Afyon Kocatepe Üniversitesinden (AKÜ) Arş. Gör. İsmail Kayadibi ve Doç. Dr. Osman Uslu, bireylerin fiziksel aktivitelerine ait verilerden stres düzeyini ölçebilen yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştirdi.
Geliştirilen “St-CNN” adlı hafif derin öğrenme mimarisi, fiziksel aktivite verilerini analiz ederek bireylerin stres seviyelerini yüksek doğruluk oranıyla ve düşük hesaplama maliyetiyle tespit edebiliyor. Bu özelliğiyle sistem, giyilebilir akıllı cihazlarda gerçek zamanlı stres takibi yapılmasına imkân tanıyor.
Araştırma, yapay zekâ ve derin öğrenme teknolojilerinin sağlık alanındaki kullanımına önemli katkılar sağlarken; psikolojik sağlık takibi, stres yönetimi ve iş verimliliği açısından da yeni ufuklar açıyor.
AKÜ’lü araştırmacıların geliştirdiği model, aynı zamanda Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nden SKA-3 (Sağlık ve Kaliteli Yaşam) ile SKA-9 (Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı) başlıklarına da doğrudan katkı sunuyor.