# Psikotik depresyonda zamana bağlı tedavi kararlarını desteklemek için makine öğrenmesi: daha erken öngörü mümkün mü?

- URL: https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/k2919
- Language: hi
- Last updated: not specified
- Page title: Psikotik depresyonda zamana bağlı tedavi kararlarını desteklemek için makine öğrenmesi: daha erken öngörü mümkün mü? | WCP 2026 सारांश

> Haftalık belirti verileriyle eğitilen makine öğrenmesi modelleri, psikotik depresyonda tedavi yanıtını ve remisyonu üçüncü hafta gibi erken bir aşamada klinik…

इस पृष्ठ का अनुवाद तैयार किया जा रहा है; अभी मूल तुर्की पाठ दिखाया जा रहा है। [मूल पढ़ें](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/k2919)

यह पृष्ठ 26वीं विश्व मनोरोग कांग्रेस में प्रस्तुत अध्ययन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से तैयार किया गया तुर्की सारांश है। अध्ययन का स्वामित्व इसे प्रस्तुत करने वाले लेखकों के पास है; उद्धरण के लिए मूल स्रोत देखें।

मुक्त शोधपत्र प्रस्तुति (मौखिक)डिजिटल मनोचिकित्सा और कृत्रिम बुद्धिमत्तायादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण का द्वितीयक विश्लेषण

# Psikotik depresyonda zamana bağlı tedavi kararlarını desteklemek için makine öğrenmesi: daha erken öngörü mümkün mü?

Using machine learning to support time-dependent treatment decisions in psychotic depression - is it possible to make earlier predictions?

प्रस्तुतकर्ता: Pim Arnold

देश: Netherlands

सत्र: 3270 - FREE COMMUNICATIONS 08: DIGITAL PSYCHIATRY & AI

तिथि: Thu, 24.09.2026, 17:50 - 18:00

सभागार: Hall K11

Haftalık belirti verileriyle eğitilen makine öğrenmesi modelleri, psikotik depresyonda tedavi yanıtını ve remisyonu üçüncü hafta gibi erken bir aşamada klinik olarak kullanışlı doğrulukla öngörebilmektedir.

Çalışma, makine öğrenmesi (machine learning, ML) modellerinin psikotik depresyonun farmakoterapisi sırasında tedavi yanıtını ve remisyonu daha erken öngörüp öngöremeyeceğini ve öngörü başarımının tedavi süresince nasıl değiştiğini araştırmayı amaçladı. Veriler, imipramin, venlafaksin ya da venlafaksin artı ketiapin ile tedavi edilen 119 psikotik depresyon hastasını içeren Dutch University Depression Group randomize klinik çalışmasından alındı. Yordayıcılar arasında zaman içindeki Hamilton Depresyon Derecelendirme Ölçeği (Hamilton Depression Rating Scale, HDRS) puanları, psikotik belirtiler, demografik değişkenler ve geçmiş depresif dönemler yer aldı; modeller tabakalı 10 katlı çapraz geçerleme (stratified 10-fold cross-validation) ile eğitildi ve haftalık modeller önceki haftaların belirti verisi kademeli olarak eklenerek kuruldu. Sonlanım ölçütleri 7. haftada tedavi yanıtı (HDRS'de 50%'nin üzerinde azalma) ve remisyon (HDRS 7 ve altı) olarak tanımlandı; başarım alıcı işletim karakteristiği eğrisi altındaki alan (area under the curve, AUC) ve ortalama mutlak hata (mean absolute error, MAE) ile değerlendirildi. Remisyon için AUC başlangıçtaki 0.65'ten 2. haftada 0.80'e yükseldi ve 3. haftadan itibaren 0.90'ı aştı; yanıt için AUC başlangıçtaki 0.57'den 2. haftada 0.74'e çıktı ve 5. haftada 0.96'ya ulaştı. Son HDRS puanlarına ilişkin öngörü hatası haftalar içinde giderek azaldı (MAE başlangıçta 8.80 iken 6. haftada 0.49) ve remisyonu öngörmek genel olarak yanıtı öngörmekten daha kolaydı. Yazarlar, klinik olarak kullanışlı öngörü doğruluğuna 3. hafta kadar erken ulaşılabileceğini ve ML temelli karar destek araçlarının etkisiz tedavilerin daha erken fark edilmesine yardımcı olabileceğini belirtmektedir.

इस अध्ययन को कैसे उद्धृत करें?

APA 7: Arnold, P., et al. (2026, September 24). Using machine learning to support time-dependent treatment decisions in psychotic depression - is it possible to make earlier predictions? [Oral presentation]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden.

Vancouver: Arnold P, et al. Using machine learning to support time-dependent treatment decisions in psychotic depression - is it possible to make earlier predictions? [oral presentation]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden.

लेखकों के नाम और शीर्षक का प्रारूप कांग्रेस की प्रणाली से स्वचालित रूप से तैयार किए गए हैं; उपयोग करने से पहले मूल पोस्टर से मिलान करें।

## इसी विषय से संबंधित

- [Siber tanıkların davranışını belirleyen etkenler](https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/ev0041)
- [Z kuşağında sosyal medyanın "lunapark etkisi"nin modellenmesi: örtük değişken yaklaşımı](https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/ev0046)
- [DEHB'de dijital girişimler: etkililik ve çok modlu tedavi yaklaşımlarına entegrasyon](https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/ev0072)
- [Algoritmaların inşa ettiği beyinler: dijital çağda DEHB, patolojiyi mi tanılıyoruz yoksa yeni bir normali mi patolojikleştiriyoruz?](https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/ev0077)
- [Genç erişkin bir örneklemde nomofobi ile yaygın anksiyete bozukluğu arasındaki ilişki](https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/ev0111)

[WCP 2026 के सभी सारांश](https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler)

---

Kaynak / Source: https://alisanburak.com/hi/wcp-2026-posterler/k2919

İletişim / Contact: Bağdat Caddesi, Veli Güneysu Apt. No:453 K:4 D:9, Suadiye / Kadıköy, İstanbul · +90 532 642 95 25 · info@alisanburak.com · https://alisanburak.com/bagdat-caddesi-psikoterapi-iletisim