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

EV0927

Obsesif kompulsif bozuklukta yapay zekâ: güncel uygulamalar ve gelecek yönelimleri

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN OBSESSIVE–COMPULSIVE DISORDER: CURRENT APPLICATIONS AND FUTURE DIRECTIONS

Yapay zekâ obsesif kompulsif bozuklukta erken tanı, nörobiyolojik alt tiplendirme ve kişiselleştirilmiş tedavi için umut vaat etse de mevcut kanıtlar küçük ve heterojen örneklemlerle sınırlıdır.

Çalışmanın amacı, obsesif kompulsif bozuklukta (obsessive-compulsive disorder, OKB) tanının iyileştirilmesi ve tedavi girişimlerinin güçlendirilmesinde yapay zekânın (artificial intelligence, AI) rolünü incelemektir. PubMed ve Scopus veri tabanlarında "obsessive-compulsive disorder" ve "artificial intelligence" anahtar sözcükleriyle anlatısal derleme (narrative review) yapılmıştır. Posterde OKB'nin erken başlangıcına karşın belirti başlangıcından tanı ve tedaviye kadar ortalama 17 yıllık bir gecikme olduğu ve bunun kötü gidişle ilişkilendiği belirtilmektedir. Yapay zekânın altı uygulama alanı sıralanmıştır: büyük dil modelinin (large language model) klinik vinyetlerden OKB tanısını hekimlerden daha doğru koyması ve bu üstünlüğün ince ayar öncesi sıfır atışlı (zero-shot) tanımada da sürmesi; yapısal ve işlevsel manyetik rezonans görüntüleme verisinde gözetimsiz makine öğrenmesiyle (unsupervised machine learning) nörobiyolojik olarak ayrışan alt tiplerin belirlenmesi, ancak bulguların görüntüleme yöntemleri arasında tutarlı olmaması; tedaviye dirençli OKB'de sinyalleri gerçek zamanlı izleyip uyaranı uyarlayan kapalı döngü (closed-loop) derin beyin uyarımı; yapay zekâ ile üretilen ve uygun, özgül ve klinik olarak yararlı bulunan maruz bırakma hiyerarşileri; klomipramin ve SSRI yanıtını öngörmeye yönelik makine öğrenmesi modelleri; nabız, elektrodermal aktivite ve cilt sıcaklığını birleştiren giyilebilir cihazlarla sürekli belirti izlemi. Kısıtlılıklar bölümünde çok merkezli ENIGMA-OCD konsorsiyumunda (2000'den fazla hasta) yapısal MRG sınıflandırıcılarının, özellikle ilaç kullanmayan hastalarda, OKB'yi sağlıklı kontrollerden güvenilir biçimde ayıramadığı aktarılmaktadır. OKB'ye özgü bir risk olarak hastaya yönelik sohbet robotlarının güvence arama ve ritüelleştirme davranışını pekiştirebileceği, bu nedenle klinisyen denetimi gerektiği vurgulanmıştır; yapay zekâ araçlarının değerlendirilmesi için güvenilirlik, kullanıcı deneyimi, kullanıcı özerkliği, eşitlik ve kapsayıcılık, şeffaflık ve güvenlik/kriz yönetimi olmak üzere altı alanı kapsayan FAITA-Mental Health gibi çerçeveler önerilmektedir. Sonuç olarak yapay zekâ OKB'de erken saptama, kişiselleştirilmiş girişim ve nesnel sonuç ölçütleriyle kesinlik psikiyatrisine (precision psychiatry) giden bir yol sunmakta, ancak öncelik ileriye dönük çalışmalar, çok modlu modeller ve etik/düzenleyici standartlardadır.

Tüm WCP 2026 özetleri