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

SO047

Hesaplamalı karar verme fenotipleri: gizil profil analizi

COMPUTATIONAL DECISION-MAKING PHENOTYPES: A LATENT PROFILE ANALYSIS

Hesaplamalı karar verme parametreleriyle klinik olmayan bir örneklemde üç gizil profil belirlenmiş, bu profiller mani, davranışsal aktivasyon ve sosyal motivasyon açısından farklılaşmıştır.

Amaç, duygudurum bozukluklarının çekirdek özelliği olan karar verme bozukluğunu dopamin bağımlı süreçler olan pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning, RL) ve vigor parametreleri üzerinden ayrıştırarak, risk sınıflandırmasına bilgi sağlayacak gizil profilleri klinik olmayan bir örneklemde belirlemektir. Prolific.com üzerinden genel popülasyondan toplanan 162 katılımcı pekiştirmeli öğrenme, çalışma belleği, yanıt inhibisyonu, çaba iskontolama ve besin arama (foraging) süreçlerini ölçen bilişsel görevleri tamamlamış; katılımcılar hesaplamalı modelleme ile fenotiplendirilmiş ve gizil profil analizi (latent profile analysis, LPA) uygulanmıştır. Bir ile altı profilli modeller kestirilmiş ve Bayes Bilgi Ölçütü (Bayesian Information Criterion, BIC) ile seçim yapılmış; en iyi model serbest varyans ve sıfır kovaryanslı üç profilli model olmuştur (özet metninde BIC = 2099). Sınıf farklılıkları Bolck-Croon-Hagenaars (BCH) yöntemiyle Altman Kendini Değerlendirme Mani Ölçeği, CES-D depresyon taraması, Snaith-Hamilton Haz Ölçeği ve Apati Motivasyon İndeksi üzerinden incelenmiştir. Posterde Profil 1 (n = 61) yüksek vigor ve düşük RL, yani bozulmuş ödül öğrenmesiyle birlikte artmış motor dürtü; Profil 2 (n = 48) düşük RL ve düşük vigor, azalmış ödül duyarlılığı ve motor katılımla kötü performans grubu; Profil 3 (n = 52) örneklem ortalamasına göre daha yüksek pekiştirmeli öğrenme yetisi olarak tanımlanmıştır. BCH analizinde mani boyutu Profil 1'de 0,42, Profil 2'de -0,02 ve Profil 3'te -0,48; davranışsal aktivasyon sırasıyla 0,34, -0,003 ve 0,40; sosyal motivasyon sırasıyla -0,19, -0,08 ve 0,30 bulunmuş, mani için üç profil arasında, davranışsal aktivasyon için 1-3 ve 2-3, sosyal motivasyon için 2-3 karşılaştırmalarında anlamlı fark işaretlenmiştir. Sonuç olarak hesaplamalı fenotipleme, geleneksel belirti temelli ölçümlerin ötesinde anlamlı davranışsal alt gruplar tanımlayabilir ve bu fenotiplerin duygudurum bozukluklarını ayrıştırmada işe yarayıp yaramadığı sonraki çalışmalarla gösterilecektir.

Tüm WCP 2026 özetleri