Giyilebilir sensörlerle sağlık izleme

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte verinin toplanması, saklanması ve işlenmesi yaygınlaşmış ve bu sebepten giyilebilir sensör teknolojisi günlük hayatımızda gitgide popülerleşmeye başlamıştır. Giyilebilir sensörler ve akıllı tekstiller daha küçük, daha ucuz ve kullanıcı tarafından kolaylıkla erişilebilir hale geldikçe günlük aktivite takibi ve sağlık alanlarında yaygın olarak kullanımı artmıştır. Günümüzde giyilebilir sensör teknolojileri, sağlık alanında hastalıkları önleme, erken teşhis ve kronik durumların yönetimi için etkili bir araç olarak kullanılmaktadır. Sağlık alanında giyilebilir sensörlerin kullanılmasının asıl amacı, hastanın sağlık parametrelerinin uzaktan izlemeyebilme imkânı ve dolayısıyla hastaların bir sağlık merkezine gitmelerine gerek kalmadan evlerinde tedavi olabilmesi ve hastalık durumunu takip edebilmesine olanak sağlamaktır. Bu bağlamda, tez çalışmasında giyilebilir sensörlerle elde edilen sinyalleri kullanarak hastalık seviyesi takibi çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Çalışmada bu amaçla, ölümcül bir enfeksiyon hastalığı olan Sepsis ve günümüzde tedavisi olmayan nörolojik bir hastalık olan Parkinson hastalığı üzerine çalışmalar yapılmıştır. Sepsis hastalığında giyilebilir sensörlerle kolayca elde edilebilen hayati belirtiler kullanılmıştır. Bu hayati belirtiler, hastalık durumunu takip etmeyi sağlayan organ yetmezliği skorunun tahmin edilmesinde kullanılmıştır. Parkinson hastalığı semptom seviyesi değer tahmini, ayağa giyilen ve ayağa uygulanan kuvveti ölçen giyilebilir sensörlerle yürüyüş analizi yapılarak gerçekleştirilmiştir. Bu tahminleri gerçekleştirmek için tez çalışmasında geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin yanı sıra, derin öğrenme ve tez çalışması kapsamında geliştirilen CNN ve Rastgele Orman tabanlı derin öğrenme hibrit mimarileri kullanılmıştır. Değer tahmin analizinde, geliştirilen hibrit mimarilerinin geleneksel yöntemlere göre performans artışı sağladığı gözlemlenmiştir.