Makine öğrenmesi ve bilgisayar görüsü ile düşme riski tahmini: Hemşirelikte klinik karar destek sisteminin geliştirilmesi

Amaç: Bu araştırma, makine öğrenmesi ve bilgisayar görüsü teknikleri ile düşme riski tahmini yapabilen ve hemşirelikte klinik karar alma süreçlerini destekleyecek bir sistem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Materyal ve Metot: Araştırma, Aralık 2024 - Mayıs 2025 tarihleri arasında Turgut Özal Tıp Merkezi Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon servisinde tasarım ve geliştirme modeliyle yürütülmüştür. Örneklemi, düşme riski taşıyan ve araştırma kriterlerine uyan 148 birey oluşturmuştur. Katılımcıların verileri Morse Düşme Ölçeği, bilgisayar görüsü ile yürüyüş analizi ve ivmeölçer cihazları kullanılarak toplanmıştır. Görsel analizde YOLOv8 modeli ve sinir ağlarının eğitimi için Keras platformu, sınıflandırma işlemlerinde ise Lojistik Regresyon, Boosting, Karar Ağacı, Random Forest, Naive Bayes, DVM ve KEYK algoritmaları kullanılmıştır. Bulgular: Geliştirilen sistem, yürüyüşe ilişkin kinematik verileri kullanarak bireylerin düşme riskini yüksek doğruluk oranıyla sınıflandırabilmiştir. Morse Düşme Ölçeği ile sistem çıktıları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur (p<0.05). Boosting tabanlı sınıflandırıcının diğer yöntemlere göre daha yüksek başarı sağladığı görülmüştür. Sonuç: Bu çalışma, bilgisayar görüsü ve makine öğrenmesi tekniklerinin klinik ortamlarda düşme riskini tahmin etmede etkili bir araç olarak kullanılabileceğini göstermiştir. Hemşirelik uygulamalarına entegre edilebilecek bu sistemin, hasta güvenliğini artırmada ve düşmeye bağlı komplikasyonları önlemede önemli katkılar sağlayabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Bilgisayar görüsü, Düşme riski, Klinik karar destek sistemi, Hemşirelik