Postpartum Komplikasyon Yönetiminde Yapay Zekâ Teknolojisi ve Ebelik Bakımına Katkısı

Sema Göçmez, E. Gür
{"title":"Postpartum Komplikasyon Yönetiminde Yapay Zekâ Teknolojisi ve Ebelik Bakımına Katkısı","authors":"Sema Göçmez, E. Gür","doi":"10.61534/anatoljhr.1402380","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Teknolojik gelişmelerin son zamanlarda hızla ilerlemesi, her alanda olduğu gibi sağlık alanında da araştırma geliştirme şirketleri, bilim insanları ve sağlık profesyonellerinin klasik metotlardan daha ziyade teknolojik gelişmeleri problemlerin çözümünde kullanmaya başlaması yapay zekâ uygulamalarını gündeme gelmiştir. \nNormal fizyolojik bir süreç olan fakat bir komplikasyon geliştiğinde aile ve toplum için ağır tıbbi, sosyoekonomik yükler getiren postpartum dönemde döneme özgü komplikasyonların erken tahmini ve gerekli önlemlerin alınması maternal/fetal sağlık açısından oldukça önemlidir. Postpartum ciddi kanamaların erken dönem tespitinde kanamayı katerizasyon ile dijital olarak görüntüleyen, anormal bir durumda sağlık personeline uyarı veren yapay zekâ uygulamaları %87,5 oranında başarılı bulunmuştur. Bebek ağlamalarının analizine dayanan yapay zekâ temelli makine öğrenim tekniği, depresif ağlama seslerinin akustik özelliklerini kullanarak depresif anneleri %89,5 doğruluk oranıyla tespit etmiştir. Mobil uygulamalar ile gestasyonel diyabetin evden takip edilmesiyle hastanelere başvurular %88,5 azalmış, verilerinin değerlendirilmesiyle insülin tedavisi ihtiyacı %100 azalmış ve hasta memnuniyeti artmıştır. \nBu çalışmada, postpartum komplikasyon yönetiminde yapay zekâ teknolojisinin kullanımı ve geliştirilmesinin literatür ışığında incelenmesi sağlanarak, sağlık profesyonellerinin ve özellikle de doğum sonu süreçte bakımda ebelerin uygulama ve bakım kalitesini artırmak amaçlanmıştır.","PeriodicalId":484758,"journal":{"name":"Anatolian Journal of Health Research","volume":"48 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-03-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anatolian Journal of Health Research","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.61534/anatoljhr.1402380","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Teknolojik gelişmelerin son zamanlarda hızla ilerlemesi, her alanda olduğu gibi sağlık alanında da araştırma geliştirme şirketleri, bilim insanları ve sağlık profesyonellerinin klasik metotlardan daha ziyade teknolojik gelişmeleri problemlerin çözümünde kullanmaya başlaması yapay zekâ uygulamalarını gündeme gelmiştir. Normal fizyolojik bir süreç olan fakat bir komplikasyon geliştiğinde aile ve toplum için ağır tıbbi, sosyoekonomik yükler getiren postpartum dönemde döneme özgü komplikasyonların erken tahmini ve gerekli önlemlerin alınması maternal/fetal sağlık açısından oldukça önemlidir. Postpartum ciddi kanamaların erken dönem tespitinde kanamayı katerizasyon ile dijital olarak görüntüleyen, anormal bir durumda sağlık personeline uyarı veren yapay zekâ uygulamaları %87,5 oranında başarılı bulunmuştur. Bebek ağlamalarının analizine dayanan yapay zekâ temelli makine öğrenim tekniği, depresif ağlama seslerinin akustik özelliklerini kullanarak depresif anneleri %89,5 doğruluk oranıyla tespit etmiştir. Mobil uygulamalar ile gestasyonel diyabetin evden takip edilmesiyle hastanelere başvurular %88,5 azalmış, verilerinin değerlendirilmesiyle insülin tedavisi ihtiyacı %100 azalmış ve hasta memnuniyeti artmıştır. Bu çalışmada, postpartum komplikasyon yönetiminde yapay zekâ teknolojisinin kullanımı ve geliştirilmesinin literatür ışığında incelenmesi sağlanarak, sağlık profesyonellerinin ve özellikle de doğum sonu süreçte bakımda ebelerin uygulama ve bakım kalitesini artırmak amaçlanmıştır.
人工智能技术在产后并发症管理中的应用及其对助产护理的贡献
近代以来,科技发展突飞猛进,与各个领域一样,在卫生领域,研发公司、科学家和卫生专业人员开始利用科技发展而非传统方法来解决问题,这就把人工智能的应用提上了日程。产后是一个正常的生理过程,但一旦出现并发症,就会给家庭和社会带来沉重的医疗和社会经济负担,因此,早期预测特定时期的并发症并采取必要的预防措施对母婴健康非常重要。在早期发现严重产后出血方面,通过导管数字化显示出血情况并在异常情况下向医护人员发出警告的人工智能应用成功率高达 87.5%。一种基于人工智能的机器学习技术,在分析婴儿哭声的基础上,利用抑郁哭声的声学特征检测出抑郁的母亲,准确率达 89.5%。通过在家中使用移动应用程序监测妊娠糖尿病,入院率下降了 88.5%,胰岛素治疗需求随数据评估下降了 100%,患者满意度也有所提高。本研究旨在根据文献研究人工智能技术在产后并发症管理中的应用和发展,提高医护人员尤其是助产士在产后护理中的实践和护理质量。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信