Yolo Vision Shenzhen
Shenzhen
Şimdi katılın

Bilgisayarlı görmenin ruh sağlığındaki rolü

Abirami Vina

4 dakika okuma

27 Kasım 2024

Bilgisayar görüşünün ruh sağlığı hizmetini nasıl değiştirdiğini keşfedin. Duygu tespiti ve göz hareketi takibi gibi yenilikler, terapinin geleceğini şekillendiriyor.

Ruh sağlığı, dengeli ve üretken bir hayata sahip olmanın önemli bir parçasıdır. Nasıl düşündüğümüzü, hissettiğimizi ve günlük zorlukların üstesinden nasıl geldiğimizi etkiler. DSÖ'ye göre, dünya çapında sekiz kişiden biri ruh sağlığı sorunu yaşıyor. Geleneksel yöntemler genellikle güvenilmez kendi kendine bildirilen semptomlara ve gözlemlere bağlıdır ve teşhis ve tedaviyi geciktirebilir.

Yapay Zeka (AI) devreye girerek ruh sağlığı durumlarını analiz etmeye ve tedavi etmeye yardımcı olabilir. Örneğin, bilgisayarlı görü ve yüz tanıma, yüz ifadeleri, jestler ve göz hareketleri gibi görsel ipuçlarını belirlemek için kullanılabilir. Bu yöntemlerden elde edilen içgörüler, ruh sağlığı sorunlarının erken belirtilerini tespit etmeye yardımcı olabilir.

Bu makalede, bilgisayar görüşünün ruh sağlığı bakımını duygu tanıma, davranış analizi ve erken teşhis yoluyla nasıl iyileştirebileceğini keşfedeceğiz. Ayrıca, ruh sağlığı hizmetinde AI teknolojilerini benimsemenin avantajlarını ve zorluklarını da tartışacağız. Haydi başlayalım!

__wf_reserved_inherit
Şekil 1. Yüz ifadeleri yoluyla farklı duyguları tespit etmek için kullanılan bilgisayarlı görü.

Ruh sağlığında bilgisayar görüşü uygulamaları

Bilgisayarlı görü, semptomları tespit ederek ve erken teşhis koyarak ruh sağlığı bakımında yeni kapılar açıyor. Ruh sağlığı bakımını dönüştüren temel yeniliklerden bazılarına daha ayrıntılı olarak göz atalım.

Ruh hali değerlendirmesi için yüz tanıma

Ruh sağlığı söz konusu olduğunda, bir kişinin yüz ifadeleri gerçek duygularını ortaya çıkarabilir. Bilgisayarlı görü modelleri gibi Ultralytics YOLO11, nesne tespiti ve görüntü sınıflandırması gibi teknikleri kullanarak yüz ifadelerini analiz edebilen çözümler oluşturmak için kullanılabilir. 

Örneğin, bir YOLO11 modeli bir görüntüdeki bir kişinin yüzünü tespit edebilir ve etrafına bir sınırlayıcı kutu çizebilir. Bu sınırlı alan veya ilgi bölgesi daha sonra görüntüden kırpılabilir ve duyguları sınıflandırmak için eğitilmiş bir YOLO11 modeli kullanılarak tekrar analiz edilebilir. Tespit edilen yüzlerin kırpılması, sınıflandırma modelinin ilgili özelliklere odaklanmasına yardımcı olarak duygu tanıma doğruluğunu ve verimliliğini artırır.

Yüz ifadesi analizinin nerede kullanılabileceğini merak ediyor olabilirsiniz. Depresyondan etkilenen bireylerin sayısının artmasıyla birlikte, bu teknoloji genellikle fark edilmeyen belirtileri belirlemeye yardımcı olabilir. Örneğin, araştırmalar yapay zekanın, azalmış göz teması veya aşağı dönük bir ağız gibi genellikle depresyonla bağlantılı olan mikro ifadeleri analiz edebildiğini ve tespit edebildiğini gösteriyor. Bu teknolojiyle entegre edilmiş akıllı telefon uygulamaları ve sohbet robotları gerçek zamanlı analiz ve ilk destek için kullanılabilir.

__wf_reserved_inherit
Şekil 2. Vision AI kullanarak yüz özelliklerini ve mikro ifadeleri analiz etme.

Ruh sağlığı teşhisinde poz tahmini

Poz tahmini, görüntü veya videolardaki bir kişinin veya nesnenin pozunu analiz etmek için kullanılan bir bilgisayarlı görü tekniğidir. Ultralytics YOLO11 gibi derin öğrenme modelleri, insanlar için eklemler veya nesneler üzerindeki belirli işaretler gibi anahtar noktaları tespit etmek ve izlemek için kullanılabilir. Bu noktaların kesin konumları, ayrıntılı hareket analizini mümkün kılar. Örneğin, seğirmeler, duruş değişiklikleri veya tekrarlayan hareketler gibi hızlı fiziksel hareketler gibi yüksek düzeyde stres gösteren hareketler, poz tahmini kullanılarak tespit edilebilir ve izlenebilir.

Poz tahmini, Otizm Spektrum Bozukluğu (ASD) gibi durumları değerlendirmek için de çok kullanışlıdır. Çocukların doğal ortamlardaki jestlerini ve hareketlerini analiz ederek ASD'nin erken teşhisinde kullanılabilir. Poz tahmini, gelişimsel gecikmeleri gösterebilecek kalıplar hakkında bilgi sağlamak için oyun seansları gibi aktivitelerden elde edilen video verilerini kullanarak baş, kollar ve bacaklar gibi vücut noktalarını izleyebilir. Bu non-invaziv yaklaşım, sürekli izlemeye olanak tanıyarak klinisyenlerin her çocuğun benzersiz ihtiyaçlarına göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş müdahaleler ve terapiler tasarlamasını sağlar.

__wf_reserved_inherit
Şekil 3. Poz tahmini için Ultralytics YOLO11 kullanımına bir örnek.

Davranışsal sağlık içgörüleri için yapay zeka güdümlü göz hareketi takibi

Birinin gözlerine bakarak o kişi hakkında çok şey öğrenebileceğinizi biliyor muydunuz? Gözler ruhun pencereleri olarak kabul edilir ve hareketleri ruh sağlığımız hakkında çok şey ortaya çıkarabilir. Bir kişinin hızlı atlamalar (sakkadlar), sabit bakışlar (fiksasyonlar) ve düzgün takip hareketleri için gözlerini izleyerek, DEHB gibi durumlar tespit edilebilir. Bilgisayarlı görü, birinin ne kadar süre odaklandığını veya bakışlarını ne kadar kaydırdığını tespit etmek ve analiz etmek ve DEHB belirtilerini tespit etmek için bu kalıpları anlamak için kullanılabilir. 

Araştırmacılar, görme özellikli göz hareketi takibinin bilişsel ve duygusal bozuklukları teşhis etmeye de yardımcı olabileceğini bulmuşlardır. Yüksek çözünürlüklü kameralar, bakış yönünü, fiksasyonu ve göz bebeği boyutunu kaydedebilir. Veriler daha sonra ısı haritaları gibi içgörüler oluşturmak ve göz hareketlerini duygusal ve bilişsel durumlarla ilişkilendirerek göz bebeği değişikliklerini izlemek için işlenebilir. 

Örneğin, Alzheimer, Parkinson ve TSSB (Travma sonrası stres bozukluğu) gibi rahatsızlıkları olan katılımcılar üzerinde yapılan ilginç bir çalışma, her bir durumla bağlantılı belirli göz hareketleri örüntülerini ortaya çıkardı. Alzheimer vakasında düzensiz göz hareketleri, Parkinson'da daha yavaş hareket ve TSSB'de travmayla ilgili görüntülerden kaçınma görüldü.

__wf_reserved_inherit
Şekil 4. Odağı ve davranışı analiz etmek için göz hareketlerini izleme.

Zihinsel sağlık değerlendirmeleri için sanal gerçeklik ve yapay zeka kullanma

Sanal gerçeklik (VR), bir başlık aracılığıyla kullanıcılar için benzersiz görsel deneyimler yaratan bir teknolojidir. VR'daki bilgisayarlı görü, kullanıcı hareketlerini izler, ortamları haritalar ve nesneleri tanır. Gerçek dünya verilerini sanal alanlara entegre ederek etkileşimli deneyimler yaratır. 

Ruh sağlığı tedavisinde, VR insanların korkuları veya travmalarıyla kontrollü ve güvenli bir ortamda yüzleşmelerine yardımcı olmak için kullanılabilir. Bu, VR maruz kalma terapisi olarak adlandırılır. Hastalar, TSSB için kalabalık bir caddede yürümek veya yükseklik korkusu için yüksek bir binaya tırmanmak gibi senaryoları deneyimleyebilir ve korkularının üstesinden kademeli olarak gelmelerine yardımcı olabilir. 

VR, sosyal kaygıyı tedavi etmek için gerçek dünya etkileşimlerinin baskısı olmadan sosyal becerileri uygulamak için kontrollü, sürükleyici bir alan sağlayarak yardımcı olabilir. Sosyal kaygı, sosyal durumlarda yoğun korku veya rahatsızlık içeren çocuklar ve genç yetişkinler arasında yaygın bir sorundur. 

__wf_reserved_inherit
Şekil 5. VR başlığı kullanan bir çocuk.

Doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü gibi yapay zeka teknolojileri, bu tür VR tabanlı tedaviler için kullanılabilir. NLP, kişinin konuşmasını ton ve kalıplara odaklanarak analiz ederken, bilgisayarlı görü yüz ifadelerini, jestleri ve göz temasını izler. Bu yapay zeka araçları, kullanıcılara sosyal hataları tanıma ve düzeltme konusunda yardımcı olarak gerçek zamanlı geri bildirim sağlar. Kullanıcıların kendi hızlarında pratik yapmalarına ve gelişmelerine olanak tanıyarak güven oluşturmaya ve kaygıyı azaltmaya yardımcı olur.

Sanal gerçeklik sistemleri, otizmli çocukların sosyal becerilerini geliştirmelerine de yardımcı olabilir. VR, bir konuşma başlatmak veya vücut dilini okumak gibi senaryolar oluşturur ve çocuklar becerilerini geliştirmek için bunları tekrarlayabilir. Yapay zeka ve bilgisayar görüşü, hareketlerini izlemek ve göz teması ve konuşma netliği gibi konularda geri bildirimde bulunmak için kullanılabilir, bu da onların güvenli bir alanda öğrenmelerine yardımcı olur.

Akıl sağlığı hizmetlerinde bilgisayarlı görü kullanımının artıları ve eksileri

Yapay zeka ve bilgisayarlı görünün ruh sağlığı hizmetlerine çeşitli şekillerde nasıl uygulanabileceğini inceledik, şimdi yapay zekanın bu alana getirdiği temel faydalardan bazılarını tartışalım:

  • Klinisyen desteği: Yapay zeka rutin görevleri halledebilir ve seanslardan içgörüler sunarak terapistlerin hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlayabilir.
  • Ölçeklenebilir hizmetler: Ruh sağlığı hizmetleri, artan talepleri karşılamak için yapay zeka platformları kullanılarak çevrimiçi olarak genişletilebilir.

Bu faydalar yapay zekanın ruh sağlığı hizmetlerini nasıl dönüştürebileceğini gösterse de, uygulanmasıyla birlikte gelen zorlukları da dikkate almak önemlidir:

  • Yüksek maliyetler: AI araçları geliştirmek ve sürdürmek pahalıdır, bu da onların küçük sağlık merkezleri için daha az erişilebilir olmasını sağlar.
  • Gizlilik endişeleri: Yapay zeka, hassas verilere dayanır ve bu da kötüye kullanım riskini ve kullanıcı gizliliğini korumak için tutarsız küresel düzenlemeleri gündeme getirir.
  • Empati eksikliği: AI, etkili terapötik ilişkiler için gereken duygusal anlayışı ve uyum yeteneğini kopyalamakta zorlanabilir.

AI ile mental sağlık terapisinin geleceği

Yapay zeka ruh sağlığı alanında ilerledikçe, ruh sağlığı hizmetlerine erişimin zor olduğu bölgelerde insanlara yardımcı olabilir. Yapay zeka ile entegre edilmiş ruh sağlığı uygulamaları, ihtiyaç duyulduğunda destek sunarak bağımlılıkları veya depresyonu olan kişilere yardımcı olabilir. Örneğin, Wysa gibi uygulamalar, her kullanıcıya özel etkileşimli konuşmalar ve egzersizler oluşturmak için yapay zekayı kullanır. 7/24 anında yardım sunarak bireylerin ruh sağlıklarını gerçek zamanlı olarak yönetmelerine yardımcı olurlar. 

Giyilebilir cihazlar da terapinin geleceğinde çok önemli bir rol oynayacaktır. Bu cihazlar, bipolar bozukluk gibi durumları tedavi etmeye yardımcı olmak için kalp atış hızını, uyku düzenlerini ve ruh hali değişikliklerini izleyebilir. Bu araçlar, zihinsel sağlık tedavisi almak için güvenli ve özel bir yol sağlamaya yardımcı olur. Ayrıca, sosyal damgalanmayı azaltarak insanların yargılanma korkusu olmadan destek aramalarını kolaylaştıracaklardır.

Önemli çıkarımlar

Yapay zeka, özellikle de bilgisayarlı görü, durumların teşhis, izleme ve tedavi edilme biçimlerini iyileştirerek ruh sağlığı hizmetlerini yeniden şekillendiriyor. Ultralytics YOLO11 gibi modeller, davranışları izleyebilir, yüz ifadelerini analiz edebilir ve sıkıntının erken belirtilerini tespit edebilir. Bu, klinisyenlere daha hızlı teşhis ve zamanında müdahaleler konusunda yardımcı olur, özellikle de acil durumlarda.

Ancak, yapay zeka, insan terapistlerin getirdiği empati ve anlayışın yerini alamaz. Ruh sağlığı hizmeti, hastalar ve klinisyenler arasındaki terapötik bağa dayanır ve bu bağ, etkili tedavi ve iyileşme için hayati öneme sahiptir. Buradaki anahtar, yapay zekayı destekleyici bir araç olarak kullanırken, kişisel, insani dokunuşu bu yeniliklerin merkezinde tutarak bir denge bulmaktır.

Yapay zekadaki en son gelişmelerden haberdar olun! En son gelişmelerimizi keşfetmek için GitHub depomuza göz atın. Topluluğumuzla bağlantı kurun ve yapay zekanın tarım ve sağlık gibi sektörleri nasıl dönüştürdüğünü öğrenin.

Gelin, yapay zekanın geleceğini
birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın

Ücretsiz başlayın
Bağlantı panoya kopyalandı