Geleneksel ve yapay zeka destekli yoganın yaşam kalitesine ve mental iyi oluşa etkisinin karşılaştırılması: Randomize kontrollü çalışma
Comparison of the effects of traditional and artificial intelligence-assisted yoga on quality of life and mental well-being: A randomized controlled study
Yazar: GÖZDE ÖZSEZER
Danışman: DOÇ. DR. GÜLENGÜL MERMER
Ege Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Halk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Halk Sağlığı = Public Health ; Hemşirelik = Nursing

Özet:
Amaç: Araştırmanın amacı üniversite öğrencilerinde geleneksel ve yapay zeka (YZ) destekli yoganın yaşam kalitesine ve mental iyi oluşa etkisinin randomize kontrollü bir şekilde karşılaştırılmasıdır.
Yöntem: Araştırma, geleneksel yoga ve YZ destekli yoga uygulaması olarak iki girişim ve ön test-son test kontrol gruplu tek kör randomize kontrollü bir izlem çalışmasıdır (Clinical Trials Number: NCT06186635). Ayrıca YZ destekli yoga grubunda doğru duruş tahmini yapmak için makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri kullanıldığından deneysel bir tasarım oluşturuldu. Araştırmanın evrenini, 2023-2024 öğretim yılında Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Hemşirelik (n=460), Ebelik (n=310) ve Acil Yardım ve Afet Yönetimi (n=110) Bölümlerinde öğrenim gören yaklaşık 880 öğrenci oluşturdu. Araştırmaya katılmaya gönüllü ve dahil edilme kriterlerine uyan 69 öğrenci geleneksel yoga (n=23), YZ destekli yoga (n=23) ve kontrol grubuna (n=23) randomize olarak atandı. 4 öğrenci araştırmadan ayrıldı. Araştırma geleneksel yoga (n=21), YZ destekli yoga (n=21) ve kontrol grubu (n=23) olmak üzere 65 öğrenci ile tamamlandı. Araştırmanın sonunda 65 örneklem sayısı için yapılan posthoc güç analizine göre %95 güven aralığında %99 güç ile örneklem sayısının yeterli olduğu bulundu (etki büyüklüğü: 0,5). Araştırmada geleneksel yoga, YZ destekli yoga ve kontrol grubunun verileri ön test, izlem ve son test olmak üzere Tanıtıcı Bilgiler Formu, Çok boyutlu Yaşam Kalitesi Ölçeği (ÇBYKÖ) ve Warwick-Edinburgh Mental İyi Oluş Ölçeği (WEMİOÖ) ile toplandı. YZ destekli yoga uygulaması sırasında öğrencilere görüntülerden anahtar nokta koordinatlarını kullanarak gerçek zamanlı doğru duruş geri bildirimi veren Mediapipe kullanıldı. İki ayrı girişim grubuna geleneksel ve YZ destekli yoga uygulaması 12 hafta boyunca haftada 2 defa her seans 1 saat, haftada ortalama 2 saat olmak üzere uygulandı. Veri analizi Python 3.0 ve IBM SPSS 25.0 programları ile tanımlayıcı istatistikler, bağımsız gruplarda t testi, Kruskal Wallis, tekrarlı ölçümlerde iki yönlü ANOVA testi, Bonferroni testi, Intention to Treat Analizi ile yapıldı. Etki büyüklükleri- Cohen d ve eta-kare (η2) ile %95 güven aralığında değerlendirildi. İstatistiksel anlamlılık p<0,05 olarak kabul edildi.
Bulgular: Geleneksel yoga grubunun ÇBYKÖ toplam puanı, kontrol grubuna göre anlamlı şekilde daha yüksek bulundu (p<0.05). YZ destekli yoga grubunda, kontrol grubuna göre ÇBYKÖ puanlarında anlamlı artış görüldü (p<0.05). Ancak, geleneksel yoga grubu ile YZ destekli yoga grubu arasında anlamlı bir fark bulunmadı.  Grup-zaman etkileşimleri, yaşam kalitesinde gözlenen artışların müdahaleye bağlı olduğunu doğruladı. Geleneksel yoga ve YZ destekli yoga gruplarındaki öğrencilerin WEMİOÖ toplam puanları, kontrol grubuna göre anlamlı şekilde artış gösterdi (p<0.05). Mental iyi oluş üzerinde zaman etkisi gözlendi, ancak grup ve zamanın etkileşim etkisi anlamlı bulunmadı. Yoga duruşlarının doğru şekilde gerçekleştirilmesinde, derin öğrenme (CNN) ve makine öğrenimi (SVM) algoritmaları en yüksek başarıyı gösterdi. Özellikle CNN, yüksek doğruluk oranları ile öne çıkmıştır (%90 üzeri doğruluk). 
Sonuç: Geleneksel yoga, özellikle fiziksel ve ruhsal sağlıkta anlamlı iyileşmeler sunarken, YZ destekli yoga, kişiselleştirilmiş rehberlik ve doğru duruş tahmini ile uzun vadeli faydalar sağlamıştır. Her iki uygulama yaşam kalitesini ve mental iyi oluşu artırırken, gruplar arasında mental iyi oluş açısından anlamlı bir fark gözlenmemiştir. YZ destekli yoga uygulamalarında kullanılan algoritmalar (özellikle CNN), doğru duruş tahmininde yüksek başarı oranlarına ulaşmıştır. Sonuçlar, yoga uygulamalarının bireylerin fiziksel ve zihinsel sağlıklarını destekleyebileceğini, ayrıca teknolojinin bu süreçte etkin bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Anahtar Kelimeler; yoga, yaşam kalitesi, mental sağlık, yapay zeka, randomize kontrollü çalışma

Abstract:
Objective: The aim of the study was to compare the effects of traditional and artificial intelligence (AI)-assisted yoga on quality of life and mental well-being in university students in a randomized controlled trial.
Method: The study was a single-blind randomized controlled follow-up study with two interventions: traditional yoga and AI-assisted yoga practice, and a pretest-posttest control group (Clinical Trials Number: NCT06186635). Additionally, we created an experimental design by using machine learning and deep learning models to predict correct posture in the AI-assisted yoga group. The population of the study consisted of approximately 880 students studying at Çanakkale Onsekiz Mart University's Faculty of Health Sciences, Departments of Nursing (n = 460), Midwifery (n = 310), and Emergency Aid and Disaster Management (n = 110) in the 2023–2024 academic year. The study randomly assigned sixty-nine students who volunteered and met the inclusion criteria to three groups: traditional yoga (n = 23), AI-assisted yoga (n = 23), and a control group (n = 23). 4 students dropped out of the study. We completed the study with 65 students across three groups: traditional yoga (n = 21), AI-supported yoga (n = 21), and control (n = 23). According to the posthoc power analysis conducted for a sample size of 65 at the end of the study, it was found that the number of samples was sufficient with 99% power within a 95% confidence interval (effect size: 0.5).The study looked at traditional yoga, yoga with AI support, and a control group. It used the Introductory Information Form, the Multidimensional Quality of Life Scale (MQOLS), and the Warwick-Edinburgh Mental Well-Being Scale (WEMWBS) as pre-, follow-up-, and post-tests. Using key point coordinates from images, Mediapipe provided real-time correct posture feedback to the students during the AI-assisted yoga practice. Traditional and AI-assisted yoga practice was applied to two separate intervention groups for 12 weeks, twice a week, for 1 hour each session, averaging 2 hours per week. We performed data analysis using Python 3.0 and IBM SPSS 25.0 programs, utilizing descriptive statistics, the t-test for independent groups, Kruskal Wallis, the two-way ANOVA test for repeated measures, the Bonferroni test, and intention-to-treat analyses. Effect sizes were evaluated with Cohen's d and eta-square (η2) at 95% confidence intervals. Statistical significance was accepted as p<0.05.
Results: The total MQOLS score of the traditional yoga group was significantly higher than the control group (p<0.05). In the AI-supported yoga group, there was a significant increase in the MQOLS scores compared to the control group (p<0.05). However, the traditional yoga group and the AI-supported yoga group showed no significant difference. Group-time interactions confirmed that the observed increases in quality of life were intervention-related. The WEMWBS total scores of the students in the traditional yoga and AI-supported yoga groups significantly increased compared to the control group (p<0.05). We observed the impact of time on mental well-being, yet the interaction between group and time was not statistically significant. Deep learning (CNN) and machine learning (SVM) algorithms showed the highest success in performing yoga postures correctly. CNN in particular stood out with high accuracy rates (over 90% accuracy). 
Conclusion: Traditional yoga offered significant improvements, especially in physical and mental health, while AI-assisted yoga provided long-term benefits through personalized guidance and accurate posture prediction. Both practices enhanced the quality of life and mental well-being, yet there was no significant difference in mental well-being between the groups. Algorithms (especially CNN) used in AI-assisted yoga practices achieved high success rates in correct posture prediction. The results demonstrate that yoga practices can enhance the physical and mental well-being of individuals, with technology serving as an effective tool in this process.
Keywords; artificial intelligence, quality of life, mental health, randomized controlled trial, yoga