Yapay zeka teknikleri ile yenidoğanların konfor davranış düzeylerinin değerlendirilmesi
Evaluation of comfort behavior levels of newborns with artificial intelligence techniques
- Tez No: 792920
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYFER AÇIKGÖZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Hemşire, konfor, yapay zeka, yenidoğan, yenidoğan yoğun bakım ünitesi, Nurse, comfort, artificial intelligence, newborn, neonatal intensive care unit
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hemşirelik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Amaç: Bu araştırma yapay zeka teknikleri ile yenidoğanların konfor davranış düzeylerini değerlendirecek bir uygulamanın geliştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Yöntem: Araştırma, yapay zeka çalışmasıdır. Çalışma, bir hastanenin Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesi (YYBÜ)'nde tedavi gören 362 yenidoğan ile yapılmıştır. Veri toplama aracı olarak; veri toplama formu, Yenidoğan Konfor Davranış Ölçeği (YKDÖ), kamera sistemi ve bilgisayar kullanılmıştır. Verilerin analizi IBM SPSS Statistics 21.0 paket programı ile yapılmıştır. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler ve Cohen's Kappa testi kullanılmıştır. Çalışmada p0,05). Yapay zeka teknikleri ile hesaplanan ortalama YKDÖ puanının 13,75 ± 9,31 olduğu belirlenmiştir. Uzman hemşirenin hesapladığı verdiği YKDÖ puan ortalamasının 13,83 ± 8,67, işe yeni başlayan hemşirenin YKDÖ puan ortalamasının ise 11,10 ± 4,23 olduğu saptanmıştır. Yapay zeka teknikleri ve uzman hemşire tarafından değerlendirilen YKDÖ puanlarının uyumlu olduğu belirlenmiştir. Yapay zeka teknikleri ve işe yeni başlayan hemşirenin YKDÖ puanlarının ise uyum düzeyinin düşük olduğu tespit edilmiştir. Yapay zeka modelinin başarı oranının %99,82 olduğu belirlenmiştir. Sonuç: Geliştirilen yapay zeka modelinin YYBÜ'deki yenidoğanların konfor davranış düzeylerini belirlemede başarılı olduğu tespit edilmiştir. Önerimiz; geliştirilen yapay zeka modelinin daha fazla yenidoğan ile test edilmesi ve modelin kliniklerde kullanımının yaygınlaştırılmasıdır.
Özet (Çeviri)
Aim: This research was conducted to develop an application that will evaluate the comfort behavior levels of newborns with artificial intelligence techniques. Method: Research is the study of artificial intelligence. The study was conducted with 362 newborns treated in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) of a hospital. As a data collection tool; data collection form, Neonatal Comfort Behavior Scale (NCBS), camera system and computer were used. Data analysis was done with IBM SPSS Statistics 21.0 package program. In the analysis of data; descriptive statistics and Cohen's Kappa test were used. A value of p0.05). It was determined that the mean NCBS score calculated with artificial intelligence techniques was 13.75 ± 9.31. It was determined that the mean score of NCBS calculated by the specialist nurse was 13.83 ± 8.67, and the mean score of NCBS of the newly recruited the nurse was 11.10 ± 4.23. It was determined that artificial intelligence techniques and NCBS scores evaluated by the specialist nurse were compatible. It has been determined that the level of compliance of the NCBS scores of artificial intelligence techniques and the newly recruited nurse is low. The success rate of the artificial intelligence model was determined to be 99.82%. Conclusion: It has been determined that the developed artificial intelligence model is successful in determining the comfort behavior levels of newborns in NICU. Our recommendation is to test the developed artificial intelligence model with more newborns and to disseminate the use of the model in clinics.
Benzer Tezler
- Sınırlı veri setiyle sınıflama uygulamalarına yeni bir yaklaşım
A new approach to classification applications with limited dataset
SAİM ERVURAL
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Tiyazol-ferrosen ile modifiye edilmiş kromenilyum-siyanin tabanlı ve çok kanallı yeni bir cıva (II) sensörün geliştirilmesi
Development of a novel multi-channel mercury (II) sensor based on chromenylium-cyanine modified with thiazole-ferrocene
ELİF YILMAZ
- Yapay zekâ teknikleri ile hayvan derisi üzerinde kusur tespiti
Defect detection on animal skin using artificial intelligence techniques
HASAN ONUR ATAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
DOÇ. DR. MUHAMMET FATİH ASLAN
- Yapay zeka teknikleri ile diş impilant sistemlerinin sınıflandırılması
Classification of dental implant systems with artificial intelligence techniques
MOHAMMED A. H. LUBBAD MOHAMMED A. H. LUBBAD
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Yapay zeka teknikleri ile yatırım değerlemesi analizi
Investment valuation analysis with artificial intelligence techniques
KADİR SAYIM
Doktora
Türkçe
2018
İşletmeGebze Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN İNCE
PROF. DR. NİHAT KASAP