The Economist’in yayınladığı analiz habere göre uzmanlar, ruh sağlığı hastalıklarına öznel teşhisler yerine yapay zeka destekli genelleştirilmiş teşhisler koymanın bir yolunu arıyor.
Hastaları dinlemek üzere eğitilen yapay zeka ( AI ) araçları, geleneksel tanı yöntemlerini aşan doğruluk oranlarıyla kaygıdan depresyona kadar çeşitli ruh sağlığı koşullarını tespit edebildiğini kanıtladı.
Bu AI modelleri, konuşmanın akustik özelliklerini analiz ederek, bir hastanın farkında bile olmadığı, hatta ifade edemediği depresyon veya anksiyete belirtilerini belirleyebiliyor. Ses titreşimleri, ton ve ritim gibi bireysel özellikler her biri bir rol oynasa da, bu modellerin gerçek gücü, bir psikiyatristin kulağına algılanamayan sesleri ayırt edebilme yeteneklerinde yatıyor.
Nature Scientific Reports’ta yayınlanan sonuçlara göre, yöntem ikili sınıflandırma görevinde depresyonun varlığını yüzde 96 oranında tespit edebildi ve bir klinik derecelendirme ölçeğine göre şiddetini dört seviyeye (depresyon yok, hafif, orta ve şiddetli) kategorize etmesi istendiğinde yüzde 95 oranında doğru sonuç verdi.
ÇİN DE BENZER YÖNTEM ÜZERİNE ÇALIŞIYOR
AI üzerinde ruh sağlığı hastalıklarını teşhis etmek için bir başka çalışma da Çin’de yapıldı. Çin’deki Güney-Orta Minzu Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen bir yapay zeka modeli, bir hastanın sesindeki ince değişiklikleri inceledi. Araştırmacılar, depresyonda olan kişilerin insan kulağının algılayamayacağı kadar incelikli konuşma biçimlerine sahip olabileceği hipotezini öne sürdü.
UYGULAMALARLA KULLANILABİLECEK
Paris’teki Sorbonne Üniversitesi’nden araştırmacılar, çeşitli ruh sağlığı koşullarını tespit etmek için bir akıllı telefon uygulaması aracılığıyla kaydedilen ses dalgalarını analiz eden bir yöntem geliştirdi. İlk olarak, ses dalgaları, bir sesin frekansının ve ses düzeyinin zaman içinde nasıl değiştiğini gösteren spektrogram adı verilen görsel haritalara dönüştürüldü. Daha sonra model, depresyon, anksiyete, uykusuzluk ve yorgunluk gibi çeşitli psikiyatrik bozuklukları gösteren özellikler açısından her bir spektrogramı inceledi. Uzmanlar, sonuçların umut verici olduğunu kaydederken çalışmaların hala devam ettiğini belirtti.
SONUÇLARI ÇARPITABİLİR
AI, ruh hastalıklarına karşı ton ve ritimlerle hastalıkları teşhis etmeye çalışsa da kültürel farklılıklar, dil engelleri, farklı akıcılık seviyeleri, ruh sağlığını teşhis ederken sonuçları çarpıtabilir. Dahası bilim insanları makul görünen ancak gerçek dışı konuşmalar yapabilen halüsinasyon hastaları için bu teşhis yönteminin yanıltabileceğini öne sürüyor. Bu gibi yanlış teşhisler koymaktan kaçınmak için yapay zeka, hangi kelimelerin söylendiğine değil, nasıl söylendiğine odaklanıyor.
Yapılan çalışma ve tanı değerli olsa da ruhsal hastalıkların teşhisinde yapay zeka kullanımı ilk adım. Aynı rahatsızlığa sahip farklı kişiler, genellikle en rahatsız edici buldukları semptomlar için özel tedavilere ihtiyaç duyuyorlar. Örneğin depresyonda, Londra’daki Maudsley Hastanesi’nde çocuk psikiyatristi olan Gavin Tucker, “Bazıları hafıza sorunları yaşayabilirken, diğerleri yorgunluk yaşayabilir” dedi.
The Economist, tıp dünyası açısından oldukça kayda değer bulduğu araştırmayı, “Bu umut vadeden teknoloji için bir sonraki adım, doktorlara yardımcı olabileceği ise kesin” şeklinde yorumladı.