The translation of this page is being prepared; the Turkish original is shown for now. Read the original

This page is an AI-assisted Turkish summary of the study presented at the 26th World Congress of Psychiatry. The study belongs to the presenting authors; please refer to the original source when citing it.

EV0308

E-PosterDigital Psychiatry and Artificial IntelligenceConceptual model

Psikiyatride kişi merkezli bütünleştirici tanıyı eniyilemek için yapay zekâ temelli öğrenen sistem

AI BASED LEARNING SYSTEM TO OPTIMIZE PERSON-CENTERED INTEGRATIVE DIAGNOSIS IN PSYCHIATRY.

Presenter: Ihsan M. Salloum

Country: United States of America

Institution: Department of Neuroscience, University of Texas Rio Grande Valley

Kişi Merkezli Bütünleştirici Tanı modeli çerçeveyi, Latin Amerika Psikiyatrik Tanı Kılavuzu işlevselleştirmeyi, yapay zekâ ise sürekli öğrenme altyapısını sağlayan bir tanı sistemi önerilmektedir.

Amaç, psikiyatrik tanı sürecini kişi merkezli ve bütüncül kılmak için yapay zekâ temelli bir öğrenen sistem (learning system) modeli önermektir. Poster araştırma verisi değil kavramsal bir çerçeve sunmaktadır; Kişi Merkezli Bütünleştirici Tanı (Person-Centered Integrative Diagnosis, PID) modeli ile bunun uygulamaya dökülmüş hali olan Latin Amerika Psikiyatrik Tanı Kılavuzu (GLADP/GLADP-VR) operasyonel model olarak alınmıştır. PID üç alanı kapsar: sağlık durumu (hastalık ve olumlu sağlık), sağlığa katkıda bulunan etkenler (biyolojik, psikolojik, sosyal, kültürel, çevresel) ve kişinin sağlık deneyimi ile beklentileri (anlam, değerler, hedefler, tercihler). Önerilen yapay zekâ döngüsü bilgi toplama, PID'e göre düzenleme, GLADP ile bütünleştirme, klinik destek sağlama (eksik bilgi, alternatifler, riskler, güçlü yanlar) ve sonuçlar ile geri bildirimden öğrenme adımlarından oluşur; çıktı, klinisyen ile kişinin birlikte oluşturduğu bütünleştirici formülasyon ve kişi merkezli bakım planıdır. Yapay zekânın rolü çok miktarda veriyi işlemek, klinik ve anlatı bilgisini birleştirmek, eksik bilgiyi saptamak, açıklanabilir öneriler sunmak ve sonuçlardan öğrenmek olarak tanımlanmıştır. Sistemin dayandığı ilkeler kişi merkezlilik, bütünleştirme, kültürel duyarlılık, eşitlik, şeffaflık, hesap verebilirlik, mahremiyet ve güvenlik ile sürekli öğrenmedir. Yazarların merkezi mesajı, daha iyi bilgi ve formülasyonun daha iyi bakıma yol açacağı ve tüm süreçte kişinin merkezde kalması gerektiğidir.

View the original poster

How to cite this study

APA 7: Salloum, I. M. (2026, September 23-26). Ai based learning system to optimize person-centered integrative diagnosis in psychiatry [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2251

Vancouver: Salloum IM. Ai based learning system to optimize person-centered integrative diagnosis in psychiatry [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/2251

Author names and title formatting were generated automatically from the congress system; please check them against the original poster before use.

All WCP 2026 summaries

Sitenin son güncellemesi: 8 Kasım 2026 · Site editörü: Doç. Dr. Alişan Burak Yaşar, info@alisanburak.com