Psikiyatride Makine Öğrenme

Özet: Araştırmacılar, günlük konuşmanızdaki değişiklikleri temel alarak, akıl sağlığındaki ufak değişiklikleri tespit edebilecek bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Doktorlar, yapay zeka alanındaki gelişmeler sayesinde; hastalığın teşhisini daha kolay koyabilecek, yüzlerce kilometre uzaklıktaki hastaların psikolojik süreçlerini izleyebilecek.

CU Boulder araştırmacıları psikiyatri alanına makine öğrenmeyi adapte etmek üzerine çalışıyorlar. Konuşma ve ses tonunu temel alan yapay zeka uygulaması sayesinde bir psikiyatristin koyduğu tanıdan daha sağlıklı bir tanı konulması mümkün olabilecek. Araştırmacılar, bu çalışmanın psikiyatristlerin yerini almayacaklarını, bu uygulamanın psikiyatristlerin işini kolaylaştıracağını ve hastalarının sağlık durumlarını bu uygulama sayesinde daha kolay takip edebileceklerini belirtmektedir.

ABD’de yetişkin popülasyonun yaklaşık beşte birlik bir kısmı psikolojik destek alabilecekleri kişi ve kurumlara uzak bölgelerde bir psikolojik rahatsızlık ile birlikte yaşantısını sürdürmeye çalışmaktadır. Bu uygulama sayesinde hastaların kilometrelerce öteden psikolojik süreçleri kolaylıkla izlenebilecek ve gerekli görüldüğü takdirde sağlık kuruluşuna veya ilgili kişiye erişim sağlayabilecekler.

Hasta rastgele bir ziyarette bile bulunsa, terapist, terapi planını ve tanıyı büyük ölçüde hastanın konuştuklarını dinleyerek oluşturur. Norvec Toromsø Üniversitesinde bilişsel nöropsikolog olan Brita Elvevag da bunun çok eski, güvenilir olmayan ve subjektif bir method olduğunun altını çiziyor. Terapistlerin de bu konuda mükemmel olmadığını belirten Elvevag, ne yazık ki insanların psikolojik durumlarını ölçmek için bir kan testinin olmadığını ve terapi süresince dikkatlerinin dağılabileceğini, konuşmadaki bir takım ipuçları ve dikkat etmesi gereken noktaları kaçırabileceğini belirtiyor. Hastaya tanı koyma sürecinde, hastalığa bağlı olarak bir takım belirgin durumlar olduğunu belirten araştırmacılar, mobil uygulamanın işleyişini “Örneğin birbirini takip etmeyen kopuk cümleler şizofreni belirtisi olabilirken ses tonundaki veya temposundaki değişimler mani veya depresyon için birer ipucu niteliği taşıyabilir.” şeklinde aktardı. Elvegag’a bu süreçte eşlik eden bir diğer araştırmacı olan Foltz ise çalışma ilgili olarak; “Dil ve konuşma, hastaların zihinsel süreçlerini ve psikolojik durumlarını tespit etmede kritik bir role sahip. Bu mobil uygulama ve yapay zeka sayesinde artık hastaları günlük olarak takip edebiliyor ve kişilerin durumlarındaki ufak değişimleri gözlemleyebiliyoruz.” dedi.

Hastalardan mobil uygulamada kendisine yöneltilen sorulara konuşma yoluyla cevap vermesi istenilmektedir. Bu sorular yaklaşık 5 ile 10 dakika arasında bir süreçte değişmektedir. Bu sorulara ek olarak güncel duygusal durumları hakkında sorular, kısa bir hikaye dinlemeleri, bir hikaye anlatmaları ve ilgili uzmanın, hastanın motor süreçleri hakkında bilgi sahibi olmak amacıyla da bir dizi teste yanıt vermeleri gerekmektedir. 225 katılımcı üzerinde yapılan çalışmada, hastalardan elde edilen klinik sonuçlar ve yapay zeka sonuçlarının büyük ölçüde uyuştuğu görülmüştür. Bu sonuç yapay zekanın en az klinisyenler kadar hassas değerlendirme süreçlerine sahip olduğunu göstermektedir. Uygulamada bir de acil durumlara yönelik kontrol mekanizması bulunmakta. Şayet yapay zeka hastanın durumunda ciddi bir değişiklik veya aciliyet gerektiren bir durum tespit ederse hastanın durumunun kontrol edilmesi adına gerekli birimleri harekete geçirecek bir alarm sistemi de mevcut.

Biz de bilim insanları olarak süreci yakından takip etmekteyiz. Tıp veya psikoloji alanında nihai karar mekanizması olarak makinelerin yer almaması gerektiğini düşünsek de makinelerin iyi yaptığı işlerde makinelerden, insanların iyi yaptığı işlerde insanlardan faydalanmanın doğru bir tutum olacağı görüşündeyiz.

Çeviri: Şiyar Morsunbul

Orijinal Araştırma: “Using Machine Learning in Psychiatry: The Need to Establish a Framework That Nurtures Trustworthiness”. Chelsea Chandler, Peter W Foltz, Brita Elvevåg.
Schizophrenia Bulletin doi:10.1093/schbul/sbz105.

Kaynak: Neurosciencenews

Bir cevap yazın