Bipolar bozukluk - mani dönemi tanılı bireylerin görüntü- ses özniteliklerinin klinik özellikler ve nörokognitif işlevlerle  ilişkileri
Relations of audio-visual features with neurocognitive functions and clinical variables in bipolar mania patients
Yazar: ELVAN ÇİFTÇİ
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜLEÇ ; DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Erenköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Ruh ve Sinir Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2017
Konu: Psikiyatri = Psychiatry
Dizin: Biliş = Cognition ; Biliş bozuklukları = Cognition disorders ; Bipolar bozukluk = Bipolar disorder ; Nörobilişsel hastalıklar = Neurocognitive disorders ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Bipolar mani atağı dönemindeki fizyolojik değişkenlerin, sağlıklı
kontrollerden ve bu atak döneminin sonlanımından ne derecede farklılaştığını
gösterebilmektir. Fizyolojik değişken olan ses-görüntü özniteliklerinin bilişsel
işlevler ve klinik değişkenlerle ilişkileri incelenecektir. Tedaviye cevabın dolayısı ile
direncin yapay zeka çalışmaları yoluyla erken fark edilmesi, bu sayede yapay zeka
çalışmalarından gelen biyolojik belirteçlerin öngörücü olarak kullanılması ve bipolar
hastalar için kişisel terapiler için fikir vermek bu çalışmanın amaçlarındandır.
Yöntem: Erenköy Ruh ve Sinir Hastalıkları Eğitim ve Araştırma Hastanesi erkek ve
kadın psikoz servisinde yatarak tedavi görmekte olan, araştırma hakkında
bilgilendirilen ve araştırmaya katılmayı kabul eden DSM-V 'e göre tedavi ekibince
bipolar-1 mani dönemi tanısı konulan 35 erkek ve 16 kadın hasta ve yaş, cinsiyet ve
eğitim durumu açısından eşleştirilen 24 erkek ve 16 kadın sağlıklı kontrol dahil
edilmiştir. Yatarak tedavi görmekte iken her bir takip gününde (0.-3.-7.-14.-
28.günler) ve taburculuk sonrası 3. ayda görüşmeci tarafından Young Mani
Derecelendirme Ölçeği ve Montgomery- Asberg Depresyon Ölçeği uygulanmıştır.
Testlerin uygulandığı hastalar için her gün, sağlıklı kontroller için depresyon ve mani
rollerini de içeren ses- görüntü kayıtları alınmıştır. Her iki grup için (hastalar için
hem manik hem de remisyonda iken) nörobilişsel işlevleri değerlendirmek için,
Cambridge Nörofizyolojik Değerlendirme Bataryası (CANTAB) uygulandı.
Bulgular: Cambridge kumar görevi(CGT) muhakeme zamanı ve karar verme kalitesi
alt ölçeklerinde, Dur sinyal testi(SST) reaksiyon zamanı , dur sinyal gecikmesi ve
dur sinyali reaksiyon zamanı alt ölçeklerinde, görsel bilgi işlemleme testi(RVP)'nin
RVP A prime ve RVP B çift prime alt ölçeklerinde ve Yüz tanıma testi (ERT) tüm
alt ölçeklerinde mani ile sağlıklı kontrol grubunda istatistiksel olarak anlamlı fark
saptanmıştır. Bipolar mani epizodu ile remisyon arasında yapılan nörobilişsel
değerlendirmede iki grup arasında muhakeme zamanı, karar verme kalitesi ve genel
bahis oranlarında anlamlı olarak fark bulunmuştur. Bipolar mani/ hipomani/
remisyonun sağlıklı kontrol, mani ve depresyon simulasyonundan ayrılması için en
iyi akustik analiz sonuçları, UAR %69. Bipolar/sağlıklı ayrımında en iyi görsel
analiz sonuçları ise %59.9. En iyi karar verme setlerinin kullanılması ile
bipolar/sağlıklı ayrımında %73 , üç sınıflı ayrımda ise en iyi %55,6 başarı elde
edilmiştir. İlk videodan kayıt edilen 10 ses parametresindene elde edilen ilkel
duygulanımların YMRS skorlarında azalaışına göre regrese edildi. Tedavinin üçüncü
gününde, elde edilen regrese değerler tedavi cevabı için öngörücü olma potansiyeli
taşımaktadır.
Sonuç: Yapay zeka tekniklerinin duygudurum bozukluklarının tanınması ve
sınıflandırmasında kullanılması, bipolar bozukluğun tanısının ve tedaviye cevabının
erken dönemde fark edilme potansiyelini taşımaktadır.

Abstract:
Aim: The aim of this study is to show the physiological changes during manic
episode in bipolar mania how much they differentiate from remission and healthy
control. Relation of audio-visual features as physiological changes and cognitive
functions and clinical variables will be searched. The aim is to find biologic markers
for predictors of treatment response via machine learning techniques to be able to
reduce treatment resistance and give an idea for personalized treatment of bipolar
patients.
Method: Thirty-five male and sixteen female patients who were diagnosed as BD
type I, manic episode according to DSM-5 in the mental health service of Erenkoy
Mental State Hospital and 24 male and 16 female healthy controls matched for age,
gender, educational status were included. During hospitalization in every follow up
day (0th- 3rd- 7th- 14th- 28th day) and after discharge on the 3rd month, presence of
depressive and manic features for patients was evaluated using YMRS and MADRS.
Audiovisual recording is done by a video camera in every follow up day for patients
and for healthy controls which includes also depression and mania smilulation.
Cambridge Neurophysiological Assessment Battery (CANTAB) were administered
to both groups( for patients both in the manic phase and in the remission) to assess
neurocognitive functions.
Results: Bipolar mania and healthy control have differences statistically
deliberation time, quality of decision making in Cambridge Gambling Test, reaction
time and delay on stop signal, stop signal reaction time in Stop Signal Test, RVP A'
and RVP B'' in Rapid Visual Processing Test and all subgroups of Emotion
Recognition Test. Bipolar manic patients have differences on deliberation time,
quality of decision making and total bet proportion than remission period in the
neurocognitive evaluation. Best acoustic analysis result for discrimination of bipolar
mania/ hypomania/ remission from healthy control, simulation of mania and
depression, success of unweighted average recall (UAR) in test group is 69.4%. Best
visual analysis results for discrimination of bipolar/ healthy control, success of UAR
result is 59.9%. Best validation set UAR for bipolar/ healthy discrimination is found
as 73% and three class classification (mania/ hypomania/ remission) success rate is
found as 55.6%. Primitives affects for first audio recording obtained via 10 proposed
audio function are regressed against YMRS decline. In the third day of treatment,
obtained regressed values give a potential to predict treatment response.
Conclusion:
Effective application of artificial intelligence techniques to identify and classify
mood disorders have potential to both identify bipolar disorder and treatment
response earlier.