Postpartum komplikasyonların erken tahmini ve gerekli önlemlerin alınması maternal/fetal sağlık açısından oldukça önemlidir. Sağlık alanındaki problem çözümlerinde yapay zeka uygulamaları son yıllarda giderek artmaktadır. Postpartum ciddi kanamaların erken dönem tespitinde kanamayı katerizasyonla dijital olarak görüntüleyen, sağlık çalışanına uyarı veren yapay zekâ uygulamaları %87.5 oranında başarılı bulunmuştur. Postpartum depresyonda olan anneler, bebeklerinin ağlama seslerinin akustik özelliklerine temellendirilmiş yapay zekâ temelli makine öğrenim tekniği ile analiz edildiğinde erken dönemde %89.5 doğruluk oranıyla tespit edilmiştir. Mobil uygulamalarla gestasyonel diyabetin evden takip edilmesi hastaneye başvuruları %88.5 insülin tedavisi ihtiyacını da %100 oranında azaltmıştır. Yapay zeka teknolojisinin obstetri alanında özellikle gebelik, doğum ve doğum sonu süreçte kullanımının olası komplikasyonların erken dönemde fark edilmesine, bakım kalitesinin ve hasta memnuniyetinin artmasına olanak sağladığı görülmektedir. Bu sebeple bu çalışma, postpartum komplikasyon yönetiminde yapay zekâ teknolojisi literatür ışığında incelenerek, sağlık profesyonellerinin özellikle doğum sonu bakımda ebelerin uygulama ve bakım kalitesini artırmak amaçlanmıştır.
The early prediction of postpartum complications and taking necessary measures is highly important for maternal/fetal health. In recent years, artificial intelligence applications in healthcare have surged. Artificial intelligence tools detecting postpartum bleeding via catheterization and alerting healthcare workers showed 87.5% success. Mothers experiencing postpartum depression were detected in the early period with an accuracy rate of 89.5% when analyzed using machine learning technique grounded on the acoustic characteristics of their babies' crying sounds. Home monitoring of gestational diabetes via mobile apps reduced hospital admissions by 88.5% and eliminated the need for insulin treatment by 100%. It is seen that artificial intelligence allows early recognition of complications in the field of midwifery, especially in perinatal period, and increase the quality of care and patient satisfaction. Thus, this study aims to enhance healthcare quality, particularly in postpartum care, by exploring artificial intelligence's role in managing postpartum complications, informed by existing literature.
