Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ) akademisyenleri Arş. Gör. İsmail Kayadibi ve Doç. Dr. Osman Uslu, bireylerin fiziksel aktivite verilerinden stres seviyesini yüksek doğrulukla tespit edebilen yapay zekâ destekli bir model geliştirdi. “St-CNN” adı verilen bu hafif derin öğrenme mimarisi, kullanıcıların hareket verilerini analiz ederek stres düzeylerini düşük hesaplama maliyetiyle gerçek zamanlı olarak belirleyebiliyor.
Geliştirilen sistem, giyilebilir akıllı cihazlarda kullanılabilir yapısıyla dikkat çekiyor. Model, kişisel sağlık takibinde, stres yönetimi ve psikolojik denge ölçümünde yeni bir dönem başlatmayı hedefliyor. Özellikle yoğun iş temposu ve yaşam koşulları altında bireylerin stres değişimlerini anlık olarak izleme olanağı sunuyor.
Araştırma, yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerinin sağlık teknolojilerinde kullanımına öncülük ederken, Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri’nden SKA-3 (Sağlık ve Kaliteli Yaşam) ile SKA-9 (Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı) başlıklarına da doğrudan katkı sağlıyor.
Uzmanlar, bu tür modellerin gelecekte stres kaynaklı rahatsızlıkların önlenmesi ve bireysel farkındalığın artırılması açısından önemli rol oynayacağını belirtiyor.
