İş sağlığı ve güvenliği kapsamında yapay zekâ destekli genel risk yönetimi sistemi tasarımı ve uygulaması

Bu tez çalışmasında, İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) alanında farklı sektörlerde karşılaşılabilecek fiziksel, kimyasal, biyolojik, ergonomik ve psikososyal riskleri değerlendirebilen yapay zekâ (YZ) destekli bir risk yönetim modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen risk yönetim modeli ile geleneksel risk değerlendirme yöntemlerinin sınırlılıklarının aşılarak daha dinamik, açıklanabilir ve duruma özgü bir karar destek mekanizmasının oluşturulması hedeflenmiştir. Simüle veri setiyle eğitilen bu modelde, karar ağacı tabanlı topluluk algoritmaları kullanılmış; XGBoost algoritması %88 doğruluk ve 0,92 AUC skoru ile yüksek sınıflandırma başarısı göstermiştir. Random Forest algoritması ise benzer doğruluk düzeyine ek olarak özellik önem düzeylerini belirleyerek modelin yorumlanabilirliğini artırmıştır. Model, genel risk sınıflandırması yapmakla birlikte, her bir gözlem için sürekli ve nümerik olasılık skorları üreterek daha hassas ve önceliklendirilebilir analiz imkânı sunmuştur. Eğitim ve hiperparametre optimizasyon süreçleri Google Colab platformunda, yerel sistemlere kıyasla 3 ila 6 kat daha hızlı tamamlanmış; model, cron tabanlı betiklerle periyodik olarak güncellenebilir biçimde yapılandırılmıştır. Geliştirilen model, Fine–Kinney ve 5×5 risk matrisi gibi klasik yöntemlerle karşılaştırıldığında, veri temelli analiz kapasitesiyle daha yüksek çözünürlükte değerlendirmeler yapabilmiş; risk nedenlerini daha açık biçimde ortaya koyarak önleyici stratejilerin etkinliğini artırmıştır. Ayrıca, geleneksel yöntemlerle çelişmeyen, onları tamamlayıcı nitelikte tasarlanan hibrit yapısıyla yasal uyum korunmuş; İSG süreçlerine öngörü, esneklik ve duyarlılık kazandırılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışma kapsamında geliştirilen YZ tabanlı İSG risk değerlendirme modeli; açıklanabilirlik, esneklik ve sektörel uyarlanabilirlik gibi nitelikleriyle dijital dönüşüm sürecine katkı sağlayan, öğrenebilir ve sürdürülebilir bir karar destek sistemi olarak literatüre katkı sunmaktadır.