Cumhuriyet · gundem

Erken teşhiste yapay zeka devrimi: Çocukların konuşma tarzı gelecekteki ruh sağlığı riskini ortaya koyuyor

Özet

Dünya genelinde ergenlik döneminde tırmanışa geçen depresyon ve anksiyete gibi ruh sağlığı sorunları, erken teşhis mekanizmalarının yetersizliği nedeniyle klinik bazda zorlu süreçlere yol açıyor. ABD’de bulunan Stanford Üniversitesi Beşeri Bilimler ve Fen Bilimleri Okulu araştırmacıları, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) algoritmalarını kullanarak psikiyatri dünyasında çığır açacak bir çalışmaya imza attı. Nature Mental Health bünyesinde yayımlanan araştırma, çocukların günlük konuşma kalıplarının ileride yaşayabilecekleri ruhsal bozuklukların habercisi olduğunu ortaya koydu.

9 ila 13 yaş arasındaki 200'den fazla çocuğun ses kayıtlı mülakatlarını inceleyen bilim insanları, dört farklı doğal dil işleme modelini sisteme entegre etti. İncelemeler sonucunda, çocukların yaşadıkları travmaları tanımlarken kullandıkları içerikten ziyade, konuşma stillerinin ve cümle kurma biçimlerinin risk faktörünü belirlemede anahtar rol oynadığı saptandı.

Araştırma ekibinin başyazarı Chase Antonacci, "ve", "için", "ama" gibi küçük bağlaçların kullanım sıklığı ile edat dizilimlerinin zihinsel riski göstermede belirleyici olduğunu bildirdi. Birinci tekil şahıs zamirlerine aşırı odaklanma ve belirli dilsel kalıpların tekrarlanması, bireyler klinik teşhis almadan altı yıl öncesine kadar geçirebilecekleri ruhsal rahatsızlıkların tespiti konusunda uzman hekim heyetlerinden daha yüksek bir tahmin başarısı gösterdi.

Geleneksel tıp yöntemlerinde çocuklardaki kronik stresi ve ruh sağlığı risklerini ölçmek adına kan analizleri, koruyucu kromozom kapakçıkları olan telomerlerin uzunluk takibi veya kortizol hormonu ölçümleri gibi maliyetli ve karmaşık laboratuvar süreçleri uygulanıyor.

Stanford Üniversitesi Psikoloji Prof. Dr. Ian Gotlib, konuşma analizine dayalı yapay zeka yönteminin hem…