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

EV0476

Sohbet robotu ne zaman yardımcı olur (ve ne zaman olmaz): büyük dil modeli temelli destek için hasta seçimi

WHEN THE CHATBOT HELPS (AND WHEN IT DOESN’T): PATIENT SELECTION FOR LLM-BASED SUPPORT

İçgörüsü korunmuş, bilişi yapılandırılmış ve hedefleri belirgin hastalar klinisyen aracılığıyla sunulan büyük dil modeli desteğinden daha çok yarar görmektedir.

Amaç, ruh sağlığı desteğinde giderek daha çok kullanılan büyük dil modellerinden (large language model, LLM) hangi hasta profillerinin en çok yarar görebileceğini belirlemekti. Sürmekte olan prospektif bir çalışmanın içine yerleştirilmiş nitel bir analizde, girişim kolundaki 12 psikiyatri yatan hastasının anonimleştirilmiş görüşme dökümleri incelendi. Hastalar birden çok yarı yapılandırılmış oturumda psikiyatrist aracılığıyla genel amaçlı bir LLM kullandı ve algılanan yararla ilişkili özellikler değerlendirildi. İçgörüsü korunmuş, bilişi yapılandırılmış ve hedefleri belirgin hastalar LLM'yi daha etkili kullandı; iki profil öne çıktı: psikoeğitim arayanlar ve sınırlı (circumscribed) depresif belirtileri olanlar. En çok yarar gözlenen alanlar duygusal destek, etkinliklere katılma yönünde yüreklendirme ve hastanın kaygılarının ele alınmasıydı. İçgörüsü düşük durumlarda ya da daha ağır psikopatolojide yarar sınırlı kaldı; borderline kişilik bozukluğu olan bir hasta kişilerarası olaylara ilişkin uyumsuz yorumlarının onaylanmasını aradı, LLM bu yorumları onaylamayınca hasta etkileşimden çekildi, bir başka hasta da LLM yanıtını yüzleştirici algılayarak etkileşimi bıraktı. Bu örneklemde LLM kullanımına bağlı klinik zarar saptanmadı. Yazarlara göre LLM temelli destek, içgörüsü korunmuş ve psikoeğitim ya da düşük yoğunluklu duygusal destek arayan hastalarda ek (adjunct) bir seçenek olabilir; hasta seçimi ve uyarlanmış tasarım klinik uygulamayı iyileştirebilir, ancak küçük nitel örneklem (n = 12) nedeniyle bulgular etkililiği ya da belirli seçim ölçütlerini ortaya koymamaktadır ve kontrollü çalışmalara gereksinim vardır.

Tüm WCP 2026 özetleri