Bu bölüm, klinik yapay zeka (Artificial Intelligence, AI) ve makine öğrenimi (Machine Learning, ML) temelli tahmin modellerinin şeffaf raporlanmasına yönelik Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis–Artificial Intelligence (TRIPOD+AI, 2024) ile Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis–Large Language Models (TRIPOD-LLM, 2025) kılavuzlarını sistematik biçimde değerlendirmektedir. Öncelikle TRIPOD’ın klasik sürümünden bu yana metodolojik gereksinimlerin nasıl evrildiğini ortaya koymaktadır. İkinci kısımda, TRIPOD+AI’nin on dört ek maddesi ve TRIPOD-LLM’nin büyük dil modelleri özel ilkeleri üzerinden veri yönetimi, model geliştirme-doğrulama, yorumlanabilirlik, etik ve yanlılık analizleri için ayrıntılı kontrol listeleri sunmaktadır. Eksik veri yönetimi, veri sızıntısı, tekil metrik kullanımı ve haricî doğrulama eksikliği gibi yaygın hataları örnekleyerek bunlara yönelik önleme stratejilerini tartışmaktadır. Son bölüm, biyoistatistikçilerin kuramsal rehberlik rolünü vurgulamakta; federatif öğrenme, gizlilik-korumalı AI ve adillik-odaklı değerlendirmeler ışığında geleceğe yönelik araştırma gündemini çizmektedir.