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

EV0473

Psikiyatrik tanıda yapay zekâ: sınırlar ve olanaklar

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PSYCHIATRIC DIAGNOSIS: LIMITS AND PROSPECTS

Yapay zekâ psikiyatride güçlü bir tanısal yardımcı olabilir ancak psikopatoloğun yerini alamaz; anlam, bağlam, ilişki ve yargı klinisyenin sorumluluğunda kalır.

Poster, psikiyatrik tanıda yapay zekâyı (artificial intelligence) hem tanısal olanakları hem de örüntü tanımanın yapısal sınırları açısından psikopatolojik ve fenomenolojik bir bakışla eleştirel olarak değerlendirmeyi amaçlıyor. Yöntem, yapay zekâ destekli psikiyatrik tanıya ilişkin güncel kanıtları psikopatolojik, fenomenolojik ve hermenötik bakışlarla birleştiren anlatısal derleme ve uzman görüşü; ele alınan yaklaşımlar klasik makine öğrenmesi (lojistik regresyon, SVM, rastgele orman), derin öğrenme (CNN, LSTM, DNN), BERT dahil transformer ve doğal dil işleme (NLP) yöntemleri ve çok kipli modeller. Posterdeki örnek çalışmalarda şizofrenide çok kipli MR ile DNN %94,44 doğruluk (n=144), çok merkezli fMRI ile DANS %85 birleştirilmiş ve %81 merkez dışı bırakma doğruluğu, klinik özelliklerle RobIn %98 doğruluk ve %98,56 F1, sosyal medya verisinde NLP ile klinisyen değerlendirmesinin birlikte kullanımında yaklaşık %88 doğruluk ve 0,95'e varan eğri altında kalan alan (AUC) bildiriliyor. Sekiz yaygın bozuklukta konuşma temelli yapay zekâ değerlendirmesi %93, çok kipli NLP ve fMRI birleşimi %85,7 doğruluk vermiş; poster bu örneklerin ölçüm, örneklem ve doğrulama yordamları belirgin biçimde farklı olduğu için ölçüt olarak karşılaştırılmaması gerektiğini not ediyor. Sınırlılıklar arasında empatik dilin taklit edilmesine karşın öznel deneyime katılamama, bağlama bağlı ve kültürel ifadelerin yorumlanması, klinik görüşmedeki sezgi ve zamanlama, bedenlenmiş ilişkisel bağlam ile teknik ve etik riskler (veri yanlılığı, zayıf dış genellenebilirlik, kara kutu opaklığı, uydurma çıktılar, otomasyon yanlılığı, mahremiyet, belirsiz hesap verebilirlik) sayılıyor. Yazar, merkezi sorunun yapay zekânın kestirimi iyileştirip iyileştirmediği değil, kestirimin psikopatolojik anlamaya yetip yetmediği olduğunu savunuyor. Öneriler yapay zekânın yerine geçme değil eleştirel güçlendirme olarak çerçevelenmesi, insan denetimi ve sorumluluğunun sürdürülmesi, temsil gücü yüksek veri ile titiz dış doğrulama, şeffaflık ve yanlılık denetimi, psikopatoloji ile bedenlenmiş klinik gözlem eğitiminin korunması biçiminde sıralanıyor.

Tüm WCP 2026 özetleri