Kimse doktora gitmek için randevu peşinde koşmayacak. Yapay Zeka bunu da yaptı. Yalnızca sesinizi dinliyor neyiniz olduğunu şıp diye anlıyor. Bu gidişle doktorların tahtını da elinden alacak. İşte tüm detaylar…
HİLAL NAS
Teknoloji ilerlerken yeni çalışmalarda hayatımızın içerisine dahil oluyor. Son zamanlarda Yapay Zeka her işimize koşarken bu kez de doktorların görevini elinden aldı. Hastaları tek tek dinliyor tüm hastalıklarını belirliyor. Eğitilen Yapay Zeka araçları sağlık sorunlarına çözüm getiriyor. İşte tüm detaylar…
ÖNCE DİNLİYOR SONRA TEŞHİS EDİYOR
Hastaları dinlemek için eğitilen yapay zeka araçları, anksiyete ve depresyon gibi ruh sağlığı rahatsızlıklarını tespit etmede geleneksel yöntemleri geride bırakıyor. Demek ki, sağlık durumumuzun ipuçları yalnızca sözlerimizde değil, ses tonumuzda da saklı.
Depresyon ve anksiyete gibi pek çok psikolojik durumun teşhisi için uzmanlarla uzun ve yoğun görüşmeler gerekebiliyor. Ancak, bu hem zaman hem de kaynak açısından herkes için mümkün değil. Üstelik, öznel değerlendirmeler nedeniyle yanlış teşhis konma riski de var. İşte bu noktada, yapay zeka (YZ) devreye giriyor.
Bilim insanları, bu süreci daha hızlı ve doğru hale getirmek için yapay zeka temelli çözümler üzerinde çalışıyor. The Economist’in haberine göre, danışanların sesini dinlemek üzere geliştirilen YZ araçları, geleneksel teşhis yöntemlerinden çok daha yüksek doğruluk oranlarıyla ruhsal bozuklukları belirleyebiliyor.
YAPAY ZEKANIN GÜCÜ: SES TONUNDAKİ İNCE AYRINTILARI YAKALIYOR
Bu yeni nesil yapay zeka modelleri, bir hastanın farkında bile olmadığı depresyon veya kaygı belirtilerini, konuşmanın akustik özelliklerini inceleyerek tespit edebiliyor. Konuşmadaki perde, ton ve ritim gibi detaylar, yapay zekanın tanı koymasına yardımcı oluyor. Ancak bu modellerin asıl gücü, bir psikiyatristin algılayamayacağı kadar ince kalıpları tanımlayabilmelerinde yatıyor.
Yapay zekanın ruh sağlığı alanındaki kullanımı yeni değil. Örneğin, büyük dil modelleri (LLM’ler), danışanların yazılı ifadelerindeki semptomatik kalıpları tarayabiliyor. Ancak, metin tabanlı yapay zekanın kültürel nüanslar, dil bariyerleri ve farklı konuşma tarzları gibi kısıtlamaları var. Yapılan araştırmalara göre, LLM'lerin toplumda yaygın olan dilsel önyargıları da taşıdığı görülüyor. Örneğin, siyah hastalarda depresyon teşhisi konusunda beyaz hastalara kıyasla daha başarısız olduğu tespit edildi.
Bu nedenle, yeni geliştirilen yapay zeka yöntemleri kelimelerden çok, o kelimelerin nasıl ifade edildiğine, yani sesin kendisine odaklanıyor.
SES ANALİZİYLE DEPRESYONU TESPİT ETMEK MÜMKÜN
Çin'deki South-Central Minzu Üniversitesi'nden araştırmacılar, bir kişinin sesindeki ince değişiklikleri takip edebilen bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu model, öncelikle geniş bir ses verisiyle eğitiliyor ve konuşmadaki ritim, perde değişkenliği ve ses kalitesindeki değişimleri tanımayı öğreniyor. Ardından, depresyon teşhisi konmuş kişilerin ses kayıtlarıyla özel olarak eğitilerek, depresyonu işaret edebilecek konuşma kalıplarını daha hassas bir şekilde ayırt etmeyi başarıyor.
Bu modelin doğruluk oranı oldukça etkileyici. Haziran ayında Nature Scientific Reports'ta yayımlanan bir çalışmaya göre, yöntem depresyonun varlığını yüzde 96 oranında tespit edebildi. Ayrıca, depresyonun şiddetini dört seviyede sınıflandırması istendiğinde yüzde 95 doğrulukla sonuç verdi.
AKILLI TELEFONLAR ÜZERİNDEN SES DALGASI ANALİZİ
Sorbonne Üniversitesi'nden araştırmacılar ise yapay zekayı akıllı telefonlar aracılığıyla ses dalgalarını analiz etmek için kullanıyor. Bu modelde, ses dalgaları önce "spektrogram" adı verilen görsel haritalara dönüştürülüyor. Ardından model, her bir spektrogramı depresyon, anksiyete ve insomnia gibi rahatsızlıkların göstergeleri açısından inceliyor. Derin öğrenme tekniklerini kullanarak, ses kayıtlarından otomatik olarak çıkarılan ipuçlarını değerlendiriyor. Bu sistem, henüz geliştirme aşamasında olmasına rağmen umut vaat ediyor.
YAPAY ZEKANIN RUH SAĞLIĞI ALANINDAKİ POTANSİYELİ
Yapay zeka, psikolojik rahatsızlıkların teşhisinde önemli bir potansiyel sunuyor. Ses dalgası analizi, hastaların kendi ruhsal durumlarını doğru ifade edemedikleri durumlarda bile detaylı bir inceleme imkanı tanıyor. Üstelik dil bariyerlerinden bağımsız bir şekilde çalışabildiği için, özellikle psikolog ve psikiyatristlerin sınırlı olduğu bölgelerde önemli bir yardımcı araç olabilir.
Bu tür teknolojik gelişmeler, sağlık hizmetlerinin daha erişilebilir ve etkin hale gelmesine katkıda bulunabilir. Ancak, yapay zeka araçlarının klinik kullanımı için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulduğu da bir gerçek.
