UTHEALTH HOUSTON VE YALE'DEN RUH SAĞLIĞI ANALİZ EDEN YAPAY ZEKÂ

Konuşma, Ses Tonu ve Görüntüyü Analiz Ediyor

npj Mental Health Research dergisinde yayımlanan araştırmada, Qwen3-Omni temelli sinir ağları ve özel bir yazılım birleştirildi. Model; şizofreni, OKB ve bipolar bozukluk gibi farklı tablolardaki hastaların video kayıtlarından ses tonu, konuşma biçimi ve davranışlarını analiz ederek yazılı değerlendirme raporları üretti.

Hedef Teşhis Değil, Eğitici ve Destekleyici Asistanlık

Araştırmanın kıdemli yazarı Dr. Cesar Soutullo, sistemin uzmanların yerini almayı amaçlamadığını vurguladı. Modelin öne çıkan kullanım alanları:

• Eğitim Aracı: Mesleğin başındaki hekimlerin klinik akıl yürütmelerine katkı sağlamak.
• Kırsal Bölge Desteği: Tek başına çalışan çocuk hekimlerine gözden kaçabilecek belirtileri fark ettirmek.
• Hatalardan Öğrenme: Öğrenciler, yapay zekânın hatalı değerlendirmelerini uzman raporlarıyla kıyaslayarak klinik analiz yeteneklerini geliştirebilecek.

Belirtiler Şiddetlendikçe Yapay Zekânın Başarısı Düştü

Ekiplerin duygudurum, algı, intihar eğilimi ve düşünce süreçleri gibi 10 ayrı ölçütte yaptığı karşılaştırmada yapay zekâ; hastanın dış görünüşü ve ince motor hareketlerini değerlendirirken bazı hatalar yaptı. Belirtilerin şiddeti arttıkça uzmanlar ile yapay zekâ arasındaki uyum oranının azaldığı kaydedildi.