Psikolojik hastalıklar alanında medikal tahminler üretmeye yönelik derin öğrenme tabanlı dil modellerinin geliştirilmesi

Medikal metinlerin yapay zekalı sistemler tarafından analiz edilmesi, hastane yönetim süreci, hasta sağlığı takibi, kişiselleştirilmiş tıp önerileri ve hekim kararını destekleyici öneri sistemleri için önemli katkılar sunmaktadır. Psikolojik rahatsızlık yaşayan hastaların erken safhada tespit edilmesi ve bu hastaların doğru birime sevkinin sağlanması hem tedavi sürecinde hem de hastane işleyişi sürecinde önemli kazanımlar sağlanacak bir konudur. Günümüzde psikolojik rahatsızlıkların farkındalığı oldukça düşük seviyede olmakla birlikte, bu hastaların tedavi amaçlı farklı tıbbi birimlere sıklıkla başvurdukları bilinmektedir. Bu problemlerin çözümüne yönelik katkılar sunmak amacıyla hasta-hekim görüşmelerinden oluşan medikal metinler üzerinden Derin Öğrenmeli sistemlerle analizler yapmak ve potansiyel olarak psikolojik hastalık belirtisi taşıyan yeni hastaları tespit etmek bu tez çalışmasının öncelikli hedefidir. Bu tez kapsamında, geçmişte psikolojik tedavi gören hasta metinleriyle potansiyel yeni hastaların cümleleri arasındaki anlamsal benzerlik örüntülerini tespit eden dil temsili modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca potansiyel psikiyatri bölümü hastalarının, sıklıkla başvurduğu diğer tıbbi bölümler ve psikolojik rahatsızlıkların sık görülen komplikayonları deneysel bulgularla açıklanmıştır. Alanda yapılan literatür taramasına göre ilk kez gerçekleştirildiği düşünülen bir yöntem olarak, hastalıktan bağımsız herhangi bir psikolojik rahatsızlığın erken tespiti için tek bir modelin kullanılabilmesi sağlanmıştır. Önerilen yöntemde hekim kararlarıyla yaklaşık %89 oranında aynı tahmini üreten bir mimari sunulmaktadır. Bu yöntemin kullanımıyla birlikte; bireysel tespitlerin dışında, toplumsal kaygıların belirlenmesi ve bu kaygıların sebebiyet verdiği psikolojik rahatsızlıkların ülkelere göre değişimi analiz edilmiştir. Benzeri amaçla gerçekleştirilecek çalışmalarda tıbbi verilere erişim güçlüğü ve etiketli veri eksikliğinin dezavantajlarını minimum seviyeye indirmek için iki farklı veri artırım yöntemi önerilmektedir. Bu yöntemlerle birlikte psikolojik rahatsızlıkların tespitinde %90 üzerinde başarı sağlayan Derin Öğrenme tabanlı dil modelleri geliştirilmiştir.