Yoğun bakım hastalarının fizyoterapi ve rehabilitasyon uygulamaları için yapay zekâ tabanlı bir karar destek sistemi
An artificial intelligence based decision support system for physiotherapy and rehabilitation practices of intensive care patients
- Tez No: 877911
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ŞEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Fizyoterapi ve Rehabilitasyon, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Physiotherapy and Rehabilitation, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Fizik tedavi, Fizik tedavi yöntemleri, Makine öğrenmesi yöntemleri, Rehabilitasyon, Sağlık hizmetleri, Yapay zeka, Yoğun bakım üniteleri, Physical therapy, Physical therapy modalities, Machine learning methods, Rehabilitation, Health services, Artificial intelligence, Intensive care units
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde yapay zekâ sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Sağlık hizmetleri alanında yapay zekâ kullanımı ile hastalar için en kısa sürede ve doğru teşhislerin koyularak tedavinin başlaması ve doğru tedavilerin yapılmasıyla sürecin en etkin şekilde ilerlemesi hedeflenmektedir. Yoğun bakım ünitelerinde çalışmakta olan sağlık personellerinin önemli bir bölümünü fizyoterapistler oluşturmaktadır. Bu çalışmada, yoğun bakım ünitelerinde yatmakta olan hastalara ait veriler kullanılarak fizyoterapistlerin daha etkin ve hızlı tedavi yöntemini seçmelerini sağlamak amacıyla hastalardan alınan verilerle yapılan analizler sonucunda bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. KTÜ Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları Yoğun Bakım Ünitesi'nde yatmakta olan 56 hastaya ait veriler kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda yüzde 85-95 düzeyinde performans elde edilmiştir. Geliştirilen bu sistemin sağlık alanında yapay zekâ uygulamalarına bir yenilik getirerek fizyoterapi ve rehabilitasyon alanında çalışan sağlık personellerine kolaylık getirmesi sağlanacaktır. Ayrıca bu sistemin geliştirilmesiyle birlikte diğer sağlık çalışanlarına da yardımcı olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Currently, artificial intelligence is widely employed across various domains, including the healthcare sector. The utilization of artificial intelligence in the realm of healthcare aims to promptly initiate therapy for patients by accurately diagnosing their conditions and thereafter facilitating the most effective treatment procedures. Physiotherapists play a crucial role in the healthcare team that operates in intensive care units. This work involved the development of a decision support system based on analyses of patient data. The goal was to assist physiotherapists in selecting a treatment strategy that is both more effective and faster. The system utilizes data from patients who are hospitalized in intensive care units. Data from 56 hospitalized patients in the KTU Faculty of Medicine's Chest Diseases Intensive Care Unit were utilised. The studies produced performance results of 85–95 percent. This developed system is intended to introduce an innovation in artificial intelligence applications in healthcare, providing convenience to healthcare professionals working in the field of physiotherapy and rehabilitation. Furthermore, the advancement of this technology is expected to benefit other healthcare practitioners.
Benzer Tezler
- Toraks travması nedeniyle yoğun bakım takibi yapılan hastalarda pulmoner rehabilitasyonun solunum fonksiyonları üzerine etkisi
The effect of pulmonary rehabilitation on pulmonary functions in intensive care unit patients with thoracic trauma
CEREN NUR DUYGUN ŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Anestezi ve ReanimasyonKaradeniz Teknik ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜGE KOŞUCU
- Çocuklarda ev tipi mekanik ventilatör uygulamaları
Home mechanical ventilation in children
AYŞEGÜL ERTUĞRUL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHacettepe ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BENAN BAYRAKÇI
- Evde bakım alan hastalarına bakım verenlerin tükenmişlik düzeyleri ve etkileyen faktörler
Burnout syndrome in domiciliary caregivers and affecting factors
YASEMİN KAPLAN SAY
Tıpta Uzmanlık
İngilizce
2018
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
UZMAN ÖZLEM SUVAK
- Yoğun bakım ünitesinde kalış süresini etkikeyen faktörler
Factors affecting length of stay in the intensive care unit
SEMRA ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Fizyoterapi ve RehabilitasyonKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANIL ÖZÜDOĞRU
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ÖZSOY
- Açık kalp cerrahisi sonrası postoperatif erken dönemdeki hiperkapnik solunum yetmezliği olan hastalarda avaps ile bipap modlarının karşılaştırılması
Comparison of avaps and bipap modes in patients with postoperative hypercapnic respiratory failure after open heart surgery
HALİME SİNEM BARUTÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Fizyoterapi ve RehabilitasyonMarmara ÜniversitesiKardiyopulmoner Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE GÜLDEN POLAT