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 NEDÄ°R?

                                                               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:

MAKÄ°NE ÖĞRENMESÄ° (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): GiriÅŸ deÄŸerleri yani etiketli veri ile çıkış deÄŸerleri arasında eÅŸleme yaparak sınıflandırma ve regresyon için bir fonksiyon oluÅŸturur.
• Denetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning): EtiketlenmemiÅŸ yani giriÅŸ deÄŸerlerinin hangi kategoriye ait olduÄŸu 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.

DERÄ°N ÖĞRENME (DEEP LEARNING): Canlıların beyninde yer alan sinir aÄŸlarının modellemesi üzerine çalışan yapay sinir aÄŸları (YSA)  ve insan beyninden ilham alan, eldeki veri seti üzerinden sonuçları tahmin eden birden fazla katmandan oluÅŸan bir makine öğrenimi koludur. Görsel bilginin analiz edilmesi ve iÅŸlenmesinde ‘EvriÅŸimsel Sinir AÄŸları (CNN)’, düğümler arasındaki baÄŸlantıdan sıralı bir çıktı grafiÄŸi oluÅŸturan‘ Yinelemeli Sinir AÄŸları(RNN)’ gibi alanları bulunmaktadır.

Yapay zeka saÄŸlık alanlarına belli bir süredir uzmanların iÅŸini kolaylaÅŸtırmak için entegre edilmeye baÅŸlanmıştır. Yapay zekanın saÄŸlık alanlarında kullanımı ile ilgili SaÄŸlıkta Yapay Zeka Rehberimize  ulaÅŸabilirsiniz. Aynı zamanda psikoloji de yapay zekanın yeni yeni girmeye baÅŸladığı alanlardan biridir. Peki yapay zeka, psikolojide nasıl kullanılmaktadır?

• TANI:

                                                   Veri ve Dijital SaÄŸlık Kayıtları

Ruhsal bir hastalık uzman tarafından teÅŸhis edilirken kiÅŸisel sıkıntı, yeti yitimi, davranışın sosyal normlara uygun olmayışı ve iÅŸlev bozukluklarının deÄŸerlendirilmesi sonucunda karara varıldığına deÄŸinmiÅŸtik. Uzun yıllar klinik tecrübesi olan bir uzmanın her bir psikiyatrik bozukluk için görebileceÄŸi vaka ve buna baÄŸlı olarak toplayabileceÄŸi veri belli oranda sınırlıdır. Yapay zekanın bu noktada birçok alanda olduÄŸu gibi burada da uzman kiÅŸinin iÅŸini kolaylaÅŸtırmada ciddi kolaylıklar saÄŸlayabilmektedir. Şöyle ki; çok sayıda veri ve yıllarca toplanan EHR (Dijital saÄŸlık verileri) kayıtları ile yapay zeka algoritmalarından yararlanarak istediÄŸi psikiyatrik hastalığa yönelik binlerce kiÅŸinin tanısının otomatik deÄŸerlendirmesine ulaÅŸabilir. Hastalığın tanı aÅŸamasında kendi hastasında bulunan nöropsikiyatrik ve nörogeliÅŸimsel hastalıklar sonucu oluÅŸan nörobiyobelirteçlerin daha önce hangi hastalıklarda ayırıcı faktör olduÄŸunu makine öğrenmesi (ML) algoritmalarından bazılarında  kullanılacak verinin doÄŸru etiketlenmesi ile hızlı tanı ve ön deÄŸerlendirmenin kolaylaÅŸtırılması  için doÄŸru adımların atılmasına destek saÄŸlayabilir. Aynı zamanda bu ÅŸekilde deÄŸerlendirmeler ve algoritma öngörüleri sonucunda yanlış pozitif ve yanlış negatif deÄŸerlendirmelerin azaltılması da söz konusudur.  Psikiyatri uzmanı olmayan bir doktorun dahi kendi hastasında olan nörobiyobelirteçleri etiketli veriler üzerinden oluÅŸturulan AI modeli ile test ettiÄŸi takdirde algoritma psikiyatrik bir bozukluk için önceki hastaların bilgilerinden yola çıkarak hastanın nöropsikolojik deÄŸerlendirmesinin yapılmasına yönelik bir öneri sistemi sunabilir. Bununla birlikte hastalığın önceden tanısının koyulmasında risk modellerinin formülasyonu saÄŸlanarak uzman tarafından zihinsel hastalığın ciddiyetini belirlemede zamandan tasarrufu saÄŸlayabilir. Toplanan çok sayıdaki veri sayesinde bir psikiyatrik hastalığın popülasyondaki yaygınlığı deÄŸerlendirilebilir bu deÄŸerlendirmeye yönelik uzman kiÅŸiler tarafından saÄŸaltım ve iyileÅŸtirme süreçlerine daha fazla odaklanılarak toplumun psikolojik rehaf seviyeni yükseltmeye gidilebilecek adımlara ön ayak oluÅŸturabilir.

• TAHMÄ°N

Bazı insanların psikolojik rahatsızlık süreçleri oldukça ağır seyredebilmektedir. Bununla birlikte öz kıyım düşüncelerine yatkınlık da ortaya çıkabilir. Makine öğrenmesi algoritmalarına doÄŸru etiketlenmiÅŸ veri girdisi saÄŸlayabilmek amacıyla intihara eÄŸilimi olan, intihara teÅŸebbüs eden ve onların çevresindeki kiÅŸilerle bazı boylamsal deneyler yapılmıştır.  Sonuç olarak boylamsal bir çalışmanın çıktılarından yapılan doÄŸru etiketleme ve EHR verileri ile intihar eÄŸilimini tahmin edebilen makine öğrenmesi algoritmaları geliÅŸtirilmiÅŸtir. Aynı zamanda yine intihar eÄŸiliminin tahmini üzerine kullanılan yöntemlerden bir diÄŸeri NLP’dir. NLP nin metin analizi ve metin sınıflama yöntemleri ile intihar için kritik kabul edilebilecek bazı kelime ve cümlelerin algoritma tarafından önemli deÄŸiÅŸken kabul edilmesi ile tahmin iÅŸlemi gerçekleÅŸtirebilmesidir. Sadece bir kelime veya cümle öbeÄŸi üzerinden yapay bir makinanın intihara iliÅŸkin tahmin yapması fazla saÄŸlıklı bulunmayabilir fakat buradaki kritik unsur bir uzmanın iÅŸini kolaylaÅŸtırmak amacıyla hastanın duygu durumunu düzenli olarak kontrol eden geri bildirim sistemleri, tanı ve deÄŸerlendirme için büyük kolaylık saÄŸlayacak dijital günlükler, psikiyatri uzmanının 7/24 hastanın durumuna iliÅŸkin bilgileri görüntüleyebilmesi aÅŸamasında oldukça etkili olacaktır.

                                                 Sanal Asistan, Metin ve KonuÅŸma 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 iÅŸi kolaylaÅŸtıracak ve sürekli takibi saÄŸlayabilecek metodlardandır. Her hastalıkta olduÄŸu gibi psikiyatrik hastalıklarda da ilk aÅŸama olarak öykü dediÄŸimiz anamnez aÅŸaması oldukça kritiktir. Uzun ve detaylı bir sürece yayılırsa psikiyatrik hastalıklar için öngörü tanı ve tedavi aÅŸamalarını da bir o kadar kolaylaÅŸtırabilecek bir etmendir. Bir hastanın uzun zamandır dijital saÄŸlık platformalarından birinde duygu durum verilerini girmesi veya dijital günlüğüne birkaç karalama yapması bile yıllar sonra alabileceÄŸi bir psikolojik destekte geçmiÅŸe yönelik hastanın durumunu deÄŸerlendirebilme gibi bulunmaz bir imkanı da uzmana sunmuÅŸ olacaktır.  

                                                            Ä°laç Tahmini

Ä°laç tedavisine ihtiyaç duyulan nörogeliÅŸimsel 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 deÄŸerlendirecekleri bir deneme yöntemi kullanırlar. ÖrneÄŸin sınır kiÅŸilik bozukluÄŸu olarak tanımlayabileceÄŸimiz bir borderline hasta için etki eden ve tedaviye iyi ÅŸekilde katkı saÄŸlayan bir ilaç baÅŸka bir borderline kiÅŸilik yapılanması olan hastada aynı sonucu vermeyebilir ve farklı bir ilaç o hastada çok daha fazla iÅŸe yarayabilir. Ä°ÅŸte tam da bu sınama-yanılma noktasında AI uzmana bir öngörü sunabilir. Onaylanmış ilaç molekülleri arasından ve daha önce binlerce borderline hastanın veya seçilen baÅŸka bir hastalığın tedavi sürecindeki semptomlarına, tedavi sürecinde kullanılan ilaçlara iliÅŸkin süreci doÄŸru etiketli veri girdisi ile  modellemeler yaparak, makineler bize o hastanın öznel semptomlarına iliÅŸkin veriyi önceki hastaların verileriyle karşılaÅŸtırarak uygun ilaçlar için uzmana bir öngörü sunabilmektedir. Direkt olarak hastanın üzerinde random bir ilaç denemesi yerine, hasta-ilaç eÅŸlemesinde büyük veri seti üzerinden  uygun bir öngörünün olması tedavi sürecinde hem hızdan hem de maliyetten tasarruf saÄŸlayacaktır.

• 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 baÅŸka hastadan oldukça farklı olabilmektedir. Psikiyatrik bir hastalığın ortaya çıkmasındaki en temel faktörlerden biri de çevredir. KiÅŸilerin aynı ruhsal hastalıkları olsa dahi çevresel koÅŸulları farklı olduÄŸu için tedevide kiÅŸiselleÅŸtirme oldukça kritiktir. Uzmanın hastasını düzenli olarak takip etmesi belirli periyotlar ile deÄŸerlendirme yapması tedavi sürecine direkt etki edebilen faktörlerdendir. Terapi seansları hastanın ve hastalığın durumuna göre belli periyotlar ÅŸeklinde genelde haftada bir veya iki kez olacak ÅŸekilde belirlenmektedir.  Psikoz, majör depresyon gibi beyinde direkt olarak etkisi olan hastalıkların, biliÅŸsel süreçlerde bozulmalar ve buna baÄŸlı olarak hatırlama  eyleminde kayıplarla karakterize olabilmektedir. KiÅŸinin verilerinin düzenli takibi bu noktada daha da ayırıcı ve süreci ÅŸekillendiricidir. Uzmanın hastası ile iliÅŸkisinin artırılmasına yani istenildiÄŸi zaman gerek hastanın tedavi süreci ile bilgilendirme alması gerek de klinisyenin o hastasına iliÅŸkin günlük verilerinin alınmasını saÄŸlayacak her iki taraflı veri girdi sistemi ile çalışan yapay zeka destekli bir mobil uygulama dahi düzenli risk analizi için kolaylık saÄŸlayabilecek ve öngörü sunabilecektir. Hem bireysel yönden hem de toplumsal yönden yapay zeka bize gözetimi kolaylaÅŸtırabilmektedir. Büyük veri setleri ile tahmin yapılabilmesi halkın psikolojik saÄŸlığına iliÅŸkin sürveyans ve araÅŸtırmanın da yapılabilmesini mümkün kılar. Bir diÄŸer aÅŸamada daha önce aynı psikiyatrik hastalıktan muzdarip kiÅŸilerdeki tedavi sürecine iliÅŸkin bilgilere, analizlere ve tedavi sonuçlarına ulaÅŸabilme imkanı yaratmaktadır. Buna yönelik olarak da algoritmalar hasta için klinisyene tedavi sürecinin seyrine yönelik haritalandırma çıkartarak henüz tedavi aÅŸamasına geçilmeden dahi tedavinin periyodu ile ilgili öngörü saÄŸlayabilmektedir.

• TEDAVÄ°

Hastaların GeçmiÅŸ 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 desteÄŸi almak isteyen kiÅŸilerin kolaylıkla klinik görüşme randevusu almalarını saÄŸlayıp kiÅŸinin istediÄŸine yönelik bir seans takvimi oluÅŸturarak kiÅŸiye o uzman hakkında veya genel iÅŸleyiÅŸ hakkında bilgi desteÄŸi de sunabilmektedir. Chatbot olarak hayata geçirilen ve kiÅŸilere terapi desteÄŸi sunan woebot adındaki sanal asistan da bir tedavi olarak deÄŸil fakat kiÅŸilerin 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 algortimanın 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 saÄŸlığı teknolojileri klinisyenlere, ergenlerde, yetiÅŸkinlerde ve yaÅŸlı bireylerde  majör depresyon, anksiyete bozuklukları, biliÅŸsel ve hafıza sorunlarının teÅŸhis ve tedavisi için multidisipliner bir uzman kadrosu ile çalışmaktadır. ABD ÅŸirketi 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 ÅŸirket olan 7 Cups bazı kritik durumlarda yardımcı olmak için tasarlanmıştır.  Asıl amaç; koçluk ve sanal terapi hizmetleri sunmaktır. Duygusal destek, meditasyon, nefes alma teknikleri, kiÅŸisel ve mesleki geliÅŸim üzerine hizmetleri geliÅŸtirmek için psikiyatri uzmanları ile birlikte çalışmaktadır. Aynı zamanda uzmanlardan gerçek zamanlı destek alınabilmektedir. Danışanlar mobil uygulama sayesinde 7/24 destek alabilmektedir.

ABD merkezli ÅŸirket direkt olarak bir terapi metoduyla çalışmaktadır. Buna yönelik  â€˜BiliÅŸsel Davranışçı Terapi’yöntemi ile izleme sistemi geliÅŸtirilmiÅŸtir. Anksiyete, depresyon, bipolar bozukluk, duygu yönetimi, duygusal alışkanlıkları ve kalıpları takip etme, sürekli izleme, duygusal destek sunma hizmetlerinin yanında duygu algılama için bir bileklik geliÅŸtirmiÅŸtir. Toplam fon tutarı 6.3M$’dır.

Meditopia:

Türk giriÅŸim ÅŸirketlerin olan Meditopia kullanıcısının durumuna baÄŸlı olarak karmaşıklık seviyesi farklı olan akıl saÄŸlığı paketleri sunmaktadır. Temel amacı ise  meditasyon desteÄŸi saÄŸlamaktır. Stresi azaltmak, iyi uyumak, beden ve zihin için sakinlik, kiÅŸiselleÅŸtirilmiÅŸ meditasyon seansları, uyku vakti hikayeleri, dinlenmek için müzikler sunmaktadır. Toplam fon tutarı 18.2M$’dır.

YAPAY ZEKA PSÄ°KOLOÄžUN YERÄ°NÄ° ALABÄ°LÄ°R MÄ°?

                                                  Yapay Zeka PsikoloÄŸun Yerini Alır Mı?

Bazı ruhsal bozuklukların tekrarlayan ve ayırıcı olarak niteleyebileceÄŸimiz somatik belirtileri vardır. Somatik belirtileri tıbbi yöntemler ile test edebilir ve bu sonuçlar üzerinden bazı aÅŸamalarda yapay zeka ile öngörü saÄŸlayabiliriz fakat psikolojik destek sürecinde psikopatalojik durumlarda, akıl hastalıklarında veya ruh hastalıklarında uzman kiÅŸi tarafından yapılan gözlemler, ölçümler, seanslar ve deÄŸerlendirmeler sonucunda bir tanı koyulabilmektedir. Ä°lerleyen teknolojiye rahmen insan zihninin hala tamamıyla çözümlenememesi, nöronal baÄŸlantıların kompleks yapısı, kiÅŸiye özgü çevresel unsurlar, biliÅŸsel ve davranışsal süreçlerin çıktılarındaki öznel farklılaÅŸmalar gibi daha birçok faktör psikoloji bilimini ve uzmanını özel kılmaktadır. 

Sonuç olarak;  ÅŸuan için yapay zekanın bir psikiyatri uzmanının yerini alabilecek seviyede olmasa da birçok sektörde olduÄŸu gibi psikoloji alanına da saÄŸladığı ve saÄŸlayabileceÄŸi katkılardan bahsetmiÅŸ olduk.

Geleceğin teknolojisinde yerimizi alabilmek ümidiyle.