Parkinson hastalarında motor semptom şiddetine göre ilaç dozajının ve dozaj-motor semptom etkisinin makine öğrenmesi ile belirlenmesi

Parkinson hastalığı beyinde motor fonksiyonları kontrol eden hücrelerin kaybı sonucu meydana gelen, tremor gibi motor semptomlara neden olan ve dünya çapında yaygın olan nörolojik bir hastalıktır. Parkinson hastalığında, hastaların ilaç tedavisi sürecinde gösterdiği uyum yaşam kalitelerini arttırmaktadır. Fakat birçok hasta tedavi sürecinde uzman doktorun uyguladığı tedaviye uyum sağlayamamaktadır. Özellikle yaşlı hastalar tedavi sürecinde, aşırı ilaç alımı, ilaç alımını unutma, zamanında ilaç almama ve rutin muayene süreçleri arasında uzun zaman geçmesi gibi olumsuzluklar yaşamaktadır. Yaşanan bu olumsuzlukların önlenmesi için hastalarının ilaç tedavisi sürecinin doktor ile hasta arasında teknoloji tabanlı bir etkileşim ile hastalık yönetiminin optimum düzeye çıkarılması sağlayan sistem tasarımı bu tez ile gerçekleştirilmiştir. Hastaların tedavi sürecinde tablet ilaç alımını sağlayan Raspberry Pi tabanlı prototip cihaz tasarımı, Leap Motion (LM) temassız sensör tabanlı motor semptom ölçümü, motor semptom verilerinin yeni bir yöntem olarak geliştirilen Singular Spectrum Analysis (SSA)-Fast Furier Transform (FFT) entegrasyonu ile filtrelenmesi, makine öğrenme destekli dozaj-motor semptom tahmini ve uygulamaları yapılmıştır. Geliştirilen prototip ilaç alım cihazıyla uzman doktorun hastalara reçetelendirdiği ilaçlar başarılı bir şekilde kullandırılmıştır. Hastaların doz kaçırma, aşırı doz alma ve ilacı zamanında almama olumsuzlukları ortadan kaldırılmıştır. Hastalardan LM sensör ile alınan ham motor semptom verisi geliştirilen SSA-FFT entegrasyonu yöntemi ile filtreleme manuel SSA ile filtrelemeye göre daha iyi bir filtreleme sağlanmıştır. Yapay Sinir Ağları(YSA) ile 10 sinir ağına sahip model kullanılarak % 99 yüksek doğruluk oranı ile Dozaj- motor semptom tahmini yapılmıştır. Yapılan bu tez çalışmasıyla Parkinson hastalarının yaşamını kolaylaştıran sistem tasarımı başarılı bir şekilde uygulanmıştır.