Psikotik bozukluklar, özellikle şizofreni, sıklıkla tekrarlayan nükslerle seyreden kronik hastalıklardır. Bu nüksler hastaların sosyal ve mesleki işlevselliğini ciddi biçimde bozmakta, hastaneye yatış oranlarını artırmakta ve sağlık sistemleri için ek mali yükler oluşturmaktadır. Klinik uygulamada, hangi hastaların erken dönemde nüks yaşayacağını önceden tahmin edebilmek, hedefe yönelik müdahaleler geliştirmek açısından kritik öneme sahiptir. Geleneksel klinik göstergeler –örneğin demografik özellikler, işlevsellik düzeyi veya madde kullanımı– çoğu zaman yeterli öngörü sunmamaktadır ve erken nüks riskini belirlemede sınırlı kalmaktadır.
Dil Analizinde Yeni Bir Dönem
Son yıllarda, bu alandaki araştırmaların odağı, konuşma ve dil verilerinin bilgisayar destekli analizine kaymıştır. Dalal ve arkadaşlarının (2025) çalışması, psikozda erken nüks riskinin tahmininde konuşma örneklerinden elde edilen dil göstergelerinin klinik sezgilerden daha güçlü bir öngörü sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Bu yaklaşım, klasik “kara kutu” yapay zekâ modellerinden farklı olarak, psikopatolojik kuramlarla uyumlu, yorumlanabilir ve klinik açıdan anlamlı değişken seçimine odaklanmaktadır.
Çalışmanın temel varsayımı, erken nükslerin pozitif formal düşünce bozukluğu (FTD) ile ilişkili olabileceğidir. Pozitif FTD, dağınık düşünce, anlamsal kopukluk ve tutarsız konuşma gibi belirtilerle kendini gösterir. Araştırmacılar, bu tür bilişsel bozulmaları yansıtan dil göstergelerinin, nüks riskini öngörebileceğini öne sürmüştür.
Araştırma Metodolojisi ve Katılımcılar
Çalışmaya, Kanada’da erken psikoz programına başvuran 68 ilk atak psikoz (FEP) hastası dahil edilmiştir. Hastalardan, uzun süreli antipsikotik tedaviye başlamadan önce, 3 dakikalık bir resim betimleme görevi sırasında konuşma örnekleri alınmıştır. Bu örnekler, üç dil düzeyinde analiz edilmiştir:
-
Anlamsal Benzerlik (semantic similarity), yani konuşmadaki kelimelerin anlam bakımından birbirine ne kadar yakın olduğu;
-
Analitik Düşünme İndeksi (analytic thinking index), konuşmanın yapısal ve mantıksal bütünlüğünü gösteren bir ölçüt;
-
Cümlecik Karmaşıklığı (clause complexity), konuşmadaki dilbilgisel yapıların karmaşıklığını belirleyen bir ölçüm.
Hastalar bir yıl boyunca izlenmiş ve psikotik belirtiler nedeniyle hastaneye yatışlar nüks olarak kabul edilmiştir. Bu süreçte 12 hasta erken nüks yaşamıştır.
Bulgular ve Klinik Tahmin Gücü
Araştırmanın bulguları, pozitif FTD düzeyi yüksek olan hastaların daha sık nüks yaşadığını göstermiştir; buna karşılık, negatif FTD göstergeleri (örneğin yoksullaşmış konuşma) ile nüks arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Konuşma göstergeleri üzerinde yapılan analizler, Analitik Düşünme İndeksinin pozitif FTD ile güçlü biçimde ilişkili olduğunu ve bu nedenle nüks tahmininde anlamlı bir değişken olduğunu ortaya koymuştur. Anlamsal Benzerlik, negatif FTD ile ilişkili olduğundan nüks tahmin modelinden çıkarılmıştır. Cümlecik Karmaşıklığı ise her iki FTD türüyle kısmen ilişkili bulunmuş ve modelde en güçlü tahmin edici değişken olarak öne çıkmıştır.
Oluşturulan konuşma temelli model, klinisyenlerin sıklıkla kullandığı demografik ve klinik değişkenlerden (cinsiyet, eğitim, madde kullanımı ve işlevsellik) daha yüksek bir tahmin performansı sergilemiştir. Bayes faktörü, konuşma temelli modelin klinik sezgi modeline kıyasla 79 kat daha güçlü olduğunu göstermiştir. Bu sonuç, kısa süreli konuşma örneklerinin bile erken nüks riskinin öngörülmesinde değerli bilgiler sağlayabileceğini ortaya koymaktadır.
Geleceğe Bakış ve Sınırlılıklar
Araştırmanın klinik önemi büyüktür. Sadece üç dakikalık bir konuşma kaydının, bir hastanın önümüzdeki yıl içinde nüks yaşayıp yaşamayacağını öngörebilmesi, yoğun klinik ortamlar için hızlı, ucuz ve invaziv olmayan bir tarama aracı potansiyeli sunmaktadır. Ayrıca, psikopatoloji temelli ve yorumlanabilir değişken seçimi, yapay zekâ ve bilgisayarla desteklenen modellerin klinik kabulünü artırabilir ve karar destek sistemleri üzerinde uygulanabilirliğini güçlendirebilir.
Araştırmanın sınırlılıkları da göz önünde bulundurulmalıdır. Örneklem büyüklüğü ve düşük nüks sayısı, modelin genellenebilirliğini sınırlamaktadır. Konuşma yalnızca bir kez ölçülmüş, zaman içindeki değişimler ve konuşmanın dinamik yapısı izlenmemiştir. Ayrıca nüks, yalnızca hastaneye yatış ile tanımlandığı için daha hafif ataklar gözden kaçmış olabilir.
Sonuç olarak, Dalal ve arkadaşlarının çalışması, konuşma ve dil analizinin psikozda erken nüks riskini öngörmede güçlü ve pratik bir araç olduğunu göstermektedir. Psikopatoloji temelli, düşük boyutlu ve yorumlanabilir modellerin, klinik karar destek sistemlerinde önemli bir rol oynayabileceği açıktır. Gelecekte daha geniş örneklemler ve gerçek zamanlı konuşma analizi yöntemleriyle bu yaklaşımın klinik kullanımı yaygınlaşabilir.
Kaynakça
Dalal, T. C., Park, M. T. M., Silva, A. M., Iskhakova, S., Voppel, A., Brierley, N. J., MacKinley, M., Olarewaju, E., & Palaniyappan, L. (2025). Clinical psychopathology-based early relapse prediction model using speech and language in psychosis. Schizophrenia Research: Cognition, 100392. https://doi.org/10.1016/j.scog.2025.100392
