Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi (KMÜ) Sağlık Bilimleri Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Nejla Canbulat Şahiner’in araştırmacı olarak yer aldığı "Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesinde Ölçüt-Temelli Yapay Zekâ Teknikleriyle Cilt Sağlığının Standartlaştırılmış Değerlendirilmesi ve Yenidoğan Cilt Durum Skoru Temelli Klinik Karar Destek Prototipinin Geliştirilmesi" başlıklı proje, TÜBİTAK 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı.

Yenidoğan yoğun bakım ünitelerinde tedavi gören bebeklerin cilt sağlığının korunmasına yönelik geliştirilen proje, yapay zekâ teknolojilerini hemşirelik uygulamalarıyla buluşturarak cilt değerlendirmelerinde standardizasyonun sağlanmasını amaçlıyor. Proje kapsamında geliştirilecek karar destek sistemiyle değerlendirmelerin daha objektif, ölçüt temelli ve izlenebilir şekilde yapılması hedefleniyor.

Yapay Zekâ Destekli Klinik Karar Modeli Geliştirilecek

Doğum sonrası erken dönemde bariyer işlevi tam olarak gelişmediği için oldukça hassas olan yenidoğan cildi, özellikle yoğun bakım ünitelerinde tedavi gören bebeklerde özel bir bakım gerektiriyor. Mevcut uygulamalarda cilt değerlendirmeleri büyük ölçüde sağlık profesyonellerinin klinik gözlemlerine dayanırken, proje ile bu sürecin bilimsel ölçütler doğrultusunda desteklenmesi amaçlanıyor.

Araştırmada, geçerlik ve güvenirliği kanıtlanmış Yenidoğan Cilt Durum Değerlendirme Ölçeği (NSCS) temel alınacak. Kuruluk, kızarıklık (eritem) ve cilt bütünlüğü gibi kriterler yapay zekâ algoritmalarıyla analiz edilerek geliştirilecek sistem, görüntüleri yalnızca sınıflandırmakla kalmayacak; doğrudan NSCS puanına dönüştürerek hemşirelerin klinik karar süreçlerine destek sunan açıklanabilir bir yapay zekâ modeli oluşturacak.

Proje Üç Aşamada Hayata Geçirilecek

Üç aşamadan oluşan proje kapsamında ilk olarak klinik ve teknik gereksinimler belirlenecek, etik süreçler tamamlanacak, veri yönetişimi ve standart uygulama prosedürleri oluşturulacak.

İkinci aşamada Konya Şehir Hastanesi Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesinde tedavi gören bebeklerden standart yöntemlerle cilt görüntüleri toplanacak. Elde edilen görüntüler uzmanlar tarafından NSCS kriterlerine göre değerlendirilecek.

Son aşamada ise toplanan veriler kullanılarak geliştirilen yapay zekâ modeli teknik doğrulama süreçlerinden geçirilecek. Araştırma kapsamında geliştirilecek mobil ve web tabanlı klinik karar destek prototipi, pilot uygulamalarla test edilerek sahadaki uygulanabilirliği değerlendirilecek.

Yenidoğan Bakım Kalitesine Bilimsel Katkı

Proje sonunda kalite kontrollü yerel yenidoğan cilt görüntü veri setinin oluşturulması, NSCS ile uyumlu yapay zekâ destekli klinik karar destek modelinin geliştirilmesi, hemşire iş akışına uygun bir prototip hazırlanması ve pilot uygulanabilirlik raporunun ortaya konulması hedefleniyor.

Yapay zekânın hemşirelik uygulamalarına insan merkezli ve açıklanabilir bir yaklaşımla entegre edilmesini amaçlayan proje, yenidoğan yoğun bakım ünitelerinde cilt değerlendirmelerinin daha hızlı, tutarlı ve standart biçimde yapılmasına katkı sağlayarak bakım kalitesinin artırılmasına yönelik önemli bir bilimsel altyapı oluşturacak.