Trakya Üniversitesi öğrencileri hasta düşme riski projesiyle birincilik kazandı
Google algoritmasına bırakmayın, okuyacağınız haberi siz seçin! Tıkla ve ekle 
Trakya Üniversitesi öğrencileri, 3. Ulusal Yapay Zeka Buluşması'ndaki poster yarışmasında birincilik elde etti. Geliştirilen yapay zeka modeli hasta düşme riskini yüzde 91,4 doğrulukla tahmin ederek Morse ölçeğinin yüzde 76,2'lik oranını geride bıraktı.
Trakya Üniversitesi Keşan Yusuf Çapraz Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu öğrencileri, 3. Ulusal Yapay Zeka Buluşması kapsamında düzenlenen Üniversite Öğrencileri Arası Poster Yarışması'nda birincilik elde etti.
Kapadokya Üniversitesi tarafından 15-16 Ekim 2026 tarihlerinde düzenlenen buluşmada, Trakya Üniversitesi Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Bölümü öğrencileri Yağmur Direk ve Oğuzhan Bodur, geliştirdikleri projeyle ödüle layık görüldü.
Bilgisayar ve İnovasyon Topluluğu üyesi olan öğrencilerin hazırladığı "Yapay Zeka Destekli Hasta Düşme Riski Tahmini" adlı projede, yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri sağlık alanında kullanıldı.
Hastanelerin yataklı servislerinde yaşanabilecek hasta düşmelerini önceden tahmin ederek hasta güvenliğini artırmayı amaçlayan projede, hastaların demografik bilgileri, hareket kabiliyetleri, laboratuvar sonuçları ve ilaç kullanım verileri analiz edildi.
XGBoost ve Random Forest algoritmalarıyla geliştirilen sistemde, yapay zeka modellerinin kararlarını açıklanabilir kılmak amacıyla SHAP analiz yönteminden yararlanıldı.
Araştırmada geliştirilen XGBoost modeli yüzde 91,4 doğruluk oranına ve 0,93 ROC-AUC skoruna ulaştı.
Modelin doğruluk oranı, geleneksel Morse düşme riski değerlendirme ölçeğinin yüzde 76,2'lik oranını geride bıraktı.
Elde edilen sonuçların, yapay zeka destekli sistemlerin hasta düşme riskinin öngörülmesinde ve klinik karar verme süreçlerinin desteklenmesinde önemli bir potansiyel taşıdığını ortaya koyduğu belirtildi.
Sizin düşünceleriniz neler ?