Klozapin tedavisi gören şizofrenide psikotik belirtilerdeki iyileşmenin nicelenmesi: büyük dil modelleriyle klinik not analizi

Neden günlük konuşma gizli değişiklikleri açığa çıkarabilir

Şizofreni ile yaşayan kişiler günlerinden söz ederken kullandıkları kelimeler, tedavinin ne kadar iyi gittiğini sessizce yansıtabilir. Ancak yoğun hastanelerde doktorların yıllarca biriken klinik notları tarayacak zamanı nadiren olur; bu yüzden bir hastanın konuşmasının netleşip sakinleşip umut dolu hale gelip gelmediği gözden kaçabilir. Bu çalışma, modern yapay zeka araçları olan büyük dil modellerinin bu notları okuyup, klozapin ile tedavi sırasında belirtilerin iyileştiğine dair ince işaretleri tespit edebileceğini gösteriyor.

Rutin notları yararlı sinyallere dönüştürmek

Araştırmacılar, diğer ilaçların etkili olmadığı vakalarda uygulanan klozapini başlatan, ağır ve tedaviye dirençli şizofrenisi olan 30 kişilik bir gruba odaklandı. Japonya’da klozapin başlatmak hastanede yatış ve dikkatli izlem gerektirdiğinden zengin bir elektronik sağlık kaydı izi oluşuyordu. Ekip bu kayıtlardan yalnızca psikiyatristlerin hastaların söylediklerini yazdığı bölümleri çıkardı; bunlar selamlaşma, uyku şikâyetleri veya işitme sesi bildirimleri gibi ifadeleri içeriyordu. Sonuçta klozapin öncesi ayı ve hastane tedavisi sırasında eşit uzunluktaki üç evreyi kapsayan 5.000’den fazla nottan 22.000’den fazla cümle elde ettiler.

Yapay zekâdan psikiyatrik belirtileri puanlamasını istemek

Ham metni belirti skorlarına dönüştürmek için ekip üç güçlü dil modeli kullandı. Her modele uzman bir psikolog gibi davranıp her notu psikiyatride kullanılan standart bir kontrol listesi olan Kısa Psikiyatrik Değerlendirme Ölçeğine göre puanlaması için ayrıntılı talimatlar verdiler. Modeller yalnızca hastaların söylediklerini değerlendirdi; beden dili veya ses tonuna bakmadılar. Anksiyete, kavramsal düzensizlik, sıra dışı inançlar, halüsinasyonlar, kuşkuculuk ve depresif ruh hâli gibi özellikleri puanladılar. Modeller, klozapin tedavisi sırasında birkaç önemli belirtinin azaldı konusunda hemfikirdi: anksiyete, kavramsal düzensizlik, kuşkuculuk, sıra dışı düşünceler, halüsinasyon benzeri konuşmalar ve düşük ruh hâli zamanla düştü. Yorgunluk veya uykululuk gibi erken yan etkilere işaret eden bedensel kaygılar ilk etapta arttı, sonra giderek azaldı.

Tedavi sırasında kelime seçiminin nasıl değiştiği

Ekip, modellerin neyi yakaladığına daha iyi anlamak için geleneksel dil analizi yöntemlerini de uyguladı. Her cümlede isim, fiil, zarf ve sıfat gibi farklı sözcük türlerini saydılar. Zamanla hastalar daha fazla sıfat kullanmaya başladı; özellikle “iyi”, “hoş”, “yorgun”, “uykulu”, “berbat” ve “korkunç” gibi duyguları ve bedensel durumları tanımlayan kelimeler öne çıktı. Bu arada “hayır” kelimesinin kullanımı azaldı. İki kelimelik kısa kombinasyonlara bakıldığında, “hayır”ın genellikle “değişiklik yok” veya “özellikle bir şey yok” gibi ifadelerde göründüğü, hastanın kopuk veya isteksiz hissettiğinde verdiği türden donuk yanıtları oluşturduğu görüldü. Zaman içinde bu tür ifadelerin azalması, hastaların konuşmaları kapatmak yerine hekimleriyle daha çok etkileşime girdiğini düşündürdü.

Kelimelerin kendisinde duygusal tonu ölçmek

Duyguya daha derinlemesine bakmak için araştırmacılar, insanların olumlu veya olumsuz duygularla ilişkili kelimeleri ne sıklıkta kullandığını kontrol eden Linguistic Inquiry and Word Count adlı aracı kullandılar. Olumlu duygusal sözcüklerin tedavinin ilerleyen kısmında daha sık geçtiğini, olumsuz duygusal sözcüklerin ise çok değişmediğini buldular. Bu örüntüleri dil modellerinin ürettiği puanlarla karşılaştırdıklarında, her iki yaklaşımın ilişkili ama tamamen örtüşmeyen bilgiler verdiğini gördüler. Modeller özellikle anksiyete ve ruh hâlindeki geniş değişimleri yakalamada iyiyken, sözlük tabanlı sayımlar açıkça olumlu ifadelerdeki artışı vurguladı. Birlikte, tedavi ilerledikçe konuşması duygusal olarak daha zenginleşen ve sıkıntı tarafından daha az baskılanan hastaların tablosunu çizdiler.

Gelecekteki bakım için ne anlama geliyor

Bir uzman olmayan için ana mesaj basit: hastaların nasıl konuştuğuna—kayıtlarda zaten yazılı duran klinik notlar aracılığıyla—dikkatle kulak verildiğinde, yapay zekâ sistemleri tedavi sırasında psikotik belirtilerde ve duygusal yaşamda anlamlı iyileşmeleri tespit edebilir. Çalışma, notlar kısa ve kusurlu olsa bile büyük dil modellerinin, daha açık düşüncenin, halüsinasyonla ilgili yorumların azalmasının ve daha olumlu, katılımcı konuşmanın gibi aksi halde gözden kaçabilecek eğilimleri izleyerek klinisyenlere destek olabileceğini öne sürüyor. Bu araçlar insan yargısının yerini almayacak olsa da bir gün doktorların bakımı kişiselleştirmesine, sorunları daha erken fark etmesine ve hastaların iç dünyalarının zaman içinde nasıl değiştiğini anlamasına yardımcı olacak, düşük çaba gerektiren arka plan izlemesi sağlayabilirler.

Atıf: Matsumura, M., Nishida, K., Toyoda, K. et al. Quantifying improvement of psychotic symptoms in clozapine-treated schizophrenia: clinical note analysis with large language models. Sci Rep 16, 8835 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39676-0

Anahtar kelimeler: şizofreni, klozapin, klinik notlar, büyük dil modelleri, psikoz belirtileri