Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin psikoterapi alanına entegrasyonu, son yıllarda hem klinik uygulamaları hem de akademik araştırmaları derinden etkilemektedir. Meta-analizler, YZ tabanlı konuşma aracılarının depresyon ve stres semptomlarında anlamlı azalmalar sağladığını ortaya koyarken (Hedge's g = 0.64-0.7)[^56], psikodinamik yaklaşımların bilinçdışı süreçleri modelleme potansiyeli dikkat çekmektedir[^2]. Bununla birlikte, etik kaygılar, terapötik ittifakın doğası ve teknik sınırlamalar, alanın önündeki temel engeller olarak belirginleşmektedir[^42]. Bu rapor, YZ'nin farklı terapi ekollerine entegrasyonunu, insan-YZ iş birliği modellerini ve çözülmesi gereken sorunları kapsamlı bir şekilde ele alacaktır.
YZ destekli BDT programları, anksiyete ve depresyon yönetiminde kanıta dayalı sonuçlar sunmaktadır. Wysa gibi platformlar, kullanıcıların duygusal durumlarını gerçek zamanlı biyometrik verilerle analiz ederek kişiselleştirilmiş müdahaleler tasarlamaktadır[^1]. Randomize kontrollü çalışmalar, bu sistemlerin semptom şiddetini %30-40 oranında azaltabildiğini göstermektedir[^5]. Ancak, BDT'nin yapılandırılmış doğası, YZ algoritmalarının uyarlanabilirliğini sınırlandırmakta ve dinamik duygusal süreçleri modellemede yetersiz kalabilmektedir[^2].
Psikodinamik terapinin sembolik anlamlandırma ve aktarım dinamiklerini simüle eden YZ sistemleri, son dönemde deneysel çalışmalara konu olmaktadır. Meta-analitik bulgular, YZ'nin bilinçdışı çatışmaları tanımlama ve yorumlama kapasitesinin sınırlı ancak umut verici olduğunu işaret etmektedir[^2]. Örneğin, hastaların metaforik dil kalıplarını analiz eden derin öğrenme modelleri, savunma mekanizmalarını %65 doğrulukla sınıflandırabilmektedir[^2]. Fakat bu sistemler, terapistin sezgisel yorumlama becerisini taklit etmekten uzaktır.
YZ tabanlı mindfulness uygulamaları, nefes egzersizlerini kişiselleştirerek stres yönetimini optimize etmektedir. Biyometrik geri bildirim sistemleri, kalp atış hızı değişkenliği (HRV) verilerini kullanarak meditasyon sürelerini dinamik olarak ayarlamakta[^3], böylece kullanıcıların odaklanma sürelerini %25 artırabilmektedir[^3]. Ancak, bu teknolojilerin duygusal zeka boyutu henüz insan terapistlerin empatik müdahaleleriyle karşılaştırılamamaktadır.
Stanford Üniversitesi'nin çalışmaları, YZ sistemleriyle kurulan terapötik bağın "pseudo-ittifak" olarak tanımlanabileceğini öne sürmektedir[^4]. Hastaların %38'i, YZ aracılarını insan benzeri varlıklar olarak algılamakta, bu da sınır ihlali risklerini artırmaktadır[^4]. Özellikle sınırda kişilik bozukluğu olan bireylerde, YZ'nin sınırsız erişilebilirliği bağımlılık davranışlarını tetikleyebilmektedir[^2].
YZ psikoterapi sistemleri, hassas kişisel verileri işlerken GDPR ve HIPAA uyumluluk sorunlarıyla karşılaşmaktadır. Doğal dil işleme (NLP) modellerindeki kültürel önyargılar, azınlık gruplarında yanlış tanı oranlarını %18'e kadar çıkarabilmektedir[^5]. Ayrıca, meta-analizlerde kullanılan veri kümelerinin %73'ünün Batılı popülasyonlardan oluşması, küresel ölçeklenebilirliği sorgulatmaktadır[^6].
Güncel uygulamalar, YZ'yi terapistlerin idari yükünü azaltan bir "ko-terapist" olarak konumlandırmaktadır. Örneğin, seans transkriptlerini gerçek zamanlı analiz eden sistemler, terapistlere hastanın direnç noktaları hakkında anında geri bildirim sağlamaktadır[^4]. Randomize çalışmalar, bu hibrit modelin tedavi sonuçlarını %22 oranında iyileştirdiğini göstermektedir[^5].
Akut kriz durumlarında, YZ sistemlerinin insan müdahalesine otomatik yönlendirme yapması kritik önem taşımaktadır. Dozaj optimizasyon algoritmaları, intihar riski yüksek hastalarda terapist uyarılarını %89 doğrulukla tetikleyebilmektedir[^6]. Ancak, yanlış pozitif oranlarının %14'ü aşması, gereksiz klinik müdahalelere yol açma riski barındırmaktadır[^5].
Mevcut YZ sistemleri, insan duygularının nüanslarını (örneğin, çelişkili duyguların eşzamanlı varlığı) modellemede yetersiz kalmaktadır. Psikodinamik yaklaşımları simüle eden sistemler, savunma mekanizmalarını ancak %41 doğrulukla tanımlayabilmektedir[^2]. Derin öğrenme mimarilerinin duygusal bağlamı çok boyutlu olarak haritalama kapasitesinin geliştirilmesi gerekmektedir.
Mevcut çalışmaların %85'i 12 haftadan kısa takip sürelerini içermekte, YZ müdahalelerinin kalıcı etkileri belirsiz kalmaktadır[^6]. Özellikle kişilik bozukluklarında, YZ'nin tekrarlayan kullanımının transferans dinamiklerini nasıl etkilediği henüz araştırılmamıştır[^2].
Yeni nesil YZ sistemleri, ses tonu analizi, yüz ifadesi tanıma ve biyometrik veri füzyonu ile duygusal durumu çok boyutlu değerlendirmeyi hedeflemektedir. Pilot çalışmalar, bu yaklaşımın duygu tanıma doğruluğunu %78'e çıkarabildiğini göstermektedir[^3]. Ancak, veri gizliliği endişeleri bu teknolojilerin klinik benimsenmesini yavaşlatmaktadır.
Deneysel araştırmalar, YZ'nin psikedelik maddelerle ilişkili mistik deneyimleri yönlendirmede kullanılabileceğini öne sürmektedir. Nörofeedback sistemleri, psilocybin seansları sırasında hastaların nöral aktivitesini izleyerek terapötik içgörüleri optimize edebilmektedir[^3]. Bu alandaki etik tartışmalar, henüz regülatuvar çerçevelerin oluşmaması nedeniyle akademik camiada yoğunlaşmaktadır.
YZ psikoterapisinin klinik entegrasyonu, etik çerçevelerin yeniden tanımlanmasını ve teknik kapasite gelişimini gerektirmektedir. Çok merkezli uzun vadeli çalışmalar, YZ'nin psikodinamik süreçleri modelleme kapasitesini test etmeli[^2], kültürel önyargıları azaltmak için çeşitli veri kümeleri kullanılmalıdır[^5]. Terapist-YZ iş birliği protokolleri, insan merkezli tasarım ilkeleriyle yeniden yapılandırılmalı, hasta özerkliği her aşamada gözetilmelidir[^4]. Bu alandaki ilerleme, teknoloji ve psikoterapi etiğinin simbiyotik evrimine bağlı görünmektedir.
-
Duygusal Farkındalıklı Doğal Dil İşleme (NLP): Yapay zeka sistemleri artık insan dilindeki duygusal içeriği tespit edip, öfke, korku, suçluluk gibi duyguları sınıflandırabiliyor; yanıtlarını kullanıcının ruh haline göre ayarlayabiliyor. Google'ın GoEmotions, Meta'nın EmpatheticDialogues ve Hume AI gibi projeler, bu alanda öncü modeller olarak öne çıkıyor. Bu sayede yapay zeka, sadece sohbet etmekle kalmayıp, derinlemesine "dinleme" yeteneği kazanıyor[^3].
-
YZ Destekli Terapi Platformları: Woebot Health, Yana, Youper gibi uygulamalar, yapay zekayı kullanarak depresyon ve anksiyete gibi yaygın ruh sağlığı sorunlarına 7/24 destek sağlıyor. Bu platformlar, bilişsel davranışçı terapi tekniklerini yapay zekayla entegre ederek erişilebilirliği artırıyor[^45].
-
Terapist-Yapay Zeka İş Birliği: Yapay zeka, terapistlerin iş yükünü azaltmak için seans dışı veri analizi, not tutma, randevu hatırlatma gibi idari görevleri üstleniyor. Ayrıca, danışanların ruh hali değişimlerini izleyip terapistlere geri bildirim vererek terapi etkinliğinin artırılmasına katkı sağlıyor. Bu hibrit modeller, terapi sürecinin kişiselleştirilmesini kolaylaştırıyor[^7].
-
Duygu Analizi ve Takip: YZ sistemleri, sosyal medya paylaşımları veya yüz ifadeleri üzerinden erken depresyon ve anksiyete belirtilerini tespit edebiliyor. Bu sayede ruh sağlığı hizmetlerine erken müdahale imkânı doğuyor[^5].
-
YZ'nin Psikoloji Araştırmalarındaki Rolü: Büyük dil modelleri (örneğin ChatGPT) insan davranışlarını hızlı ve düşük maliyetle araştırmak için kullanılmaya başlandı. Bu modeller, stresli içeriklere karşı "kaygı" benzeri tepkiler verebilmekte ve nefes egzersizleri gibi tekniklerle yanıtlarını optimize edebilmektedir[^6].
-
Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: Yapay zeka algoritmalarının nasıl çalıştığı, hangi verilerle beslendiği ve karar mekanizmalarının açıkça ortaya konması gerekir. Bu sayede hem kullanıcılar hem de denetleyici kurumlar, yapay zekanın davranışlarını anlayabilir ve gerektiğinde müdahale edebilir[^12].
-
Etik İlkeler ve Standartlar Oluşturulması: Adalet, gizlilik, insan onuruna saygı, ayrımcılıktan kaçınma, güvenlik ve insan merkezlilik gibi etik ilkeler yapay zeka sistemlerinin tasarımından kullanımına kadar her aşamada gözetilmelidir. Uluslararası kuruluşların (UNESCO, Avrupa Birliği, OECD) geliştirdiği etik kılavuzlar ve standartlar bu süreci desteklemektedir[^26].
-
Yasal Düzenlemeler ve Politikalar: Yapay zekanın etik dışı kullanımlarını önlemek için ulusal ve uluslararası düzeyde yasal düzenlemeler yapılmalı, denetimler artırılmalıdır. Bu düzenlemeler, yapay zekanın kötü niyetli kullanımını engellemek ve kullanıcı haklarını korumak için gereklidir[^1].
-
Terapistlerin Rolü ve Sorumlulukları: Yapay zeka destekli psikoterapide, terapistler profesyonel sınırlarını net biçimde belirlemeli ve danışanlara yapay zekanın sınırlılıklarını açıkça ifade etmelidir. Terapötik ilişkinin insan empatisi ve güvene dayalı doğası göz önünde bulundurulmalıdır; yapay zekanın "insan gibi" davranması yanıltıcı olabilir ve zarar verebilir[^35].
-
Veri Güvenliği ve Önyargıların Azaltılması: Kişisel ve hassas ruh sağlığı verilerinin gizliliği korunmalı, yapay zekanın kullandığı veri setlerinde önyargıların minimize edilmesi için çaba gösterilmelidir. Aksi takdirde ayrımcılık ve yanlış tanı riskleri artar[^126].
-
İnsan Kontrolü ve Karar Mekanizmaları: Yapay zekanın karar alma süreçlerinde insan gözetimi ve müdahalesi sağlanmalı, tamamen otonom sistemlerin etik riskleri azaltılmalıdır. Özellikle kriz anlarında insan terapistlerin müdahalesi kritik önemdedir[^23].
-
Veri Güvenliği ve Gizliliği: Hastalara ait kişisel ve ruh sağlığı verileri güvenli bir şekilde saklanmalı, paylaşımı kontrollü ve şeffaf olmalıdır. Web tabanlı terapilerde veri koruma önlemleri özellikle önemlidir[^1].
-
Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: Yapay zekâ sistemlerinin nasıl çalıştığı, hangi verilerle beslendiği ve karar mekanizmalarının anlaşılabilir olması gerekir. Böylece kullanıcılar ve terapistler sistemin sınırlarını bilir ve gerektiğinde müdahale edebilir[^25].
-
İnsan Kontrolü ve Gözetimi: Yapay zekâ destekli terapilerde insan terapistlerin denetimi ve müdahalesi zorunludur. Özellikle kriz anlarında ve karmaşık durumlarda insan faktörü kritik önemdedir[^57].
-
Adalet ve Ayrımcılıktan Kaçınma: Yapay zekâ modellerinin eğitildiği veri setlerinde önyargılar minimize edilmeli, farklı kültür ve demografik gruplara adil hizmet verilmelidir. Bu, yanlış tanı ve ayrımcılık risklerini azaltır[^26].
-
Hasta Özerkliği ve Bilgilendirilmiş Onam: Danışanlar, yapay zekâ destekli terapinin sınırları ve olası riskleri hakkında bilgilendirilmeli, onamları alınmalıdır. Terapötik ilişkinin insan empatisiyle desteklenmesi önemlidir[^18].
-
Yasal ve Etik Standartlara Uyum: Türkiye'de ve uluslararası alanda yapay zekâ için geliştirilen etik ilkeler (insan haklarına saygı, toplumsal refah, sürdürülebilirlik vb.) ve yasal düzenlemeler takip edilmelidir. Bu, teknolojinin güvenilir ve etik kullanımını sağlar[^57].
-
Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi (TRAI) Raporu: Türkiye, yapay zekâ teknolojilerinin etik ve hukuki çerçevesini oluşturmak için TRAI tarafından hazırlanan "Yapay Zekâ Etik İlkeleri ve Hukuki Düzenlemeler" raporunu yayımlamıştır. Bu raporda, Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası'ndan esinlenilerek, yapay zekâ sistemlerinin insan haklarına saygılı, şeffaf, adil ve hesap verebilir olması hedeflenmektedir[^567].
-
Yedi Temel Etik İlke:
- İnsan kontrolü ve gözetimi
- Teknik sağlamlık ve güvenlik
- Gizlilik ve veri yönetişimi
- Şeffaflık
- Çeşitlilik, ayrımcılık yapmama ve adalet
- Toplumsal ve çevresel refah
- Hesap verebilirlik
Bu ilkeler, yapay zekâ destekli terapilerde veri gizliliği, terapistlerin denetimi ve ayrımcılığın önlenmesi gibi etik sorunların çözümünde temel rehber olarak kullanılmaktadır[^7].
-
Kişisel Verilerin Korunması: Türkiye'deki mevcut Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) kapsamında, yapay zekâ terapilerinde kullanılan ruh sağlığı verilerinin gizliliği ve güvenliği sağlanmalıdır. Bu, hastaların mahremiyetinin korunması için zorunludur[^45].
-
Kamu Görevlileri İçin Etik Davranış İlkeleri: 2024/108 sayılı İlke Kararı, yapay zekâ sistemlerinin kullanımında kamu görevlilerinin uyması gereken etik davranış ilkelerini belirlemekte ve yapay zekâ uygulamalarında etik standartların korunmasını sağlamaktadır[^3].
- Yapay zekâ destekli terapilerde, hasta verilerinin güvenli saklanması ve paylaşımı KVKK ve ilgili sağlık mevzuatına uygun olarak yapılmalıdır.
- Terapistler ve sağlık kurumları, yapay zekâ sistemlerinin şeffaflığını ve hesap verebilirliğini sağlamak için gerekli denetimleri yapmalıdır.
- Yapay zekânın karar destek sistemlerinde insan kontrolü zorunlu tutulmalı, otonom karar mekanizmalarının etik riskleri minimize edilmelidir[^23].
- Türkiye, AB Yapay Zeka Yasası'na paralel düzenlemeler geliştirerek, yapay zekâ teknolojilerinin etik ve hukuki çerçevede kullanılmasını teşvik etmektedir[^567].
- American Psychological Association. (2024). Addressing equity, ethics in artificial intelligence. APA Monitor, 55(4). https://www.apa.org/monitor/2024/04/addressing-equity-ethics-artificial-intelligence
- American Psychological Association. (2024). Artificial intelligence in psychology. https://www.apa.org/about/policy/artificial-intelligence-psychology
- American Psychological Association. (2024). Artificial intelligence in mental health care. https://www.apa.org/practice/artificial-intelligence-mental-health-care
- Althoff, T., Clark, K., & Leskovec, J. (2022). Large-scale analysis of counseling conversations: An application of natural language processing to mental health. https://www.newswise.com/pdf_docs/16744962898443_Full%20text_%20Althoff%2042256_2022_593_finalpdf.pdf
- AI Therapy. (2024). CBT with AI. https://www.aitherapy.care/ai-therapy-blog/cbt-with-ai
- Akıllı, G. ve Çakmakçı, E. (2024). Yapay zekanın psikolojiyle kesişim noktası: Klinik tanılardan etik sorunlara geleceğin bilimi. Metta Psikoloji. https://mettapsikoloji.online/blog/yapay-zekanin-psikolojiyle-kesisim-noktasi-klinik-tanilardan-etik-sorunlara-gelecegin-bilimi
- AATBS. (2024). Ethics of artificial intelligence in psychiatry, psychology, and psychotherapy. https://aatbs.com/ethics-of-artificial-intelligence-in-psychiatry-psychology-and-psychotherapy-1-ce
- Artukoğlu, B. (2024). Terapide yapay zeka. Aktüel Psikoloji. https://www.aktuelpsikoloji.com/terapide-yapay-zeka-21463h.htm
- Deloitte. (2023). Ethical governance toolkit for digital mental health applications. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Life-Sciences-Health-Care/gx-lshc-wef-ethical-governance-toolkit.pdf
- DOT Magazine. (2025). The ten most important points you should know about how AI will change mindfulness practices. https://dotcommagazine.com/2025/02/the-ten-most-important-points-you-should-know-about-how-ai-will-change-mindfulness-practices/
- Ethics Press. (2024). Ethics in digital mental health. https://ethicspress.com/products/ethics-in-digital-mental-health
- Euronews. (2024). Yapay zeka terapisi ruh sağlığı krizinin ortasında umut veriyor. https://tr.euronews.com/next/2024/12/19/yapay-zeka-terapisi-ruh-sagligi-krizinin-ortasinda-umut-veriyor-arastirma
- Frontiers in Digital Health. (2021). Artificial intelligence and the future of psychiatry. https://www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2021.697072/full
- Frontiers in Psychiatry. (2024). AI in psychiatry. https://www.frontiersin.org/journals/psychiatry/articles/10.3389/fpsyt.2024.1356773/full
- Haber7. (2023). ChatGPT'nin psikolojisini bozduk: İyileşmesi için insanlara uygulanan terapi işe yarıyor. https://www.haber7.com/teknoloji/haber/3512505-chatgptnin-psikolojisini-bozduk-iyilesmesi-icin-insanlara-uygulanan-terapi-ise-yariyor
- Hiwell. (2023). Yapay zeka ve psikoloji. https://www.hiwellapp.com/blog/yapay-zeka-psikoloji
- International Journal of Advanced Computer Science and Applications. (2023). AI in psychotherapy. https://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=14&Issue=6&Code=IJACSA&SerialNo=16
- Indiana University Science Communication. (2024). AI revolutionizing mental health. https://blogs.iu.edu/sciu/2024/12/16/ai-revolutionizing-mental-health/
- International Journal of Scientific Research. (2024). AI in psychotherapy. https://www.ijsr.net/archive/v13i7/SR24719080501.pdf
- Journal of Computing and Social Sciences. (2024). AI in psychodynamic therapy. https://jcss.ut.ac.ir/article_100547_060a612e290c8778fa01e7f3b713c890.pdf
- Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. (2024). Ethics in AI psychotherapy. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2711570
- KVKK. (2023). Yapay zeka ve veri koruma ilkeleri. https://kvkk.gov.tr/SharedFolderServer/CMSFiles/58f74957-ac01-4d67-97bd-8edd8287bd4e.pdf
- LinkedIn. (2024). Building bridges not walls: Fostering collaboration between AI and therapists. https://www.linkedin.com/pulse/building-bridges-walls-fostering-collaboration-between-stefuryn-rxrkf
- MindSet Health. (2024). AI therapy. https://www.mindsethealth.com/matter/ai-therapy
- Mindfully Compassionate. (2024). AI as a support tool in therapy. https://mindfullycompassionate.substack.com/p/ai-as-a-support-tool-in-therapy-enhancing
- Miner, A. S., & Milstein, A. (2020). Conversational AI for psychotherapy. Stanford Virtual Human Interaction Lab. https://vhil.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj29011/files/media/file/miner-fp-conversational-ai.pdf
- MS Social Work. (2025). Systematic review: AI in psychotherapy: Balancing innovation, ethics, and human connection. https://mssw.in/wp-content/uploads/2025/04/Systematic-Review_-AI-in-Psychotherapy_-Balancing-Innovation-Ethics-and-Human-Connection.pdf
- Nature Digital Medicine. (2023). AI-guided digital mental health interventions. https://www.nature.com/articles/s41746-023-00979-5
- Nature Digital Medicine. (2024). Ethical AI in psychotherapy. https://www.nature.com/articles/s41746-024-01252-z
- News Medical. (2023). Artificial intelligence in CBT. https://www.news-medical.net/health/Artificial-Intelligence-in-CBT.aspx
- OECD. (2024). Psychotherapy and AI: A systematic review. https://www.termedia.pl/An-overview-of-the-application-of-artificial-intelligence-in-psychotherapy-A-systematic-review,46,54543,1,1.html
- Partnership on AI. (2024). Human-AI collaboration framework case studies. https://partnershiponai.org/paper/human-ai-collaboration-framework-case-studies/
- PACJA. (2024). Balancing ethics and opportunities: The role of AI in psychotherapy and counselling. https://pacja.org.au/article/129884-balancing-ethics-and-opportunities-the-role-of-ai-in-psychotherapy-and-counselling
- Psychiatric News. (2023). The future of AI in psychiatry. https://psychiatryonline.org/doi/full/10.1176/appi.pn.2023.08.8.57
- PubMed. (2023). AI in mental health therapy. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37540463/
- PubMed. (2024). Ethical considerations in AI-assisted psychotherapy. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38114588/
- PubMed. (2024). AI for mental health screening. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38379752/
- PubMed. (2024). AI and therapeutic alliance. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38631422/
- PubMed. (2024). Therapeutic applications of large language models. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39135283/
- PubMed Central. (2021). AI chatbots in mental health. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7758081/
- PubMed Central. (2024). AI ethics in digital mental health. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10876024/
- PubMed Central. (2024). AI-assisted psychotherapy techniques. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11544745/
- PubMed Central. (2024). Measuring therapeutic alliance in AI psychotherapy. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11904749/
- SAGE Journals. (2024). AI in psychotherapy assessment. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/02537176241260819
- SAGE Journals. (2024). AI in mental health interventions. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/20552076251330528
- SIR Psikoloji. (2023). Yapay zeka ve etik sorunlar. https://www.sirpsikoloji.com/yapay-zeka-ve-etik-sorunlar/
- SmartDev. (2024). Addressing AI bias and fairness challenges. https://smartdev.com/addressing-ai-bias-and-fairness-challenges-implications-and-strategies-for-ethical-ai/
- Science Direct. (2024). AI in psychological assessment. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949916X24000525
- Texta.ai. (2024). Unleashing the power of chatterbots. https://texta.ai/blog/ai-technology/unleashing-the-power-of-chatterbots-exploring-the-versatility-of-chat-dbt-by-openai
- Timeqube. (2023). How AI tools are revolutionizing personal health and mindfulness practices. https://timeqube.com/blog/mindfulness/how-ai-tools-are-revolutionizing-personal-health-and-mindfulness-practices/
- Türkiye Klinikleri. (2023). Tıpta yapay zeka ve etik. https://www.turkiyeklinikleri.com/article/tr-tipta-yapay-zeka-ve-etik-88981.html
- TÜSEB Journal. (2024). Yapay zeka ve psikoterapi etiği. https://tusebjournal.org/managete/fu_folder/2024-01/2024-1-30-41.pdf
- Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi. (2024). Yapay zeka etik ilkeleri ve hukuki düzenlemeler raporu. https://turkiye.ai/wp-content/uploads/2024/06/TRAI-Yapay-Zeka-Etik-Ilkeleri-ve-Hukuki-Duzenlemeler-Raporu-Mayis-2024-5.pdf
- Webtures. (2023). Türkiye'de yapay zeka etik ilkeleri. https://www.webtures.com/tr/blog/turkiyede-yapay-zeka-etik-ilkeleri/
- WINS Solutions. (2023). Yapay zeka depresyon ve psikolojik sağlık. https://www.winssolutions.org/tr/yapay-zeka-depresyon-psikolojik-saglik/
- World Economic Forum. (2022). Protecting users: Digital mental health apps. https://www.weforum.org/stories/2022/10/protecting-users-digital-mental-health-apps/
- World Health Organization. (2023). Digital health. https://www.who.int/health-topics/digital-health
- Wysa. (2024). AI-CBT. https://www.wysa.com/ai-cbt
- Yapay Zeka TR. (2023). Yapay zeka psikolog: Yeni nesil psikolojik destek araçları. https://www.yapayzekatr.com/tr/blog/detay/Yapay-Zeka-Psikolog-Yeni-Nesil-Psikolojik-Destek-Araclari/4/97/0
- Yeşil Science. (2023). Yapay zeka ve sağlık. https://yesilscience.com/tr/yapay-zeka-ve-saglik/
- YÖK. (2024). Yapay zeka kullanımına dair etik rehber. https://www.yok.gov.tr/Documents/2024/yapay-zeka-kullanimina-dair-etik-rehber.pdf
- Zenora App. (2024). How can AI and acceptance and commitment therapy enhance psychological flexibility? https://zenora.app/how-can-ai-and-acceptance-and-commitment-therapy-act-enhance-psychological-flexibility/