Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.
EV0444
Depresyon ve anksiyete için internet temelli bilişsel davranışçı terapide makine öğrenmesi temelli bir klinik karar destek sistemi: üç kör randomize klinik çalışma
A MACHINE LEARNING BASED CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEM FOR INTERNET-DELIVERED COGNITIVE BEHAVIORAL THERAPY FOR DEPRESSION AND ANXIETY – A TRIPLE BLIND RANDOMIZED CLINICAL TRIAL
Sunan: Pontus Bjurner
Ülke: Sweden
Yapay zekâ temelli klinik karar destek sistemi, internet temelli bilişsel davranışçı terapi alan hastalarda tedavi sonucu üzerinde açık bir etki göstermedi.
Amaç, rutin sonuç izlemine (routine outcome monitoring, ROM) dayalı yapay zekâ temelli bir klinik karar destek sisteminin (clinical decision support system, CDSS) klinik yararını ve sistemin terapistler ile hastalar üzerindeki etkisini sınamaktı. Sistemin temelindeki makine öğrenmesi modeli, depresyon ve anksiyetesi olan 6500'den fazla hastayla eğitilmişti ve tedavi sonucuna ilişkin otomatik kestirimler üretiyordu. Depresyon, panik bozukluğu ya da sosyal anksiyetesi olan 399 hasta ve 70 deneyimsiz internet temelli bilişsel davranışçı terapi (internet delivered cognitive behavioral therapy, ICBT) terapisti, olağan ICBT ya da yapay zekâ temelli CDSS eklenmiş ICBT koluna üç kör (triple blind) düzende randomize edildi. CDSS haftalık ölçümleri dört renkte özetleyip terapiste uyarlama önerisi veriyordu: yeşil (başarı olası), sarı (yönlendirme için belirsiz), açık kırmızı (başarısızlık olası) ve koyu kırmızı (başarısızlık çok olası). Kırmızı kodlu hastalar üzerinden yapılan grup karşılaştırmasında gruplar arası fark anlamlı değildi (p = 0,09); hastanın kırmızıya döndüğü zaman noktası kontrol edildiğinde anlamlı bir fark bulundu. Sunucular zayıf etkiyi terapistlerin deneyimsizliği, en çok gereksinimi olan hastaların yeterince saptanamamış olabileceği, ICBT'nin zaten hafif bir ROM etkisi taşıması ve duygudurum ile anksiyete bozukluklarının uyarlamaya uygunluk açısından daha karmaşık olması ile tartıştı. Sonuç olarak bu kontrollü çalışmada CDSS'nin tedavi sonucu üzerinde açık bir yararı gösterilemedi.
Orijinal postere gitBu çalışmaya nasıl atıf yapılır?
APA 7: Bjurner, P., Kaldo, V., Isacsson, N. H., Abdesslem, F. B., Forsell, E., & Boman, M. (2026, September 23-26). A machine learning based clinical decision support system for internet-delivered cognitive behavioral therapy for depression and anxiety – a triple blind randomized clinical trial [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1107
Vancouver: Bjurner P, Kaldo V, Isacsson NH, Abdesslem FB, Forsell E, Boman M. A machine learning based clinical decision support system for internet-delivered cognitive behavioral therapy for depression and anxiety – a triple blind randomized clinical trial [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/1107
Yazar adları ve başlık biçimi kongre sisteminden otomatik oluşturulmuştur; kullanmadan önce orijinal posterle karşılaştırın.
Aynı konudan
- Siber tanıkların davranışını belirleyen etkenler
- Z kuşağında sosyal medyanın "lunapark etkisi"nin modellenmesi: örtük değişken yaklaşımı
- DEHB'de dijital girişimler: etkililik ve çok modlu tedavi yaklaşımlarına entegrasyon
- Algoritmaların inşa ettiği beyinler: dijital çağda DEHB, patolojiyi mi tanılıyoruz yoksa yeni bir normali mi patolojikleştiriyoruz?
- Genç erişkin bir örneklemde nomofobi ile yaygın anksiyete bozukluğu arasındaki ilişki