Yapay zeka teknikleri ile yenidoğanların konfor davranış düzeylerinin değerlendirilmesi
Evaluation of comfort behavior levels of newborns with artificial intelligence techniques
Yazar: DENİZ YİĞİT
Danışman: DOÇ. DR. AYFER AÇIKGÖZ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Hemşirelik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Hemşirelik = Nursing
Dizin: Bebek bakımı = Infant care ; Bebek-yenidoğmuş = Infant-newborn ; Bebekler = Infant ; Hemşireler = Nurses ; Konfor = Comfort ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yoğun bakım = Intensive care ; Yoğun bakım üniteleri = Intensive care units ; Yoğun bakım üniteleri-neonatal = Intensive care units-neonatal ; Çocuk hemşireliği = Pediatric nursing

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 p<0,05 değeri istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir. Çalışmaya dahil edilen 362 yenidoğanın görüntü ve ses kayıtları birbirinden bağımsız olarak araştırmacı ve danışman tarafından etiketlenmiştir. Yapay zeka modeli, araştırmacı tarafından etiketlenen görüntü ve ses kayıtları ile oluşturulmuştur. Etiketlenen görüntü ve ses kayıtları yapay zeka modelinin eğitiminde (%80) ve test edilmesinde (%20) kullanılmıştır. Yapay zeka modelinin test edilmesinde kullanılan görüntü ve ses kayıtları birbirinden bağımsız olarak uzman hemşire ve işe yeni başlayan hemşire tarafından değerlendirilmiştir.

Bulgular: Araştırmacı ve danışman tarafından etiketlenen YKDÖ puanları arasında fark olmadığı saptanmıştır (p>0,05). 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.

Anahtar kelimeler: Hemşire, konfor, yapay zeka, yenidoğan, yenidoğan yoğun bakım ünitesi

Abstract:
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 p<0.05 was considered statistically significant in the study. The video and audio recordings of 362 newborns included in the study were independently labeled by the researcher and the consultant. The artificial intelligence model was created with video and audio recordings tagged by the researcher. The tagged video and audio recordings were used in training (80%) and testing (20%) of the artificial intelligence model. The video and audio recordings used in testing the artificial intelligence model were evaluated independently by the specialist nurse and the newly recruited nurse.

Results: It was determined that there was no difference between the NCBS scores labeled by the researcher and the consultant (p>0.05). 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.	

Keywords: Nurse, comfort, artificial intelligence, newborn, neonatal intensive care unit.