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

EV0922

Şizofreni ile duygudurum bozukluklarının ayırıcı tanısında dinlenim durumu işlevsel bağlantısallığı: bir makine öğrenmesi çalışması

RESTING-STATE FUNCTIONAL CONNECTIVITY FOR THE DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF SCHIZOPHRENIA AND MOOD DISORDERS: A MACHINE LEARNING STUDY

Dinlenim durumu işlevsel bağlantısallığına dayalı destek vektör makinesi modelleri şizofreniyi majör depresyondan ve iki uçlu bozukluktan yaklaşık %70 dengeli doğrulukla ayırt edebilmektedir.

Çalışmanın amacı, dinlenim durumu işlevsel bağlantısallığının (resting state functional connectivity) şizofreniyi duygudurum bozukluklarından makine öğrenmesi çerçevesinde ayırt edip edemeyeceğini sınamaktır. Örneklem 50 şizofreni (schizophrenia, SCZ), 148 majör depresif bozukluk (major depressive disorder, MDD) ve 125 iki uçlu bozukluk (bipolar disorder, BD) hastasından oluşmuş; dinlenim fMRI verisi HALFpipe ile ön işlenmiş, 14 dinlenim ağı üzerinde ikili regresyon (dual regression, DR) ve bilateral amigdala, striatum, ön singulat korteks ile hipokampustan tohum temelli bağlantısallık (seed based connectivity, SBC) özellikleri çıkarılmıştır. SCZ ile MDD ve SCZ ile BD karşılaştırmaları için PRoNTo yazılımında ayrı destek vektör makinesi (support vector machine, SVM) sınıflandırıcıları kurulmuş, 5 katlı iç içe çapraz doğrulama ile dengeli doğruluk (balanced accuracy, BA) ve AUC hesaplanmıştır. SCZ ile MDD ayrımında en iyi model sağ amigdala tohum temelli bağlantısallığı olmuş (BA %70, AUC 0,75; p<0,001); bu karşılaştırmada DR ile 5, SBC ile 5 anlamlı model elde edilmiş, diğer güçlü modeller DR bileşeni 11 (BA %70, AUC 0,74), DR bileşeni 10 (BA %69, AUC 0,73) ve sağ striatum SBC (BA %69, AUC 0,72) olmuştur. SCZ ile BD ayrımında en iyi model bilateral kuneusu içeren DR bileşeni 13 olmuş (BA %69, AUC 0,69; p<0,001); burada anlamlı model sayısı DR için 4, SBC için 1 idi ve sınıflandırma daha özgül olarak ikili regresyonla sürüklenmiştir. Bu karşılaştırmadaki diğer modeller DR bileşeni 12 (BA %65, AUC 0,70), DR bileşeni 2 (BA %65, AUC 0,65) ve sol amigdala SBC (BA %61, AUC 0,59) idi. Sonuç olarak birbirini tamamlayan bağlantısallık imzaları şizofreniyi duygudurum bozukluklarından ayırmakta; SCZ ile MDD ayrımında tohum temelli yaklaşım, SCZ ile BD ayrımında ikili regresyon öne çıkmakta ve bu yöntemler klinik değerlendirmeye nesnel bir destek adayı olarak sunulmaktadır.

Tüm WCP 2026 özetleri