Yapay Zeka Sınıflandırıcı ile Tıp Eğitiminde CPR Mankenlerinin Dijital Dönüşümü

Creative Commons License

İnal M. M., Yıldız U., Öğütcü S., Pekdemir M.

Veri Bilimi, cilt.4, sa.3, ss.81-88, 2021 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 4 Sayı: 3
  • Basım Tarihi: 2021
  • Dergi Adı: Veri Bilimi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Asos İndeks
  • Sayfa Sayıları: ss.81-88
  • Kocaeli Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansıması, özellikle tıp fakültelerinde kurulan simülasyon merkezleri ile tıp eğitiminde de ivme kazanmıştır. Bu çalışmada, mekanik KardiyoPulmoner Resüsitasyon (CPR) ilk yardım eğitim mankeninin modüler olarak geliştirilen elektronik cihazlarla mesajlaşmasıyla elde edilen veriler toplanmıştır. Bu veriler ayrıca hem mobil cihazlar hem de masaüstü bilgisayarlar ile iletişim kurmalarını sağlamak için geliştirilen yazılım aracılığıyla işlenmekte ve Yapay Zeka (AI) algoritması ile gerçekleştirilen masaj etkinliğinin geçerliliği doğrulanmaktadır. Modüler elektronik kit, Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı ve Acil Tıp Anabilim Dalı'nın desteğiyle Bilişim Anabilim Dalı Yapay Öğrenme Laboratuvarı'nda geliştirilmiştir. İdeal bir CPR masaj aralığı, dakikada 100-120 kez kompresyon ve yaklaşık 5-6 cm derinlikte göğse uygulanması olarak ifade edilir. Çalışmada yapılan kalp masajının geçerliliğini ve doğruluğunu belirlemek için, manken üzerine yerleştirilen sensörlerden toplanan verilere dayalı olarak bir AI sınıflandırıcısı ile Uzman Eğitmene ideal bir masajın yapılıp yapılmadığı konusunda geri bildirimde bulunulmuştur. Böylece mekanik manken sayısallaştırılarak daha etkin bir pratik eğitim uygulaması geliştirilecek ve sağlanacaktır.

Medical education, including the management of simulation centers, has become another important area in the Industry 4.0 phenomenon in terms of digital transformation. In this study, data obtained by messaging a mechanical CardioPulmonary Resuscitation (CPR) first aid training manikin with modularly developed electronic devices were collected. These data are also processed through the developed software that enables them to communicate with both mobile devices and desktop computers, and the validity of the massage activity performed with the Artificial Intelligence (AI) algorithm is verified. The modular kit was developed in the Open Source Laboratory of the Department of Informatics (KOUOSL) with the support of the Kocaeli University Faculty of Medicine and the Department of Emergency Medicine. An ideal CPR massage interval is expressed as 100-120 compressions per minute and application to the chest at a depth of approximately 5-6 cm. In order to determine the validity and accuracy of the CPR in the study, based on the data collected from the sensors placed on the mannequin, feedback was given to the Observer Trainer whether an ideal massage was performed with an AI classifier. Thus, a more effective practical training application will be developed and provided by digitizing the mechanical mannequin.