Afyon Kocatepe Üniversitesinden Arş. Gör. İsmail Kayadibi ve Doç. Dr. Osman Uslu, bireylerin fiziksel aktivitelerine ait verilerden stres düzeyini tespit eden yapay zekâ tabanlı bir model geliştirdi.
Çalışmada geliştirilen St-CNN adlı hafif derin öğrenme mimarisi, fiziksel aktivite verilerini analiz ederek bireylerin stres seviyelerini yüksek doğruluk oranıyla ve düşük hesaplama maliyetiyle belirliyor. Bu yönüyle model, giyilebilir cihazlarda gerçek zamanlı stres izleme olanağı sunuyor.
Araştırma, yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerinin sağlık alanında kullanımına önemli katkılar sağlıyor. Geliştirilen sistem, psikolojik sağlık takibi, stres yönetimi ve iş verimliliği açısından erken uyarı sistemleri için yeni fırsatlar sunuyor.
Bu yönüyle çalışma, Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nden SKA-3 (Sağlık ve Kaliteli Yaşam) ile SKA-9 (Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı) başlıklarına doğrudan katkı sağlıyor.