Afyon Kocatepe Üniversitesinden Dr. Öğr. Üyesi Yavuz Bahadır Koca ile Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesinden Dr. Öğr. Üyesi Rabia Koca, giyilebilir hareket sensörleri ve makine öğrenmesiyle telefon kullanımı gibi günlük alışkanlıkların duruş bozukluklarına etkisini inceleyen ve riski erken aşamada tahmin edebilen bir sistem geliştirdi. Çalışma, röntgen gibi görüntüleme yöntemlerine ihtiyaç duymadan, IMU tabanlı sensör verilerini temel demografik bilgilerle (yaş, kilo, günlük aktivite düzeyi vb.) birleştirerek kişiye özel duruş bozukluğu riskini pratik ve düşük maliyetli biçimde öngören bir model sunuyor. Algoritma, omurga hizalanmasını anatomi temelli ölçütlerle değerlendirerek erken uyarı sağlayabiliyor. Elde edilen bulgular, ofis çalışanları ve öğrenciler başta olmak üzere geniş kullanıcı gruplarında, fizyoterapi ve ergonomi uygulamalarını destekleyecek önleyici sağlık hizmetlerinin güçlendirilebileceğini gösteriyor. Yaklaşım, Birleşmiş Milletlerin “Sağlık ve Kaliteli Yaşam” hedefiyle uyumlu bir dijital sağlık çözümü olarak öne çıkıyor.
DOI: 10.3390/s25195963