Yapay Zeka ve Psikoloji

Yapay Zeka ve Psikoloji

İnsan zihninin büyük bir kısmı hala gizemini korumaktadır. Üzerinde ne kadar araştırma yapılırsa yapılsın bilinmezlerle dolu keşfedilmeyi bekleyen ve heyecan veren bir alandır. Psikoloji bir canlının davranış, duygu ve düşünce yapısını inceleyen bir bilim dalıdır. Yapay zeka ise insanın davranışını, muhakeme yeteneğini, problem çözebilme becerisi gibi özelliklerini taklit etmeye çalışan bir sistemdir. Yapay zeka teknolojilerinde doğal olandan yapay olana uyarlama söz konusudur. Tam bu noktada doğal olanı ne kadar iyi çözümlersek yapay olana uyarlama aşamasında da gelişimi o kadar iyi sağlayabiliriz. İnsan zihninin yapısını ve işleyişini anlamak, olay ve olguya ilişkin bilişsel süreçlerini, duygularını, davranışlarını gözlemleyebilmek yapay zekanın taklitlerine bu çıktıların aktarılması aşamasında kritik olacaktır. Burada psikolojik bir rahatsızlık sürecindeki tanı, tahmin, prognoz ve tedavi aşamalarında yapay zeka sistemlerinin ne tür katkılar sağlayabileceği üzerine açıklama yapılmıştır. Öncelikle psikolojinin ve yapay zekanın ne olduğuna bir bakalım.

                                                                Psikoloji

Psikoloji; insanların ve hayvanların davranışlarını, zihinsel süreçlerini sistemli ve ampirik olarak inceleyen bir bilim dalıdır. Bir canlının davranışı gözlenebilen ve gözlenemeyen tüm içsel süreçlerden meydana gelmektedir.

Ruhsal Bozukluk:

Ruhsal bir bozukluğu tanımlarken; ortaya çıkan kişisel sıkıntının boyutu, ilerleyen evrelerdeki biyobelirteçlerle karakterize yeti yitimi, belirli davranışların sosyal normlara uygun olmayışı ve tüm bunların bir sonucu veya nedeni olan işlev bozuklukları değerlendirilmektedir. (Şahin, 2015)

Yeti yitimine sebep olan davranışsal ve bilişsel süreçlerdeki bozulmalar sonucunda birtakım semptomlar görülebilir. Örneğin madde kötüye kullanımı, bulimia nervoza (Tıkınırcasına yemek yiyip sonrasında kasıtlı kusma davranışı ile karakterize hastalık), obsesif kompulsif bozukluğu olan kişilerin bazı tekrarlayıcı davranışları, şizofrenide kişinin hayali sesler ile konuşması sosyal normlar bağlamında uyumsuz olarak değerlendirilir ve kişiye olan olumsuz etkileri yanında diğer insanlar üzerinde de olumsuz etkilere sebebiyet verebilir. İşlev bozukluğu ile karakterize halüsinasyonlar ve bazı nöropsikiyatrik hastalıkların semptomlarını hormonal seviyelerdeki değişimler, tıbbi görüntüleme yöntemleri, vücutta ve beyindeki nörogelişimsel bozukluklar ile fizyolojik olarak tedavi sürecindeki gözetim ile de bu bozuklukları bilişsel olarak inceleyebilmekteyiz.

Amerikan Psikiyatri Birliği tarafından zihinsel hastalıkların istatistiksel ve tanısal el kitabı olarak yayımlanan DSM’ de mental bozuklukların detaylı sınıflandırılması yapılmaktadır. Detaylı sınıflandırma ve mental hastalıklara APA’dan ulaşabilirsiniz.

YAPAY ZEKA NEDİR?

                                                               Yapay Zeka

Yapay zeka (Artificial Intelligence/ AI) insanların bazı bilişsel, davranışsal ve düşünsel yeteneklerini; deneyimlerden öğrenme ve yeni girdilere uyum sağlama gibi görevleri yerine getirerek insanı taklit eden bir teknolojidir. Yapay zeka algoritmalar ile bir sorunun çözümü için sonlu işlemler kümesi olarak tanımlayabileceğimiz bir yol tasarlar. Modelleme yöntemleri ile, oluşturulan yolu ve sistemi örneklendirerek indirgenmiş bir gösterimini sunar.

Psikolojiye entegre edilebilecek yapay zeka sistemlerini anlayabilmek için öncelikle yapay zekada kullanılan yöntemlere ve çalışma prensibine değinmek gerekirse;

YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ:

MAKİNE ÖĞRENMESİ (MACHINE LEARNING): Var olan veriler üzerinden matematiksel ve istatiksel yöntemleri kullanarak çıkarımlar yapan, bu çıkarımlar ile bilinmeyene dair tahminlerde bulunan yöntemdir.  

• Denetimli öğrenme (Supervised Learning): Giriş değerleri yani etiketli veri ile çıkış değerleri arasında eşleme yaparak sınıflandırma ve regresyon için bir fonksiyon oluşturur.
• Denetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş yani giriş değerlerinin hangi kategoriye ait olduğu bilinmeyen veri üzerinden bilinmeyen yapıyı tahmin eder.
• Takviyeli öğrenme (Reinforcement Learning): Davranış psikolojisinden yola çıkarak ödül-ceza mantığıyla öğrenmektedir. 

Makine öğrenmesinin geniş alt alanlarından biri de Doğal Dil İşleme’dir (Natural Language Processing/NLP). Kurallı dillerin yapısının anlamlandırılmasını ve tekrar işlenmesi üzerine çalışan bir alandır. Günümüzdeki en yaygın ürünü sanal asistan hizmeti gören Chatbot’lardır.

DERİN ÖĞRENME (DEEP LEARNING): Canlıların beyninde yer alan sinir ağlarının modellemesi üzerine çalışan yapay sinir ağları (YSA)  ve insan beyninden ilham alan, eldeki veri seti üzerinden sonuçları tahmin eden birden fazla katmandan oluşan bir makine öğrenimi koludur. Görsel bilginin analiz edilmesi ve işlenmesinde ‘Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)’, düğümler arasındaki bağlantıdan sıralı bir çıktı grafiği oluşturan‘ Yinelemeli Sinir Ağları(RNN)’ gibi alanları bulunmaktadır.

Yapay zeka sağlık alanlarına belli bir süredir uzmanların işini kolaylaştırmak için entegre edilmeye başlanmıştır. Yapay zekanın sağlık alanlarında kullanımı ile ilgili Sağlıkta Yapay Zeka Rehberimize  ulaşabilirsiniz. Aynı zamanda psikoloji de yapay zekanın yeni yeni girmeye başladığı alanlardan biridir. Peki yapay zeka, psikolojide nasıl kullanılmaktadır?

• TANI:

                                                   Veri ve Dijital Sağlık Kayıtları

Ruhsal bir hastalık uzman tarafından teşhis edilirken kişisel sıkıntı, yeti yitimi, davranışın sosyal normlara uygun olmayışı ve işlev bozukluklarının değerlendirilmesi sonucunda karara varıldığına değinmiştik. Uzun yıllar klinik tecrübesi olan bir uzmanın her bir psikiyatrik bozukluk için görebileceği vaka ve buna bağlı olarak toplayabileceği veri belli oranda sınırlıdır. Yapay zekanın bu noktada birçok alanda olduğu gibi burada da uzman kişinin işini kolaylaştırmada ciddi kolaylıklar sağlayabilmektedir. Şöyle ki; çok sayıda veri ve yıllarca toplanan EHR (Dijital sağlık verileri) kayıtları ile yapay zeka algoritmalarından yararlanarak istediği psikiyatrik hastalığa yönelik binlerce kişinin tanısının otomatik değerlendirmesine ulaşabilir. Hastalığın tanı aşamasında kendi hastasında bulunan nöropsikiyatrik ve nörogelişimsel hastalıklar sonucu oluşan nörobiyobelirteçlerin daha önce hangi hastalıklarda ayırıcı faktör olduğunu makine öğrenmesi (ML) algoritmalarından bazılarında  kullanılacak verinin doğru etiketlenmesi ile hızlı tanı ve ön değerlendirmenin kolaylaştırılması  için doğru adımların atılmasına destek sağlayabilir. Aynı zamanda bu şekilde değerlendirmeler ve algoritma öngörüleri sonucunda yanlış pozitif ve yanlış negatif değerlendirmelerin azaltılması da söz konusudur.  Psikiyatri uzmanı olmayan bir doktorun dahi kendi hastasında olan nörobiyobelirteçleri etiketli veriler üzerinden oluşturulan AI modeli ile test ettiği takdirde algoritma psikiyatrik bir bozukluk için önceki hastaların bilgilerinden yola çıkarak hastanın nöropsikolojik değerlendirmesinin yapılmasına yönelik bir öneri sistemi sunabilir. Bununla birlikte hastalığın önceden tanısının koyulmasında risk modellerinin formülasyonu sağlanarak uzman tarafından zihinsel hastalığın ciddiyetini belirlemede zamandan tasarrufu sağlayabilir. Toplanan çok sayıdaki veri sayesinde bir psikiyatrik hastalığın popülasyondaki yaygınlığı değerlendirilebilir bu değerlendirmeye yönelik uzman kişiler tarafından sağaltım ve iyileştirme süreçlerine daha fazla odaklanılarak toplumun psikolojik refah seviyeni yükseltmeye gidilebilecek adımlara ön ayak oluşturabilir.

• TAHMİN

Bazı insanların psikolojik rahatsızlık süreçleri oldukça ağır seyredebilmektedir. Bununla birlikte öz kıyım düşüncelerine yatkınlık da ortaya çıkabilir. Makine öğrenmesi algoritmalarına doğru etiketlenmiş veri girdisi sağlayabilmek amacıyla intihara eğilimi olan, intihara teşebbüs eden ve onların çevresindeki kişilerle bazı boylamsal deneyler yapılmıştır.  Sonuç olarak boylamsal bir çalışmanın çıktılarından yapılan doğru etiketleme ve EHR verileri ile intihar eğilimini tahmin edebilen makine öğrenmesi algoritmaları geliştirilmiştir. Aynı zamanda yine intihar eğiliminin tahmini üzerine kullanılan yöntemlerden bir diğeri NLP’dir. NLP nin metin analizi ve metin sınıflama yöntemleri ile intihar için kritik kabul edilebilecek bazı kelime ve cümlelerin algoritma tarafından önemli değişken kabul edilmesi ile tahmin işlemi gerçekleştirebilmesidir. Sadece bir kelime veya cümle öbeği üzerinden yapay bir makinanın intihara ilişkin tahmin yapması fazla sağlıklı bulunmayabilir fakat buradaki kritik unsur bir uzmanın işini kolaylaştırmak amacıyla hastanın duygu durumunu düzenli olarak kontrol eden geri bildirim sistemleri, tanı ve değerlendirme için büyük kolaylık sağlayacak dijital günlükler, psikiyatri uzmanının 7/24 hastanın durumuna ilişkin bilgileri görüntüleyebilmesi aşamasında oldukça etkili olacaktır.

                                                 Sanal Asistan, Metin ve Konuşma Analizi

NLP’nin bir diğer çalışma alanı olan otomatik konuşma analizi ile de psikoz gibi ilerleyen evrelerinde konuşma yetisindeki bozulma ile karakterize bir hastalıkta, beynin wernice dediğimiz anlamlandırma ve broca dediğimiz konuşma alanlarının ortak çalışması sonucu ‘anlamlı kelime türetebilme’ işlemlerini düzenli olarak ses kayıtları ve konuşma takipleri ile kontrol edilebilmesidir. Hastalığın ilerleme durumuna göre konuşmadaki değişimlerden bir tahmin işlemi yapabilmekte ve uzmana bu kayıtları, verileri ve tahminleri gönderebilmektedir.

Dijital Günlük                                                                        Geri Bildirim Sistemleri

Danışanların duygu durum takiplerinin yapılmasında; dijital günlükler, anlık duygu-düşünce geri bildirim sistemleri gibi veri toplama yöntemleri işi kolaylaştıracak ve sürekli takibi sağlayabilecek metodlardandır. Her hastalıkta olduğu gibi psikiyatrik hastalıklarda da ilk aşama olarak öykü dediğimiz anamnez aşaması oldukça kritiktir. Uzun ve detaylı bir sürece yayılırsa psikiyatrik hastalıklar için öngörü tanı ve tedavi aşamalarını da bir o kadar kolaylaştırabilecek bir etmendir. Bir hastanın uzun zamandır dijital sağlık platformalarından birinde duygu durum verilerini girmesi veya dijital günlüğüne birkaç karalama yapması bile yıllar sonra alabileceği bir psikolojik destekte geçmişe yönelik hastanın durumunu değerlendirebilme gibi bulunmaz bir imkanı da uzmana sunmuş olacaktır.  

                                                            İlaç Tahmini

İlaç tedavisine ihtiyaç duyulan nörogelişimsel psikiyatrik hastalıkta veya sadece psikiyatrik kökenli bir hastalıkta uzmanlar bazı ilaçların o hastada ne tür bir etki yaratacağını gözlemlemek için hormonal seviyeleri, semptomları sürekli olarak değerlendirecekleri bir deneme yöntemi kullanırlar. Örneğin sınır kişilik bozukluğu olarak tanımlayabileceğimiz bir borderline hasta için etki eden ve tedaviye iyi şekilde katkı sağlayan bir ilaç başka bir borderline kişilik yapılanması olan hastada aynı sonucu vermeyebilir ve farklı bir ilaç o hastada çok daha fazla işe yarayabilir. İşte tam da bu sınama-yanılma noktasında AI uzmana bir öngörü sunabilir. Onaylanmış ilaç molekülleri arasından ve daha önce binlerce borderline hastanın veya seçilen başka bir hastalığın tedavi sürecindeki semptomlarına, tedavi sürecinde kullanılan ilaçlara ilişkin süreci doğru etiketli veri girdisi ile  modellemeler yaparak, makineler bize o hastanın öznel semptomlarına ilişkin veriyi önceki hastaların verileriyle karşılaştırarak uygun ilaçlar için uzmana bir öngörü sunabilmektedir. Direkt olarak hastanın üzerinde random bir ilaç denemesi yerine, hasta-ilaç eşlemesinde büyük veri seti üzerinden  uygun bir öngörünün olması tedavi sürecinde hem hızdan hem de maliyetten tasarruf sağlayacaktır.

• PROGNOZ

                                                    Tedavi Süreç Tahmini

Prognoz, bir hastalığın seyri hakkında tahminde bulunmak, tedavinin seyrini ve sonucunu öngörebilmektir. Her bir hastanın tedavi süreci aynı tanıyı alan bir başka hastadan oldukça farklı olabilmektedir. Psikiyatrik bir hastalığın ortaya çıkmasındaki en temel faktörlerden biri de çevredir. Kişilerin aynı ruhsal hastalıkları olsa dahi çevresel koşulları farklı olduğu için tedevide kişiselleştirme oldukça kritiktir. Uzmanın hastasını düzenli olarak takip etmesi belirli periyotlar ile değerlendirme yapması tedavi sürecine direkt etki edebilen faktörlerdendir. Terapi seansları hastanın ve hastalığın durumuna göre belli periyotlar şeklinde genelde haftada bir veya iki kez olacak şekilde belirlenmektedir.  Psikoz, majör depresyon gibi beyinde direkt olarak etkisi olan hastalıkların, bilişsel süreçlerde bozulmalar ve buna bağlı olarak hatırlama  eyleminde kayıplarla karakterize olabilmektedir. Kişinin verilerinin düzenli takibi bu noktada daha da ayırıcı ve süreci şekillendiricidir. Uzmanın hastası ile ilişkisinin artırılmasına yani istenildiği zaman gerek hastanın tedavi süreci ile bilgilendirme alması gerek de klinisyenin o hastasına ilişkin günlük verilerinin alınmasını sağlayacak her iki taraflı veri girdi sistemi ile çalışan yapay zeka destekli bir mobil uygulama dahi düzenli risk analizi için kolaylık sağlayabilecek ve öngörü sunabilecektir. Hem bireysel yönden hem de toplumsal yönden yapay zeka bize gözetimi kolaylaştırabilmektedir. Büyük veri setleri ile tahmin yapılabilmesi halkın psikolojik sağlığına ilişkin sürveyans ve araştırmanın da yapılabilmesini mümkün kılar. Bir diğer aşamada daha önce aynı psikiyatrik hastalıktan muzdarip kişilerdeki tedavi sürecine ilişkin bilgilere, analizlere ve tedavi sonuçlarına ulaşabilme imkanı yaratmaktadır. Buna yönelik olarak da algoritmalar hasta için klinisyene tedavi sürecinin seyrine yönelik haritalandırma çıkartarak henüz tedavi aşamasına geçilmeden dahi tedavinin periyodu ile ilgili öngörü sağlayabilmektedir.

• TEDAVİ

Hastaların Geçmiş Verileri                                          Terapide Sanal Geçeklik

Psikolojide kullanılan terapi metodlarından biri ‘sanat terapisi’dir. Kişilerin sanat yardımı ile (oyun, resim, müzik vb.) duygu ve düşüncelerini açığa çıkaran sonrasında bunlar üzerinde çalışılan bir yöntemdir. Yapay zeka destekli sanal etkili aracılar ile terapötik oyunlar geliştirilerek bireyin istediği zaman ve istediği yerden stres seviyesini düşürme, kendini rahatlatma, dinlenme gibi süreçlerine yardım edebilmektedir. Aynı zamanda sanal gerçeklik (AR) uygulamaları ‘Bilişsel Davranışçı Terapi (BDT)’ gibi yöntemlerde kullanılabilmektedir. Ulusal olarak artırılmış gerçeklik uygulamalarında terapötik içerik oluşturarak yapay zeka sistemine entegre edilmiş biçimde kullanan terapistler de bulunmaktadır.

Bazı psikiyatrik hastalıkların ilerleyen evrelerinde örneğin; majör depresyon, psikoz, şizofreni vb. durumlarda kişinin davranışlarında ciddi bir değişim söz konudur. Davranışsal sağlık bakımında akıllı mobil uygulamalar ve giyilebilir teknolojiler ile kişinin davranışına yönelik sürekli ve sistematik veri akışı sağlanabilmektedir. Bu veriler ile ruh sağlığı koşullarının değerlendirilmesi için yapay zeka ve insan davranışı modellemesi oluşturulabilmektedir. Bu şekilde uzmanların hastanın verilerine aynı şekilde hastanın da uzmanın değerlendirmelerine sürekli erişim sağlanabilineceğinden uzaktan tedaviyi bazı noktalarda gerçekleştirebilecek veya normal tedavi sürecinin çok daha sağlıklı bir şekilde işlemesine olanak sağlayacaktır.

Sanal Terapi Metodları

NLP tabanlı chatbotlar, bir uzman desteği almak isteyen kişilerin kolaylıkla klinik görüşme randevusu almalarını sağlayıp kişinin istediğine yönelik bir seans takvimi oluşturarak kişiye o uzman hakkında veya genel işleyiş hakkında bilgi desteği de sunabilmektedir. Chatbot olarak hayata geçirilen ve kişilere terapi desteği sunan woebot adındaki sanal asistan da bir tedavi olarak değil fakat kişilerin kendini açabilmesi ve daha rahat hissedebilmesine yönelik bir destek sunmaktadır.

Bazı kişiler belli bir olay veya olguya, terapi metoduna, seans süresine, kendi konumuna yakın yerlerdeki bir uzmana ihtiyaç duyabilir. Mobil olarak geliştirilen teknolojilerden biri de, kişi gerekli ihtiyacına ilişkin parametreleri girdiğinde algoritmanın otomatik olarak kişinin ihtiyacını karşılayabilecek bir veya birkaç uzman ile eşleştirme yapması; zamandan tasarrufu ve istenilen tedavi sürecine ulaşımı kolaylaştırabilmektedir.

ŞİRKETLER: Günümüzde psikoloji bilimininde yapay zekayı entegre biçimde kullanan şirketler vardır. Bunlardan bazıları ise:

Clarigent Health:

Yapay zeka tabanlı akıl sağlığı teknolojileri klinisyenlere, ergenlerde, yetişkinlerde ve yaşlı bireylerde  majör depresyon, anksiyete bozuklukları, bilişsel ve hafıza sorunlarının teşhis ve tedavisi için multidisipliner bir uzman kadrosu ile çalışmaktadır. ABD şirketi olan Clarigent Health yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları üzerinde çalışmaktadır. Toplam fon tutarı ise 1.6M$ ‘ dır.

Moodpath:

Alman startup şirketi olan Moodpath, ruh hali takip sistemi üzerine çalışmaktır. Depresyon, bipolar bozukluk için duygu durum takibi, kişisel refah değerlendirmesi sunmak, sağlık uzmanı tarafından kullanılabilcek kişiye özgün bir elektronik belge, eğitici videolar ve psikolojik egzersizler sunmayı hedeflemektedir.

7 Cups:

ABD merkezli bir şirket olan 7 Cups bazı kritik durumlarda yardımcı olmak için tasarlanmıştır.  Asıl amaç; koçluk ve sanal terapi hizmetleri sunmaktır. Duygusal destek, meditasyon, nefes alma teknikleri, kişisel ve mesleki gelişim üzerine hizmetleri geliştirmek için psikiyatri uzmanları ile birlikte çalışmaktadır. Aynı zamanda uzmanlardan gerçek zamanlı destek alınabilmektedir. Danışanlar mobil uygulama sayesinde 7/24 destek alabilmektedir.

ABD merkezli şirket direkt olarak bir terapi metoduyla çalışmaktadır. Buna yönelik  ‘Bilişsel Davranışçı Terapi’yöntemi ile izleme sistemi geliştirilmiştir. Anksiyete, depresyon, bipolar bozukluk, duygu yönetimi, duygusal alışkanlıkları ve kalıpları takip etme, sürekli izleme, duygusal destek sunma hizmetlerinin yanında duygu algılama için bir bileklik geliştirmiştir. Toplam fon tutarı 6.3M$’dır.

Meditopia:

Türk girişim şirketlerin olan Meditopia kullanıcısının durumuna bağlı olarak karmaşıklık seviyesi farklı olan akıl sağlığı paketleri sunmaktadır. Temel amacı ise  meditasyon desteği sağlamaktır. Stresi azaltmak, iyi uyumak, beden ve zihin için sakinlik, kişiselleştirilmiş meditasyon seansları, uyku vakti hikayeleri, dinlenmek için müzikler sunmaktadır. Toplam fon tutarı 18.2M$’dır.

YAPAY ZEKA PSİKOLOĞUN YERİNİ ALABİLİR Mİ?

                                                  Yapay Zeka Psikoloğun Yerini Alır Mı?

Bazı ruhsal bozuklukların tekrarlayan ve ayırıcı olarak niteleyebileceğimiz somatik belirtileri vardır. Somatik belirtileri tıbbi yöntemler ile test edebilir ve bu sonuçlar üzerinden bazı aşamalarda yapay zeka ile öngörü sağlayabiliriz fakat psikolojik destek sürecinde psikopatalojik durumlarda, akıl hastalıklarında veya ruh hastalıklarında uzman kişi tarafından yapılan gözlemler, ölçümler, seanslar ve değerlendirmeler sonucunda bir tanı koyulabilmektedir. İlerleyen teknolojiye rahmen insan zihninin hala tamamıyla çözümlenememesi, nöronal bağlantıların kompleks yapısı, kişiye özgü çevresel unsurlar, bilişsel ve davranışsal süreçlerin çıktılarındaki öznel farklılaşmalar gibi daha birçok faktör psikoloji bilimini ve uzmanını özel kılmaktadır. 

Sonuç olarak;  şuan için yapay zekanın bir psikiyatri uzmanının yerini alabilecek seviyede olmasa da birçok sektörde olduğu gibi psikoloji alanına da sağladığı ve sağlayabileceği katkılardan bahsetmiş olduk.

Geleceğin teknolojisinde yerimizi alabilmek ümidiyle.