Unipolar ve bipolar depresyon tanısında makine ve derin öğrenme algoritmalarının kullanımı: Bir meta-sentez çalışması
The use of machine and deep learning algorithms in the diagnosis of bipolar and unipolar depression: a meta-synthesis study
Yazar: NİLÜFER ÇIRA
Danışman: PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
Üsküdar Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Nörobilim Ana Bilim Dalı / Nörobilim Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Psikoloji = Psychology
Dizin: Beyin = Brain ; Biliş bozuklukları = Cognition disorders ; Bipolar bozukluk = Bipolar disorder ; Davranış bozuklukları = Behavioral disorders ; Depresif bozukluk = Depressive disorder ; Depresyon = Depression ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Sinir bilimleri = Neurosciences ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Depresyon dünya genelinde yüz milyonlarca insanı etkileyen yaygın ve ciddi bir halk sağlığı problemidir. Depresyon türleri arasında ise bipolar ve unipolar depresyon en sık görülen duygu durum bozukluklarıdır. Bu hastalıkların etkili bir biçimde teşhis ve tedavisi için yeni ve etkili yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda yapılan bilimsel araştırmalar derin öğrenme ve makine öğrenme uygulamalarının bipolar ve unipolar depresyonun tahmin, teşhis ve tedavisinde etkili bir biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmanın amacı ise unipolar ve bipolar depresyon tanısında makine ve derin öğrenme algoritmalarının kullanımının daha önceki bilimsel araştırmalar ışığında sistematik olarak incelenmesidir. Bu araştırmayı gerçekleştirmek için son 10 yıl içerisinde (2013-2022) yayımlanmış unipolar ve bipolar depresyon, makine öğrenme ve derin öğrenme konularını araştıran 31 bilimsel çalışma incelenmiştir ve sistematik derleme yoluyla analiz edilmiştir. Analizler içerik analizi tekniği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın bulguları unipolar ve bipolar depresyon, makine öğrenme ve derin öğrenme konularını araştıran bilimsel araştırmaların sayısının 2019 yılından sonra belirgin bir biçimde arttığını ve bu sayının 2020 yılında en yüksek düzeyine ulaştığını göstermiştir. Çalışmaların en fazla Türkiye'de olmak üzere 11 farklı ülkede yayımlandığı sonucuna ulaşılmıştır. Majör depresif bozukluğu olanların sıklıkla örneklem grubu olarak kullanıldığı görülmüştür. En sık kullanılan örneklem büyüklüklerinin 51-100 arasında değiştiği tespit edilmiştir. İncelenen araştırmaların araştırma yöntemlerinin ağırlıklı olarak nitel olduğu, nicel yöntemlerle gerçekleştirilmiş olan çalışmaların ise çoğunlukla deneysel türde araştırmalar olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Veri toplama araçları olarak EEG verilerinin ve hasta kayıtlarının sıklıkla kullanıldığı anlaşılmıştır. İncelenen araştırmalarda sırasıyla en fazla depresyon, makine öğrenme, derin öğrenme, EEG, bipolar bozukluk ve majör depresif bozukluk kelimelerinin anahtar kelime olarak kullanıldığı tespit edilmiştir. Bu çalışmada, makine ve derin öğrenme uygulamalarının depresyonun tanımlanması, teşhisi ve tedavisi için yüksek bir potansiyel barındırdığı, bu potansiyel konusundaki farkındalığın son yıllarda arttığı, bu alanda yapılan çalışmaların bazı eksiklikleri bulunmasına rağmen artarak devam ettiği ve yapılan araştırmalardan olumlu neticeler alındığı sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Bipolar Depresyon, Unipolar Depresyon, Makine Öğrenme, Derin Öğrenme.

Abstract:
THE USE OF MACHINE AND DEEP LEARNING ALGORITHMS IN THE DIAGNOSIS OF UNIPOLAR AND BIPOLAR DEPRESSION: A META-ANALYSIS STUDY
Depression is a common and serious public health problem that affects hundreds of millions of people worldwide. Among the depression types, bipolar and unipolar depression are the most common mood disorders. There is a need for new and effective methods for the effective diagnosis and treatment of these diseases. Recent scientific studies show that deep learning and machine learning applications can be used effectively in the prediction, diagnosis and treatment of bipolar and unipolar depression. The aim of this study is to systematically examine the use of machine and deep learning algorithms in the diagnosis of unipolar and bipolar depression in the light of previous scientific studies. In order to carry out this research, 31 scientific studies investigating unipolar and bipolar depression, machine learning and deep learning published in the last 10 years (2013-2022) were examined and analyzed through systematic review. Analyzes were carried out using the content analysis technique. The findings of the study showed that the number of scientific studies investigating unipolar and bipolar depression, machine learning and deep learning increased significantly after 2019, and this number reached its highest level in 2020. It was concluded that the studies were published in 11 different countries, mostly in Turkey. It has been observed that those with major depressive disorder are frequently used as the sample group. It was determined that the most frequently used sample sizes ranged from 51 to 100. It has been concluded that the research methods of the examined studies are mainly qualitative, while the studies carried out with quantitative methods are mostly experimental studies. It has been understood that EEG data and patient records are frequently used as data collection tools. In the studies examined, it was determined that the words depression, machine learning, deep learning, EEG, bipolar disorder and major depressive disorder were used as keywords, respectively. In this study, it was concluded that machine and deep learning applications have a high potential for the identification, diagnosis and treatment of depression, awareness of this potential has increased in recent years, studies in this field continue to increase despite some deficiencies, and positive results have been obtained from the researches.
Keywords: Bipolar Depression, Unipolar Depression, Machine Learning, Deep Learning.