]. These results emphasize the necessity of expert supervision in image-based assessments, consistent with the principles of Augmented Intelligence [35, 38].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eWithin-model analyses revealed a notable 'stability\u0026ndash;accuracy paradox.' Qwen 3.0 MA exhibited the highest cross-format stability, but this stability stemmed from uniformly low performance\u0026mdash;a 'flat but low plateau'\u0026mdash;rather than genuine resilience [13]. In contrast, Gemini 2.5 Pro combined high accuracy with strong cross-format stability, demonstrating only minimal performance decline from MCQ to CMCQ and IBMCQ formats. This indicates a robust capacity for structural adaptation and reinforces the model\u0026rsquo;s suitability for diverse examination contexts [21, 34, 35]. Copilot, by comparison, exhibited the greatest instability, with pronounced performance drops as tasks increased in cognitive complexity\u0026mdash;from simple factual recall to multi-step case reasoning and visual\u0026ndash;textual interpretation [13, 20]. This aligns with reports describing certain LLMs as vulnerable to performance collapse and hallucination under high-load reasoning demands [34, 35].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eFinally, discipline-specific analyses across question types presented substantial variability. In MCQs, Gemini 2.5 Pro led in all disciplines except for Oral and Maxillofacial Surgery, where Gemini 2.5 Flash ranked first\u0026mdash;likely due to the protocol-oriented and decision-pathway nature of surgical items [21, 26]. In CMCQs, Gemini 2.5 Pro remained dominant; however, Gemini 2.5 Flash led in Oral and Maxillofacial Radiology, while ChatGPT-5 Auto excelled in Orthodontics, reflecting differences in cognitive task structure across disciplines [13, 21]. In IBMCQs, discipline-dependent differences disappeared entirely, confirming that multimodal processing remains a universal bottleneck for current AI systems [34, 35].\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThis study provides a multidimensional assessment of AI performance in dental specialty examinations; however, several limitations warrant consideration. Because LLMs undergo continuous updates, the results represent a cross-sectional snapshot that is vulnerable to \u0026ldquo;model drift,\u0026rdquo; whereby future iterations may exhibit altered reasoning patterns. Additionally, although DUS questions are standardized, they offer only a static approximation of clinical reality, lacking the dynamic complexity of real patient care\u0026mdash;thereby creating a \u0026ldquo;simulation gap\u0026rdquo; between exam performance and genuine clinical reasoning. The predominance of English-language training data presents a further constraint, as linguistic mismatches with Turkish dental terminology may induce semantic errors or reduce accuracy in models with limited multilingual optimization. Finally, the study assessed performance in controlled, interaction-free conditions, without the influence of real-time prompting or user expertise. Future studies integrating dynamic prompts, multimodal inputs, and authentic case simulations are needed to evaluate AI performance under realistic clinical conditions.\u003c/p\u003e"},{"header":"Conclusions","content":"\u003cp\u003eThis study provides a multidimensional evaluation of contemporary AI models in the context of dental specialty examinations, demonstrating a clear hierarchy in performance, stability, and domain-specific competency. Gemini 2.5 Pro consistently achieved the highest overall and year-to-year accuracy, while Qwen 3.0 MA ranked lowest across all domains. Although DeepSeek V3.2 emerged as the most temporally stable model, Gemini 2.5 Pro exhibited moderate variability despite its superior accuracy.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eAcross question formats, Gemini 2.5 Pro showed the strongest performance in MCQ and CMCQ, whereas all models experienced a substantial decline in accuracy and convergence in IBMCQ, highlighting persistent limitations in multimodal integration. Discipline-specific analyses revealed that Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology were the best-performing fields for AI, while Prosthodontics remained the most challenging due to its high biomechanical and spatial complexity. Moreover, discipline-format intersections showed complementary strengths in other models: Gemini 2.5 Flash performed best in surgical and radiological MCQs, while ChatGPT-5 Auto excelled in orthodontic case-based reasoning.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eCollectively, these findings indicate that AI systems offer substantial value as adjuncts in dental education, examination preparation, and clinical decision support. However, current models have not yet achieved the cognitive depth, multimodal reliability, or longitudinal consistency required for autonomous use\u0026mdash;particularly in prosthetic planning, complex case management, and image-based diagnostics. Therefore, AI should be integrated within an Augmented Intelligence framework, applied under expert supervision, and selected according to discipline- and task-specific requirements to ensure safe and effective implementation in dental practice and assessment environments.\u003c/p\u003e"},{"header":"Abbreviations","content":"\u003cp\u003e* \u003cstrong\u003eAI:\u003c/strong\u003e Artificial Intelligence * \u003cstrong\u003eLLM:\u003c/strong\u003e Large Language Model * \u003cstrong\u003eDUS:\u003c/strong\u003e Dental Specialization Examination (Diş Hekimliğinde Uzmanlık Eğitimi Giriş Sınavı) * \u003cstrong\u003e\u0026Ouml;SYM:\u003c/strong\u003e Assessment, Selection, and Placement Center (\u0026Ouml;l\u0026ccedil;me, Se\u0026ccedil;me ve Yerleştirme Merkezi) * \u003cstrong\u003eMCQ:\u003c/strong\u003e Multiple Choice Question * \u003cstrong\u003eCMCQ:\u003c/strong\u003e Complex Multiple Choice Question * \u003cstrong\u003eIBMCQ:\u003c/strong\u003e Image-Based Multiple Choice Question\u003c/p\u003e"},{"header":"Declarations","content":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eEthics approval and consent to participate\u003c/strong\u003e Not applicable. This study was conducted using publicly available and official examination materials from the Assessment, Selection, and Placement Center (\u0026Ouml;SYM). No human participants or animal subjects were involved.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eConsent for publication\u003c/strong\u003e Not applicable.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAvailability of data and materials\u003c/strong\u003e The datasets supporting the conclusions of this article are included within the article.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCompeting interests\u003c/strong\u003e The authors declare that they have no competing interests.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eFunding\u003c/strong\u003e The authors declare that no funding or financial support was received for this study.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAuthors\u0026apos; contributions\u003c/strong\u003e FK conceived and designed the study. HY and MT performed the data collection, initial model interactions, conducted the statistical analysis, and interpreted the results. FK drafted the manuscript. All authors read and approved the final manuscript.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eAcknowledgements\u003c/strong\u003e Not applicable.\u003c/p\u003e"},{"header":"References","content":"\u003col\u003e\n\u003cli\u003eLin, C.C.-C., et al., Performance of artificial intelligence chatbots in National dental licensing examination. J Dent Sci, 2025.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eHlaing, N.H.M.M., et al., Chain-of-Thought reasoning versus linguistic optimization for artificial intelligence models on the prosthodontics section of a dental licensing examination. J Prosthet Dent, 2025.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAkitomo, T., et al., Artificial Intelligence\u0026rsquo;s Performance on the Japanese National Dental Examination. 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(18.3)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 22px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1166 (81.7)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 21px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 14px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 24px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 17px;\"\u003e\n \u003cp\u003e94 (6.6)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 22px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1333 (93.4)\u003csup\u003eb\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 21px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 14px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 24px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 17px;\"\u003e\n \u003cp\u003e158 (11.1)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 22px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1269 (88.9)\u003csup\u003ec\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 21px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 14px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 24px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 17px;\"\u003e\n \u003cp\u003e608 (42.6)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 22px;\"\u003e\n \u003cp\u003e819 (57.4)\u003csup\u003ed\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 21px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 14px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 24px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 17px;\"\u003e\n \u003cp\u003e242 (17)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 22px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1185 (83)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 21px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 14px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 24px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 17px;\"\u003e\n \u003cp\u003e286 (20)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 22px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1141 (80)\u003csup\u003ea\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 21px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test;\u0026nbsp;\u003csup\u003ea\u0026ndash;d\u003c/sup\u003e: artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly.\u003cbr\u003e\u0026nbsp;Overall comparison was performed using the chi-square test (\u0026chi;\u0026sup2; = 729.63, p \u0026lt; 0.001). Different superscript letters indicate statistically significant differences between models after Bonferroni-adjusted post-hoc comparisons.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTable 2:\u0026nbsp;\u003c/strong\u003eLongitudinal discipline-specific accuracy of AI models on DUS questions\u003cstrong\u003e.\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" style=\"width: 66px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2012/1\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.810\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.985\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eProsthodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e5 (50)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e4.453\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.674\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Surgery\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 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border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" style=\"width: 66px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n 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and Maxillofacial Radiology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2.133\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.000\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" 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the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\n\u003ctable border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" style=\"width: 66px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n 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\u003cp\u003e149 (88.2)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e148 (87.6)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e83.387\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eOral and Maxillofacial Radiology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e158 (87.8)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e153 (85)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e166 (92.2)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e163 (90.6)\u003csup\u003eabcA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e116 (64.4)\u003csup\u003eaB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e155 (86.1)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e151 (83.9)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e69.605\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePeriodontology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e156 (83.4)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e154 (82.4)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e182 (97.3)\u003csup\u003eaB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e169 (90.4)\u003csup\u003eabcAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e107 (57.2)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e164 (87.7)\u003csup\u003eaA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e148 (79.1)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e118.9\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eOrthodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e137 (80.6)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e136 (80)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e154 (90.6)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e145 (85.3)\u003csup\u003eacAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e88 (51.8)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e132 (77.6)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e136 (80)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e90.575\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eEndodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e143 (80.8)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e140 (79.1)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e166 (93.8)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e157 (88.7)\u003csup\u003eabcAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e102 (57.6)\u003csup\u003eaC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e141 (79.7)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e137 (77.4)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e84.236\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePediatric Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e150 (84.7)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e146 (82.5)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e171 (96.6)\u003csup\u003eaB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e158 (89.3)\u003csup\u003eabcAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e100 (56.5)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e156 (88.1)\u003csup\u003eaAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e139 (78.5)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e118.398\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e24.201\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.605\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e23.424\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e30.175\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.896\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.515\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e25.785\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 18px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.002\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;c\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;E\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTable 3:\u0026nbsp;\u003c/strong\u003eLongitudinal year-specific accuracy of AI models on DUS questions.\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" valign=\"bottom\" style=\"width: 70px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2012/1\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e6 (60)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.810\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.982\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2012/2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7 (70)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n 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Pearson chi-square test; \u003csup\u003eA\u0026ndash;D\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" valign=\"bottom\" style=\"width: 70px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n 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\u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2024/1\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e4 (40)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e13.915\u003c/p\u003e\n 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\u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e9 (90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2.816\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.938\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e7.592\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e10.035\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e15.287\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8.799\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e15.585\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e15.169\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e14.269\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.997\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.939\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.266\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.994\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.543\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.489\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.615\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003cstrong\u003e:\u003c/strong\u003e Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;e\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;B\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" valign=\"bottom\" style=\"width: 70px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003ePeriodontology\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 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\u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.014\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.016\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.313\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.032\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.049\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex:\u003c/sup\u003e Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003cstrong\u003ey\u003c/strong\u003e Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;e\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;E\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 13.1922%;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" valign=\"bottom\" style=\"width: 71.1726%;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11.8892%;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 13.1922%;\"\u003e\n \u003cp\u003eEndodontics\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11.8892%;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd 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(90)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e8 (80)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e1.642\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.997\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 13.1922%;\"\u003e\n \u003cp\u003e2013/1\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11.8892%;\"\u003e\n \u003cp\u003e10 (100)\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" 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\u003cp\u003e1.000\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.313\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.007\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.807\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.799\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003cstrong\u003e:\u003c/strong\u003e Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003cstrong\u003ey\u003c/strong\u003e Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;b\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;E\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" valign=\"bottom\" style=\"width: 70px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 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14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2014/2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e66 (83.5)\u003csup\u003eABC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e64 (81)C\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e77 (97.5)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e69 (87.3)\u003csup\u003eabABC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e44 (55.7)\u003csup\u003eabD\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e71 (89.9)\u003csup\u003eABC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e60 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(93.6)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e36 (46.2)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e66 (84.6)\u003csup\u003eA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e65 (83.3)\u003csup\u003eabA\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e69.690\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2016\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e70 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\u003cp\u003e19.256\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.004\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2017\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e64 (85.3)\u003csup\u003eABCDEFGHİ\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e66 (88)\u003csup\u003eFGHI\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e71 (94.7)\u003csup\u003eabDEHI\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e65 (86.7)\u003csup\u003eabCEGI\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e49 (65.3)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e59 (78.7)\u003csup\u003eABCDEFGHI\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e65 (86.7)\u003csup\u003eabACDEFGHI\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e26.213\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2018\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e58 (72.5)\u003csup\u003eAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e59 (73.8)\u003csup\u003eAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e68 (85)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e59 (73.8)\u003csup\u003eaAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e36 (45)\u003csup\u003eabC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e61 (76.3)\u003csup\u003eAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e50 (62.5)\u003csup\u003eaAC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.693\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 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\u003cp\u003e76 (95)\u003csup\u003eabD\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e73 (91.3)\u003csup\u003eabCD\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e50 (62.5)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e69 (86.3)\u003csup\u003eACD\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e57 (71.3)\u003csup\u003eabAB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e40.145\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2024/1\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e65 (81.3)\u003csup\u003eABC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e63 (78.8)\u003csup\u003eC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e77 (96.3)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e70 (87.5)\u003csup\u003eabABC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e39 (48.8)\u003csup\u003eabD\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e68 (85)\u003csup\u003eABC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e62 (77.5)\u003csup\u003eabAC\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e60.100\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003e2024/2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e65 (81.3)\u003csup\u003eABCDE\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e65 (81.3)\u003csup\u003eABCDE\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e72 (90)\u003csup\u003eabDE\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e67 (83.8)\u003csup\u003eaCE\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e48 (60)\u003csup\u003eabB\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e66 (82.5)\u003csup\u003eACDE\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e64 (80)\u003csup\u003eabABCDE\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e23.331\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e18.659\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e21.392\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e32.89\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e41.594\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e49.267\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e11.867\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e35.512\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 14px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.336\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.200\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.007\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.807\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.005\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003cstrong\u003e:\u003c/strong\u003e Monte Carlo\u0026ndash;corrected Fisher\u0026rsquo;s exact test; \u003cstrong\u003ey\u003c/strong\u003e Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;b\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. years sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;I\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly; frequency (percentage)\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eTable 4: Longitudinal question format specific accuracy of AI models on DUS questions.\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 16px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" style=\"width: 70px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 5px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 16px;\"\u003e\n \u003cp\u003eRestorative Dentistry\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 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\u003cp\u003e15.924\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e17.819\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e21.897\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e4.206\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e13.113\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e14.173\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 16px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.028\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u0026lt;0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e0.135\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.002\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u003cstrong\u003e0.001\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 5px;\"\u003e\u003cbr\u003e\u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003csup\u003ex\u003c/sup\u003e: Monte Carlo correction; \u003csup\u003ey\u003c/sup\u003e: Pearson chi-square test; \u003csup\u003ea\u0026ndash;c\u003c/sup\u003e: within each artificial intelligence tool. question types sharing the same letter do not differ significantly; \u003csup\u003eA\u0026ndash;H\u003c/sup\u003e: within each question type. artificial intelligence tools sharing the same letter do not differ significantly.\u003c/p\u003e\n\u003ctable border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" width=\"100%\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" valign=\"bottom\" style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003e\u0026nbsp;\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd colspan=\"7\" style=\"width: 71px;\"\u003e\n \u003cp\u003eArtificial intelligence tools\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eTest Statistic\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd rowspan=\"2\" style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003ep\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd style=\"width: 12px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 5 Auto\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eChatgpt 4.0\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Pro\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 9px;\"\u003e\n \u003cp\u003eGemini 2.5 Flash\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 8px;\"\u003e\n \u003cp\u003eQwen 3.0 MA\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 11px;\"\u003e\n \u003cp\u003eDeepseek V3.2\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003ctd style=\"width: 10px;\"\u003e\n \u003cp\u003eCopilot\u003c/p\u003e\n \u003c/td\u003e\n \u003c/tr\u003e\n \u003ctr\u003e\n \u003ctd valign=\"bottom\" style=\"width: 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All items were evaluated in Turkish, classified into eight clinical dental disciplines, and categorized into MCQ, CMCQ, or IBMCQ formats. Each question was independently submitted to seven contemporary LLMs, and responses were scored against the official answer keys. Statistical comparisons were performed using chi-square tests with Bonferroni-adjusted multiple comparisons (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05).\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eResults\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eSignificant differences in accuracy were observed among the seven LLMs (χ\u0026sup2; = 729.63; p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Gemini 2.5 Pro achieved the highest accuracy (93.4%), whereas Qwen 3.0 MA showed the lowest (57.4%). Across disciplines, Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology demonstrated the highest accuracies, while Prosthodontics consistently exhibited the lowest performance (all p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001). Accuracy differed significantly in MCQ and CMCQ formats (both p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.001) but declined sharply in IBMCQ items (32.6%\u0026ndash;65.2%), where inter-model differences were not significant (p\u0026thinsp;=\u0026thinsp;0.087). Year-based analyses indicated significant inter-model variation (p\u0026thinsp;\u0026lt;\u0026thinsp;0.05), with DeepSeek-V3.2 showing the greatest temporal stability.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eConclusions\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThis study demonstrates clear performance differences among contemporary AI models in dental specialty examinations. Gemini 2.5 Pro showed the highest overall and year-to-year accuracy, whereas Qwen 3.0 MA consistently performed the lowest. DeepSeek V3.2 was the most stable model over time. While Gemini 2.5 Pro excelled in MCQ and CMCQ formats, all models exhibited marked accuracy loss in image-based IBMCQ items. The highest domain-specific performance occurred in Oral and Maxillofacial Surgery and Periodontology, whereas Prosthodontics remained the most challenging field.\u003c/p\u003e","manuscriptTitle":"Accuracy of Large Language Models in the Dental Specialization Examination: A Multidimensional Analysis","msid":"","msnumber":"","nonDraftVersions":[{"code":1,"date":"2026-03-10 16:23:10","doi":"10.21203/rs.3.rs-8772142/v1","editorialEvents":[{"type":"communityComments","content":0},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-17T21:38:13+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-11T18:21:20+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-09T12:08:37+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-08T11:51:26+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-08T11:10:49+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-07T10:54:11+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"editorInvitedReview","content":"","date":"2026-03-06T17:21:15+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"282972730029481526329323780536108514440","date":"2026-03-06T08:47:06+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"45528107166407350137487930075162312866","date":"2026-03-05T12:41:54+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"169480437086413264736668562259889637970","date":"2026-03-05T12:34:13+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"293608274657054087918323970693440766609","date":"2026-03-05T12:33:35+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"252871235012440321136429867398928533108","date":"2026-03-05T12:27:32+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"315286910727761750749496010194137490773","date":"2026-03-05T12:27:28+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewerAgreed","content":"159497876095653928667323459691649481175","date":"2026-03-05T12:27:09+00:00","index":"hide","fulltext":""},{"type":"reviewersInvited","content":"","date":"2026-03-05T12:07:30+00:00","index":"","fulltext":""},{"type":"editorInvited","content":"","date":"2026-02-05T09:45:19+00:00","index":"","fulltext":""},{"type":"editorAssigned","content":"","date":"2026-02-05T07:24:01+00:00","index":"","fulltext":""},{"type":"checksComplete","content":"","date":"2026-02-05T07:17:27+00:00","index":"","fulltext":""},{"type":"submitted","content":"BMC Oral Health","date":"2026-02-03T06:56:54+00:00","index":"","fulltext":""}],"status":"published","journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"bmc-oral-health","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":false,"externalIdentity":"ohea","sideBox":"Learn more about [BMC Oral Health](http://bmcoralhealth.biomedcentral.com/)","snPcode":"","submissionUrl":"https://www.editorialmanager.com/ohea/default.aspx","title":"BMC Oral Health","twitterHandle":"BMC_series","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"em","reportingPortfolio":"BMC Series","inReviewEnabled":true,"inReviewRevisionsEnabled":true}}],"origin":"","ownerIdentity":"45f9e302-f41e-4873-9032-2dc39a469441","owner":[],"postedDate":"March 10th, 2026","published":true,"recentEditorialEvents":[],"rejectedJournal":[],"revision":"","amendment":"","status":"under-review","subjectAreas":[],"tags":[],"updatedAt":"2026-03-10T16:23:10+00:00","versionOfRecord":[],"versionCreatedAt":"2026-03-10 16:23:10","video":"","vorDoi":"","vorDoiUrl":"","workflowStages":[]},"version":"v1","identity":"rs-8772142","journalConfig":"researchsquare"},"__N_SSP":true},"page":"/article/[identity]/[[...version]]","query":{"redirect":"/article/rs-8772142","identity":"rs-8772142","version":["v1"]},"buildId":"XKTyCvWXoU3ODBz1xrDgd","isFallback":false,"isExperimentalCompile":false,"dynamicIds":[84888],"gssp":true,"scriptLoader":[]}