Hasta İyileşmesini İzlemek İçin Derin Öğrenme Sistemi

Stanford Üniversitesi'nden araştırmacılar, hastane ortamında hasta iyileşmesini izlemek için yeni bir araç geliştirdi. Derin öğrenmeye dayanan bu sistem, hastaların yatıp kalkabilme veya bir sandalyede oturabilme gibi mobilite içeren işleri yapıp yapamayacağını görmek için tasarlandı. Yoğun Bakım Ünitesi ortamında mobilitenin yüksek oluşu daha iyi iyileşme ve hayat kalitesi ile ilişkili olduğundan, takibinin yapılması önemlidir.

Utah, Salt Lake City'de yer alan Intermountain LDS Hastanesi yoğun bakım ünitesindeki sekiz YBÜ odasında araştırmacılar tarafından derinlik sensörleri kuruldu. Ekip bu işlem için özel bir derinlik sensörü seçti; çünkü hasta gizliliğini üst düzeyde sağlamak adına fotoğraf, ses veya başka herhangi bir bilgiyi kaydetmek yerine insanların şekillerini ve siluetlerini yakalayabilmek asıl amaçtı. Yaklaşık 100 bin adet derinlik sensörü verisi toplandı ve mobilite faaliyetlerini tespit etmek için derin öğrenme algoritması geliştirildi.

Yeni sistem, yatağa girip çıkma veya bir sandalyede oturma gibi hareketlilik aktivitelerini %89 özgüllük ve %87 hassasiyet oranlarıyla tespit edebildi. Araştırmacılar ayrıca bu algoritmayı, belirli bir mobilite aktivitesine dahil olan sağlık personeli sayısını tespit etmek için de geliştirerek hastanın iyileşme sürecine derinlemesine bir bakış açısı elde etmeyi amaçladılar. Sistem, hastane ortamında hastanın iyileşmesine ilişkin değerli bilgiler sağlarken personelin daha erken müdahale edebilmesine ve hastaların iyileşme süreçlerini geliştirmeye yardımcı oluyor.