Koroner arter hastalarında yapay zeka destekli ve teknoloji temelli kardiyak rehabilitasyon programlarının katılım ve egzersiz kapasitesi üzerine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of artificial intelligence supported and technology based cardiac rehabilitation programs on participation and exercise capacity in coronary artery disease patients
- Tez No: 936959
- Danışmanlar: PROF. DR. NACİYE VARDAR YAĞLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Fizyoterapi ve Rehabilitasyon, Physiotherapy and Rehabilitation
- Anahtar Kelimeler: Kardiyak rehabilitasyon, koroner arter hastalığı, telerehabilitasyon, yapay zeka, fizyoterapi ve rehabilitasyon, Çevrimiçi egzersiz, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Artificial intelligence, cardiac rehabilitation, coronary artery disease, telerehabilitation, physiotherapy and rehabilitaton, Online exercise, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kardiyopulmoner Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Koroner arter hastalığı (KAH) olan bireylerde kardiyak rehabilitasyon (KR) programlarının egzersiz kapasitesi ve yaşam kalitesi üzerinde yararlı etkileri vardır. Bu çalışmada, veri analizi için yapay zeka kullanarak, koroner arter hastalarında farklı yöntemlerle uygulanan egzersiz eğitim müdahalelerinin egzersiz kapasitesi, rehabilitasyon programlarına katılım, periferik kas kuvveti, endotelyal fonksiyonu, genel ve hastalığa özel yaşam kalitesi ve sağlıklı yaşam alışkanlıkları üzerine etkilerinin araştırılması amaçlandı. 52 KAH hastası rastgele olarak: telerehabilitasyon (TR) grubu (n=18), telefon uygulaması (TU) grubu (n=13) ve kontrol grubu (KG) (fiziksel aktivite önerileri) (n=21) üç gruba ayrıldı. TR ve TU grubu katılımcıları haftada üç kez kalistenik ve direnç egzersizlerini içeren 12 haftalık bir programı tamamladı. Egzersiz kapasitesi (artan hızda mekik yürüme testi-AHMYT), katılım, periferik kas fonksiyonu (el dinamometresi), endotelyal fonksiyon (akım aracılı dilatasyon), genel yaşam kalitesi (Kısa Form-36 (SF-36)), hastalığa özel yaşam kalitesi (Miyokard Enfarktüsü Boyutsal Değerlendirme Ölçeği (MİDAS)) ve sağlıklı yaşam alışkanlıkları (Sağlıklı Yaşam Biçimi Davranışları Ölçeği-II (SYBD-II)) kullanılarak değerlendirildi. Hasta geri bildirimleri, ince ayarlı BERT tabanlı bir NLP modeli ile işlendi. Her iki egzersiz eğitimi grubunda egzersiz kapasitesi, periferik kas kuvveti, genel ve hastalığa özel yaşam kalitesi ve sağlıklı yaşam alışkanlıkları ölçümlerinde anlamlı gelişmeler bulundu ve programa katılım benzerdi. (p<0,05). Kontrol grubunda ise bir değişim gözlenmedi (p>0,05). Yapay zeka analizleri, hastaların sözel olarak ifade ettikleri egzersiz eğitiminde sağladıkları fayda ile ölçülen AHMYT mesafesi farkı arasında yüksek düzeyde pozitif bir korelasyon olduğunu ortaya koydu (r=0,752, p<0,01). Teknoloji tabanlı KR, KAH hastalarında egzersiz kapasitesini ve katılımı artırarak YZ yönlendirmeli inovasyonu mümkün kılabilir. NLP analizi, hasta geri bildirimlerini egzersiz sonuçlarıyla ilişkilendirmiş ve anomalileri tespit ederek iyileştirme potansiyelini vurguladı. KR programlarının etkinliğini incelemede doğal dil işleme yöntemleri alternatif bir sonuç ölçümü olabilir.
Özet (Çeviri)
Cardiac rehabilitation (CR) programs have beneficial effects on exercise capacity and quality of life in individuals with coronary artery disease (CAD). This study aimed to investigate the effects of differently administered exercise training interventions on exercise capacity, program adherence, peripheral muscle strength, endothelial function, general and disease-specific quality of life, and healthy lifestyle habits in CAD patients using artificial intelligence (AI) for data analysis. Fifty-two CAD patients were randomly divided into three groups: telerehabilitation group (TRG) (n=18), mobile application group (MAG) (n=13), and control group (CG) (physical activity recommendations) (n=21). Participants in the TRG and MAG completed a 12-week program involving calisthenic and resistance exercises three times per week. Exercise capacity (incremental shuttle walk-test-ISWT), adherence, peripheral muscle function (hand dynamometer), endothelial function (flow-mediated dilation), general quality of life (Short Form-36 (SF-36)), disease-specific quality of life (Myocardial Infarction Dimensional Assessment Scale (MIDAS)), and healthy lifestyle habits (Healthy Lifestyle Behavior Scale-II (HLBS-II)) were assessed. Patient feedback was processed using a fine-tuned BERT-based natural language processing (NLP) model. Significant improvements in exercise capacity, peripheral muscle strength, general and disease-specific quality of life, and healthy lifestyle habits were observed in both exercise training groups, with similar adherence rates (p<0.05). No changes were observed in the control group (p>0.05). AI analyses revealed a high positive correlation between patients' self-reported benefits from exercise training and the measured ISWT distance difference (r=0.752, p<0.01). Technology-based CR may enable AI-driven innovation by enhancing exercise capacity and adherence in CAD patients. NLP analysis linked patient feedback to exercise outcomes and highlighted improvement potential by detecting anomalies. Natural language processing methods could serve as an alternative outcome measure for evaluating the effectiveness of CR programs.
Benzer Tezler
- Unstabil angina pektoris tanısı konulan hastalarda yapay zekanın obstrüktif koroner arter hastalığı saptamadaki tanısal performansının değerlendirilmesi
Evaluation of the diagnostic performance of artificial intelligence in detecting obstructive coronary artery disease in patients diagnosed with unstable angina pectoris
HÜSEYİN OĞUZ
- Stabil anjinası olan ve miyokard perfüzyon sintigrafisi sonucuna göre koroner anjiyografi kararı verilen hastaların strain ekokardiyografi bulguları ile koroner darlık ilişkisinin incelenmesi
Clinical evaluation of the relationship between strain echocardiographic findings and coronary artery stenosis in patients with stable angina undergoing coronary angiography based on myocardial perfusion scintigraphy
AYSU ÇİÇEKLİ ASLAN
- Tıbbi biyokimya laboratuvar ölçümlerinden elde edilen verilerin koroner arter hastalığı alt grupları ve hastalığın prognozu ile ilişkilendirilmesi: Bir makine öğrenme çalışması
Association of medical biochemistry laboratory measurements with coronary artery disease subgroups and prognosis: A machine learning study
ESRA KAFKAS
- Acil servise göğüs ağrısı ile başvuran olgularda yapay zeka uygulamalarının akut koroner sendrom tanısında yeri
The role of artificial intelligence applications in the diagnosis of acute coronary syndrome in patients presenting to the emergency department with chest pain
AYBÜKE SOYLU
- Mı̇yokart perfüzyon sı̇ntı̇grafı̇sı̇nde ı̇skemı̇ tespı̇t edı̇len hastalarda koroner arter hastalığı tanısında yapay zeka uygulamalarının rolü
The role of artificial intelligence applications in the diagnosis of coronary artery disease in patients with ischemia detected on myocardial perfusion scintigraphy
HİLAL YILDIZ
