TR2023015598A2 - Oyunlaştırılmış Yapay Zekâ Programı ile Ruhsal Hastalıkların Ön Tanısı - Google Patents
Oyunlaştırılmış Yapay Zekâ Programı ile Ruhsal Hastalıkların Ön TanısıInfo
- Publication number
- TR2023015598A2 TR2023015598A2 TR2023/015598 TR2023015598A2 TR 2023015598 A2 TR2023015598 A2 TR 2023015598A2 TR 2023/015598 TR2023/015598 TR 2023/015598 TR 2023015598 A2 TR2023015598 A2 TR 2023015598A2
- Authority
- TR
- Turkey
- Prior art keywords
- artificial intelligence
- individual
- individuals
- mental
- gamified
- Prior art date
Links
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 title claims abstract description 19
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims description 8
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000010339 medical test Methods 0.000 claims abstract description 6
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims abstract description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 8
- 208000014674 injury Diseases 0.000 claims description 2
- 230000008733 trauma Effects 0.000 claims description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 2
- 230000006996 mental state Effects 0.000 claims 1
- 230000004630 mental health Effects 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 206010010144 Completed suicide Diseases 0.000 description 2
- 206010026749 Mania Diseases 0.000 description 2
- UOZODPSAJZTQNH-UHFFFAOYSA-N Paromomycin II Natural products NC1C(O)C(O)C(CN)OC1OC1C(O)C(OC2C(C(N)CC(N)C2O)OC2C(C(O)C(O)C(CO)O2)N)OC1CO UOZODPSAJZTQNH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- ALEXXDVDDISNDU-JZYPGELDSA-N cortisol 21-acetate Chemical compound C1CC2=CC(=O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@@](C(=O)COC(=O)C)(O)[C@@]1(C)C[C@@H]2O ALEXXDVDDISNDU-JZYPGELDSA-N 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 208000020925 Bipolar disease Diseases 0.000 description 1
- 208000020401 Depressive disease Diseases 0.000 description 1
- 241001529469 Phoca groenlandica Species 0.000 description 1
- 206010038743 Restlessness Diseases 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 208000029560 autism spectrum disease Diseases 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000009225 cognitive behavioral therapy Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000003001 depressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000009509 drug development Methods 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N lufenuron Chemical compound C1=C(Cl)C(OC(F)(F)C(C(F)(F)F)F)=CC(Cl)=C1NC(=O)NC(=O)C1=C(F)C=CC=C1F PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 201000000980 schizophrenia Diseases 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Abstract
Başvuru konusu bireylerdeki ruhsal hastalıkların tıbbi test temelli hikâye içeren oyunlaştırılmış bir yapay zekâ değerlendirme sistemi olup bireylere bir oyun oynatarak ;bireylerde herhangi bir ruhsal hastalık belirtisi olup olmadığını tespit etmesi, ruhsal hastalığın türünü belirlemesi ve ilgili yetkili birimi bilgilendirmesi hedeflenmektedir.
Description
TARIFNAME OYUNLASTIRILMIS YAPAY ZEKÂ PROGRAMI ILE RUHSAL HASTALIKLARIN ÖN TANISI Teknik Alan Basvuru konusu bulus; çocukluk ve gençlik çaginda olan bireylerin yapay zeka yardimiyla ruhsal hastalik ön tanisini tespit etmeye yarayan, tibbi yazilim teknolojileri ile ilgilidir. Teknigin Bilinen Durumu Psikiyatride yapay zekâ kullanimi son yillarda önemli bir gelisme kaydetmistir. Yapay zekâ, psikiyatri alaninda tani, tedavi ve bakim süreçlerinde çesitli sekillerde kullanilabilmektedir. Ilk örnek, MIT'den Prof. Joseph Weizenbaum tarafindan 1966,da yayinlanan bir bilgisayar programi olan ELIZA,dir. Bu program, elektrikli bir daktiloda yazi yazan kisiyle etkilesime geçip büyük harflerle cevaplar verebilme yetkisine sahipti. Insanlarla bir psikolog gibi konusan ELIZA çogu kisi tarafindan bir insan olarak algilanmisti. Sonra Psikiyatrist Kenneth M. Colby tarafindan tasarlanan PARRY isimli ara yüz de tipki ELIZA gibi insanlarla iletisim kurabiliyordu. Bu örneklere ragmen tibbin objektif ölçümlerin yapilabildigi diger alanlarinda yapay zekâ teknolojilerinden daha fazla yararlanilmistir objektif ölçümlerin yapilabildigi yapay sinir aglariyla insa edilen algoritmalar, makine ögrenmesi ve derin ögrenme yöntemlerinin gelistirilmesi, internetin ve internete baglanabilen kisisel bilgisayarlarin, akilli telefonlarin yayginlasmasi yapay zekânin ruh sagligi hizmetlerine entegre edilmesini kolaylastirdigindan son zamanlarda ruh sagligi hizmetlerinin tani, tedavi, egitim, ilaç gelistirme asamalarinda yapay zekâdan faydalanmaya dönük çalismalar hiz kazanmistir. Tani ve degerlendirmede kullanilma örneklerine gelince birbirini mantiksal olarak takip etmeyen cümleler, sizofrenide kritik bir belirti olabilir. Daha fazla SMS gönderme, daha uzun süre telefonda görüsme, gelen mesajlarda daha az karakter, giden çagri süresinde kisalma manik hastalarda görülürken, depresif hastalarda tam tersi görülmektedir. Sesin tonu veya temposundaki degisiklikler de manik hastaliklar veya depresyonla ilgili ipucu verebilir. Gelistirilen yeni mobil uygulamalar ile, hastalar kendi telefonlarinda konusarak 5-10 dakikalik bir dizi soruyu yanitlamakta ve hastalar günlük olarak takip edilmektedir. Giyilebilir teknoloji kullanilarak bipolar bozukluk hastalarinin aktivite, vücut sicakligi, nabiz, kalp atimi tespit edilerek hastaligin siddeti ve tipinin degerlendirildigi çalismalar devam etmektedir. Yapay zekâ, psikiyatristlere tedavi sürecinde yardimci olabilecek destek sistemleri gelistirmek için kullanilabilir. Örnegin arastirmacilar tarafindan 2017 yilinda tasarlanan Woebot, bilissel davranisçi terapi (BDT) temelli bir konusma aracidir. Depresyon ve anksiyete tedavisinde siklikla kullanilan Woebot, gerçek bir terapist gibi kisinin sorularina cevap verir. Bunun yaninda kisiye problemini çözme noktasinda tavsiyeler veren bu konusma robotu, insan terapistlere kiyasla zaman ve mekân yönünden esnektir. Çevrimiçi uygulamalarin yaninda robotlar da terapilerde siklikla kullanilmaktadir. Özellikle Paro isimli robot, bebek bir arp foku görünümde olup yaslilarin ve otizm spektrum bozukluguna sahip bireylerin tedavilerinde siklikla kullanilmaktadir. PARO ayrica Guinness Dünya Rekorlari tarafindan onaylanan dünyanin en terapötik robotu seçilmistir. Yapay zekâ, psikiyatrik hastalarin intihar riskini degerlendirmek için kullanilabilmektedir. Belirli risk faktörlerini ve semptomlari analiz eden algoritmalar, intihar riski yüksek olan bireyleri belirleyebilir ve uygun önlemlerin alinmasina yardimci olabilir. Bulusun Amaci Özellikle çocukluk ve gençlik çaginda ortaya çikmaya baslayan ruhsal hastaliklarin teshis edilmesi uluslararasi bir sorun teskil etmektedir. Ruhsal sagliklari yerinde olmayan bireyler toplumda karisiklik ve huzursuzluga neden olmaktadir. Erken teshiste ise tedavisi ilerideki dönemlere kiyasla daha kolay ve olumludur. Bu sebeple Oyunlastirilmis Yapay Zekâ ile çocukluk ve gençlik çagindaki bireylerin bir oyun oynayarak ruhsal hastaliklar için bir ön tani konmasi hedeIlenmektedir. Bulusun Açiklamasi Basvuru konusu bireylerdeki ruhsal hastaliklarin tibbi test temelli hikâye içeren oyunlastirilmis bir yapay zekâ degerlendirme sistemi olup, 0 Bireylerde herhangi bir ruhsal hastalik belirtisi olup olmadigini tespit etmesi, 0 Ruhsal hastaligin türünü belirlemesi, 0 Ilgili yetkili birimi bilgilendirmesi, HedeIlenmektedir. Ön tani programinin iki farkli ara yüzü bulunmaktadir. Birinci ara yüze, bulusu test edilecek bireye yönelten yetkili personel, erisim saglayabilmektedir. Bu ara yüzde, yetkili personel test edilecek bireyle ilgili yas, cinsiyet ve geçmis bilinen travmalari varsa sisteme girer. Bu sayede yapay zekâ, degerlendirme yapmadan önce uygun hikâye senaryosunu seçer ve degerlendirme süreci boyunca bu faktörler kapsaminda karar verir. Ardindan program ikinci ara yüze geçer. Ikinci ara yüz, test edilecek birey içindir. Birey, kendine zarar verme ihtimaline karsi herhangi bir test içerisinde oldugunu bilmek yerine bir oyun oynadigini düsünecektir. Oyun içerisinde verdigi her kararla yapay zekâ degerlendirmesine uygun olarak baska hikâye senaryolari sunacak bu sayede bireye özgü bir test deneyimi yasanacaktir. Yapay zekâ, bireyin program içerisinde aldigi kararlari degerlendirerek üç farkli sonuçtan uygun olani seçecektir. Bu sonuçlar: 1. Ruh sagligi yerinde, 2. Bazi ruhsal hastalik belirtileri görülmekte fakat dönemsel olmasi mümkün, 3. Hasta ". . ." ruhsal hastaligina sahip olabilir; Sonuç, birinci ara yüzde yayinlanarak sadece yetkili personelin bilgilendirilmesi ve gerekli karari almasi saglanacaktir. Bu sayede test edilen bireyin kendine zarar verme ihtimaline karsi önlem alinmis olacaktir. Degerlendirme sürecinde bireyin kendi kendini degerlendirmesi sebebiyle piyasada bulunan yöntemlere kiyasla daha dogru bir sonuç alinmaktadir. Yapay zekanin her seferinde bireye özel yeni bir test senaryosu olusturmasi sebebiyle veri güvenligi saglanmaktadir. Bulusun Sanayiye Uygulanma Biçimi Yukarida bahsedilen bulus; Rehberlik Arastirma Merkezleri, Okullar, Psikiyatri Klinikleri, Ruh Sagligi Klinikleri, Egitim Arastirma Hastaneleri ve Üniversitelerde kullanilarak bireylerin psikolojik durumlari ve tibbi yardima ihtiyaç duyup duymadiklarini degerlendirmek üzere kullanilabilir. Bu sayede bulus uygulanan bireylerin gerekli alan için psikolojik yeterlilikleri ve ya sagliklarini tehlikeye sokabilecek durumlar için önlem alinmasinda kullanilabilir. TR TR
Claims (1)
1.STEMLER . Istem Basvuru konusu bireylerdeki ruhsal hastaliklarin tibbi test temelli hikâye içeren oyunlastirilmis bir yapay zekâ degerlendirme sistemi olup, özelligi: Bireylerde herhangi bir ruhsal hastalik belirtisi olup olmadiginin oyunla tespit edilmesi, Ruhsal hastaligin türünün belirlenmesi, Ilgili yetkili birimin bilgilendirilmesi, Bireyin tepkilerine özel olarak yeni test senaryolarinin üretilmesi, Bireyin geçmis travma, yas, cinsiyet faktörlerine göre tepkilerin degerlendirilmesi, Bireyin verilerinin kendine özgü olmasi sayesinde kisisel veri güvenliginin saglanmasi, Bireyin oyun içerisindeki davranislariyla fark etmeden kendi ruhsal durumunu ortaya koymasidir. . Istem l,e göre bireylerdeki ruhsal hastaliklarin tibbi test temelli hikâye içeren oyunlastirilmis bir yapay zekâ degerlendirme sistemi olup özelligi; yapay zekanin degerlendirmesine uygun senaryo seçmesi, ruhsal hastalik ön tanisini yapay zekanin oyun içinde bireyin hareketlerini degerlendirerek koymasi, kisiye özel olarak yapay zekanin yeni test olanaklan sunmasidir. . Istem lae göre bireylerdeki ruhsal hastaliklarin tibbi test temelli hikâye içeren oyunlastirilmis bir yapay zekâ degerlendirme sistemi olup, özelligi; bireyin test sonuçlarinin baska bir insan tarafindan degerlendirilmesi yerine yapay zeka destegi ile fark etmeden kendi kendine degerlendirmesi, üçüncü bir tarafin sonuçlari degerlendirmemesi sayesinde objektif bir sekilde degerlendirme yaparak olasi yanlis tanilari engellemesidir. . Istem lae göre bireylerdeki ruhsal hastaliklarin tibbi test temelli hikâye içeren oyunlastirilmis bir yapay zekâ degerlendirme sistemi olup özelligi; bireylere özgü yeni test senaryolari olusturmasi, senaryolarin bireye özgü olup tekrar kullanilamayarak veri güvenliginin saglanmasidir. TR TR
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TR2023015598A2 true TR2023015598A2 (tr) | 2024-01-22 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11696720B2 (en) | Processor implemented systems and methods for measuring cognitive abilities | |
| Arguel et al. | Inside out: detecting learners’ confusion to improve interactive digital learning environments | |
| Gump et al. | Stress, affiliation, and emotional contagion. | |
| Rogers | The concept of the fully functioning person. | |
| US20220142546A1 (en) | Systems and methods for cognitive health assessment | |
| Vogan et al. | Robots, AI, and cognitive training in an era of mass age-related cognitive decline: a systematic review | |
| Ciolacu et al. | Enabling IoT in Education 4.0 with biosensors from wearables and artificial intelligence | |
| Lipkin Jr | Physician-patient interaction in reproductive counseling | |
| US20130172693A1 (en) | Diagnosing system for consciousness level measurement and method thereof | |
| Ghafghazi et al. | AI-augmented behavior analysis for children with developmental disabilities: building toward precision treatment | |
| Staffa et al. | Enhancing affective robotics via human internal state monitoring | |
| Griffiths et al. | Exercise with social robots: companion or coach? | |
| Osaka et al. | Effectiveness of care robots, and the intermediaries’ role between and among care robots and older adults | |
| De Carolis et al. | Using the pepper robot in cognitive stimulation therapy for people with mild cognitive impairment and mild dementia | |
| Eschweiler et al. | How Can Intelligent Conversational Agents Help? The Needs of Geriatric Patients and Their Caregivers. | |
| TR2023015598A2 (tr) | Oyunlaştırılmış Yapay Zekâ Programı ile Ruhsal Hastalıkların Ön Tanısı | |
| Foster | Beliefs and preferences: do they help determine the outcome of musculoskeletal problems? | |
| Lerner | Knowledge or performance—Why youth with autism experience social problems | |
| Haley | Communication and therapy: Blocking metaphors | |
| AU2017263303A1 (en) | Diagnosing system for consciousness level measurement and method thereof | |
| Rashid et al. | Review of autistic detection using eye tracking and vocalization based on deep learning | |
| Lygeraki | Development of Academic Skills in Children with Autism | |
| Lee | Interactive hybrid intelligence systems for human-AI/robot collaboration: Improving the practices of physical stroke rehabilitation | |
| Pistoia et al. | Integrated ICT system for the implementation of rehabilitation therapy for Alzheimer’s patients and for the improvement of quality and efficiency in managing their health: the rehab-dem project | |
| RU2283670C1 (ru) | Способ диагностики состояния индивидуума |