# Aynı tanı, farklı bakım: depresyon bakım yollarının bireysel farklılıkları yansıtacak biçimde kişiselleştirilmesi

- URL: https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0446
- Language: tr
- Last updated: not specified
- Page title: Aynı tanı, farklı bakım: depresyon bakım yollarının bireysel farklılıkları yansıtacak biçimde kişiselleştirilmesi | WCP 2026 Türkçe Özet

> Belirti düzeyinde makine öğrenmesi ile tedavi bırakma riskini birleştiren model, atanan tedaviye kıyasla daha fazla belirti düzelmesi öngörmektedir.

Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0446

E-PosterDijital Psikiyatri ve Yapay ZekâMakine öğrenmesi modelleme çalışması (ikincil veri analizi)

# Aynı tanı, farklı bakım: depresyon bakım yollarının bireysel farklılıkları yansıtacak biçimde kişiselleştirilmesi

SAME DIAGNOSIS, DIFFERENT CARE: PERSONALIZING DEPRESSION CARE PATHWAYS TO REFLECT INDIVIDUAL DIFFERENCES

Sunan: Ahisha Ravi

Ülke: United States of America

Kurum: University of Pittsburgh

Belirti düzeyinde makine öğrenmesi ile tedavi bırakma riskini birleştiren model, atanan tedaviye kıyasla daha fazla belirti düzelmesi öngörmektedir.

Amaç, depresyonda toplam şiddet puanına dayanan modellerin gözden kaçırdığı belirti ve tedavi etkileşimlerini dikkate alan, kişiselleştirilmiş bir tedavi öneri çerçevesi geliştirmektir. Poster, tedaviden kopmanın hastaların yaklaşık %20 ile %30'unu etkilediğini ve intihar girişimi riskinde 2 ile 4 kat artışla ilişkili olduğunu, buna karşın çoğunlukla eksik veri olarak analiz dışı bırakıldığını gerekçe olarak sunmaktadır. Yöntemde başlangıç belirti özelliklerinden oluşan girdi matrisi üzerinde popülasyon ortalamasına dayalı modelleme ile belirti düzeyinde LightGBM modellemesi (gradyan artırmalı karar ağacı) karşılaştırılmış; SSGİ için yanıt ve remisyon sınıflandırıcısı, diğer antidepresanlar için belirti düzelmesi regresyonu ve kombinasyon kolu için kopma (disengagement) sınıflandırıcısı kurulmuş, model başarımı AUC, RMSE, eşleştirilmiş t testi ve R kare ile değerlendirilmiştir. Belirti düzeyinde LightGBM modelinde öngörülen ve gözlenen PHQ-9 belirti düzelmesi arasındaki uyum r = 0,92 ve RMSE = 3,86 olarak bildirilmiştir. STAR*D kapsamında atanan tedavi ile modelin önerdiği tedavinin eşleştirilmiş karşılaştırmasında, model önerisi altında daha fazla belirti düzelmesi öngörülmüştür (t = 4,27, p < 0,001). Çerçevenin uygulanması durumunda 1.000 hasta başına 8 milyon dolar tasarruf ve 1.000 hastanın 570'inde PHQ-9'da 1 puandan fazla düzelme öngörülmektedir. Yazarlar bunun belirti düzeyindeki heterojenliği ve tedavi bırakma riskini birleştiren ilk makine öğrenmesi çerçevesi olduğunu belirtmekte, sonraki adım olarak bağımsız klinik çalışma ve gerçek yaşam elektronik sağlık kaydı veri setlerinde geçerleme ile çift yönlü sağlam kestirim gibi daha güçlü nedensellik yöntemlerini önermektedir.

[Orijinal postere git](https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1578)

Bu çalışmaya nasıl atıf yapılır?

APA 7: Ravi, A. (2026, September 23-26). Same diagnosis, different care: personalizing depression care pathways to reflect individual differences [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1578

Vancouver: Ravi A. Same diagnosis, different care: personalizing depression care pathways to reflect individual differences [e-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1578

Yazar adları ve başlık biçimi kongre sisteminden otomatik oluşturulmuştur; kullanmadan önce orijinal posterle karşılaştırın.

## Aynı konudan

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

[Tüm WCP 2026 özetleri](https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler)

---

Kaynak / Source: https://alisanburak.com/wcp-2026-posterler/ev0446

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