Akıllı Giyilebilir Hasta Takip Sistemleri

15-18 Ekim 2015
Vogue Hotel Bodrum, Muğla
Tıbbi Cihaz Tasarımı 5
2. Gün / 16 Ekim 2015, Cuma
Akll Giyilebilir Hasta Takip Sistemleri
Smart Wearable Patient Tracking Systems
Fatma Patlar Akbulut 1, Aydn Akan 2
1
Bilgisayar Mühendisliği
İstanbul Kültür Üniversitesi
[email protected]
2
Elektrik Elektronik Mühendisliği
İstanbul Üniversitesi
[email protected]
preferred sensors are; ECG sensor, Glucose sensor, body
temperature sensor, blood pressure sensor, SpO2 sensor and
Accelerometer. General details of SWS and leading research
projects from past to present are described within the scope of
this article.
Özetçe
Akll giyilebilir Sistem’ler (AGS) konusu günümüzün en
popüler araştrma konularndan biri olarak karşmza
çkmaktadr. Kapsam dahilinde çok sayda disiplin
barndrlmas, farkl tabandan bir çok araştrmacnn bu
alanda çalşmalar yapmaya yönlendirilmektedir. Hastalklar,
kronik rahatszlklar, gündelik aktivite takibi gibi pek çok
çeşitli sebepler için fizyolojik parametrelerin ölçümlenmesi
amacyla tasarlanan bu cihazlar, hayatlarmzda giderek
daha fazla yer bulmaktadr. Sağlk, spor, eğlence, eğitim, iş ve
daha bir çok alanda etkisini görebildiğimiz AGS’ler, özellikle
sağlk alanndaki çalşmalar ile son kullanclarn hizmetine
sunulmaktadr. Farkl donanm ve kullanm yöntemlerine göre
snflandrlan AGS’lerin ortak özellikleri arasnda yüksek
kapasitede kablosuz iletişim yapabilme ve dahili ölçüm yapan
sensörleri barndrma yer almaktadr. Çok farkl sayda ve
formda sensörlerin AGS’ler içerisinde kullanldğ çalşmalar
incelendiğnde yaplan araştrmalar içerisinde en sklkla
kullanlanlarn; EKG, glikoz ölçer, vücut scaklğ, kan
basnc, oksijen satürasyonu ve ivme ölçer olduğu
görülmektedir. AGS’ler ile ilgili genel detaylar, geçmişten
günümüze kadar yaplmş olan araştrmalarn başlcalar bu
makale kapsamnda aktarlmaktadr.
Keywords — Smart Wearable System; Biomedical Sensor;
Patient Tracking; Healthcare.
1. Giriş
Son yllarda teknolojik cihazlarn çoğunun önünde ‘akll’
ekini görmeye başladk ve ileriki yllarda da bunun artarak
devam edeceği öngörülmektedir. Aklmza gelebilecek hemen
her cihazn, akll versiyonlar ile yer değiştireceği şu
dönemler; insanoğlunun asli problemi olan sağlk
gereksinimlerini de güncellemektedir. Yeni nesil akl
cihazlarn sağlk sektöründe kullanm, kaynak ve zaman
tasarrufunu da beraberinde getirecektir. Herhangi bir hastalğn
sürekli ve düzenli takip edilebilmesi, anlk müdahalelerin
yaplabilmesi, yetkili sağlk birimlerinin bilgilendirilmesi ve
hatta ameliyatlar sonras iyileşme sürecinde katkda
bulunabilecek bir çok akll giyilebilir hasta takip sistemi
üretimi hzla devam etmektedir.
Yaşl nüfusun kalabalklaşmas ile beraber artan sağlk ve
bakm maliyetleri, sağlk sisteminin temelinde baz köklü
değişikliklere gidilmesinin ihtiyacn doğurmaktadr. Hastane
merkezli tbbi bakmn, hasta merkezli hale getirilebilmesi
günümüzde yaygnlaşan yüksek iletişim sağlayabilen mobil
cihazlar ile mümkün olabilmektedir. Periyodik hasta
kontrollerinin, günümüzde düzenli hasta gözlemi ile yer
değiştirilmesi hedeflenmektedir. Bu hedefi sağlayabilmek;
hastanelerde kullanlan pahal ölçüm cihazlarnn, evde günlük
faaliyetleri aksatmadan taklabilecek/giyilebilecek küçük
ebatl sürümleriyle değiştirilmesi ile mümkün olabilmektedir.
Mikro ve nano ölçekte teknolojinin ilerleyişi, Akll Giyilebilir
Sistemler’i (AGS) [1]; yaşantmza dahil etmektedir. AGS
sensörler; aktüatörler ve iletişim yapabilen bileşen ve
modüllerden oluşan düşük maliyetli cihazlardr. Cihazlarn
temel görevi barndrdğ sensörler vastasyla hastann düzenli
sağlk, aktivite, fizyolojik ve mental değerlerini gözlemlemek
ve iletişim modülleri vastasyla merkezi sisteme bu verilerin
aktarlmasn sağlamaktr. 24 Saatlik takipleri yaplabilmesi
sistemlerin hem ev içi hem de ev dşnda kullanlacak şekilde
Anahtar Kelimeler — Akll Giyilebilir Sistem; Biyomedikal
Sensör; Hasta Takip; Sağlk Hizmeti.
Abstract
Nowadays Smart Wearable Systems (SWS) subject, emerges as
one of the most popular research topic. Becouse of being
comprimised from multiple disciplines, this area is favored by
researchers of different areas. Devices of SWS are designed to
measure physiological parameters for illnesses, chronic
diseases, daily activity monitoring and other purposes, now it
is finding more and more place in our lives. We can see the
effects of SWS in health, sports, entertainment, education,
business and other fileds, especially for the projects of health
sector many products are available to the end users. Different
SWS that are classified according to its features and methods
of use have common features such as ability to make highcapacity wireless communication and housing embedded
sensors.When invetigating the studies of SWS that include
various forms and numbers of sensors, it is seen that most
978-1-4673-7765-2/15/$31.00 ©2015 IEEE
440
15-18 Ekim 2015
Vogue Hotel Bodrum, Muğla
Tıbbi Cihaz Tasarımı 5
2. Gün / 16 Ekim 2015, Cuma
2.1.4.
tasarlanmasyla sağlanmaktadr. AGS’ler günümüzde çok
farkl sağlk problemlerinin takibinde kullanlmaktadr.
AGS’ler gelişimlerine göre 3 kategoriye ayrlmaktadr;
Birinci Nesil, taklabilir bileşen ve sensör, İkinci Nesil,
gömülü bileşen. Yeni (Üçüncü) Nesil ise tam entegre akll
tekstiller [2]. Invaziv olmayan ve küçük bir giyilebilir
teknoloji elde etmek için kullanlan sensörlerde; en önemli
tercih parametreleri büyüklük, ağrlğk ve pilin kapasitesidir.
Birinci nesil olarak nitelendirilen taklabilir sistemlerde bu çok
önem arz etmezken, gelişimini devam ettiren AGS’ler ikinci
nesilde nispeten daha küçülerek kyafeye entegre olabilecek
boyuta getirilmiştir. Ama kişinin konfor seviyesini etkilediği
için şu an teknoloji üçüncü nesil olarak adlandrlan tekstile
tamamen entegre edilebilen, hatta ykanabilecek materyale
sahip bir yapya doğru ilerlemektedir.
Akll Giyim/Tekstil Ürünleri
Üzerinde çok sayda farkl fizyolojik ve ortam değerlerini
ölçümleyecek sensörler barndran kyafetlerdir. Kalp atm
izleme, akciğer hava kapasitesi ölçme, ivmeölçer gibi çok
çeşitli sensörlerin topladğ veriler; sağlk ve askeri, iş hayatn
kolaylaştracak çok sayda projede kullanlmaktadr. AiQ,
BioMan, FitnessSHIRT gibi ürün haline getirilmiş projelerin
yansra, hali hazrda akademik ve sektörel çalşmalarn odak
noktas çalşmalar bu kategori altnda yürütülmektedir.
2.1.5.
Günlük Takip Yapan Cihazlar
Kyafet üzerine monte edilen cihazlar ile hayati değerlere
erişim sürekli olarak sağlanabilmektedir. Tüm kategorilerdeki
ürünler arasnda en küçük cihaz boyutlar bu kategorinin
ürünlerine (Scanadu, Lumo BodyLift) aittir. Küçük oluşlar
kullanm kolaylğ getirmektedir. Eksi yön olarak, beraberinde
çok sayda ek cihaz kullanlmas ihtiyac söylenebilir.
2. Akll Giyilebilir Hasta Takip Sistemleri
Akll giyilebilir hasta takip sistemleri kişiyi günün 24 saati
izlemek ve gerekli durumlarda uyarmak üzere tasarlanmş
sistemlerdir. Bu yeri geldiğinde kişinin kalp aktivitelerini takip
etmek olabilirken yeri geldiğinde diyabetli bir hastann glikoz
seviyesini ölçmek ve olas bir tehlikeye karş uyarmak
olabilmektedir. Kullanm şekillerine göre AGS’ler son 10 sene
içerisinde yaygnlğn arttran ve hayat kolaylaştran etmenler
olarak gündelik hayatlarmza dahil olmaktadr.
PwC’n 2014 ylnda Amerika’da yapmş olduğu
araştrmaya göre [3]; katlmclarn %56’s on sene içerisinde
AGS’lerin kullanmna bağl olarak ortalama yaşam süresinin
artacağn düşünmektedir. Yine ayn çalşmaya ait bir diğer
bulgu ise; AGS’lerin beslenme ve egzersiz faaliyetlerini
kontrol etmesi ile obezitinen önüne geçilebileceği fikri %46
katlmc tarafndan onaylanmaktadr.
2.2. AGS’lerde Kullanlan Kablosuz Ağ Mimarileri
Geçmişten günümüze geliştirilmiş olan AGS’leri kullandklar
ağ mimarilerine göre incelediğimiz zaman iki farkl yöntemin
çoğunlukla tercih edildiği görülmektedir. Yakn geçmişe kadar
çoğunlukla IEEE’nin kişisel alan ağ (PAN) standart
802.15.4’e uyumlu ZigBee benzeri ksa menzil iletişim
protokolleri ile sensör cihazdan iletişime başlayp, bina içi
modemleri kullanarak yerel ağ (LAN) üzerinden, ölçümlenen
verilerin saklanacağ sunuculara ulaşmak üzere geniş alan ağ
(WAN) üzerine çkan 3 katmanl mimariler kullanlmştr. Bu
yöntemin başlca avantaj AGS’nin türdeş olmayan cihazlar
aras iletişime açk olmasdr. 3 Katmanl iletişim mimarisini
kullanan AGS tasarmlarna
örnekler Şekil 1’de
gösterilmektedir.
2.1. Kullanm Yöntemlerine Göre AGS Kategorileri
Günümüzde AGS’ler çok farkl amaçlar için kullanmza
sunulmaktadr. Kullanm yöntemlerine göre kategorize
edildiği zaman; 5 ana kategori altnda gruplandğ
görülmektedir.
2.1.1.
Spor Takibi Yapan Cihazlar
Günlük spor faatliyelerinin takibi amacyle geliştirilmiş
sistemlerdir. Çoğunlukla bileğe taklan bir sensör ve
ölçümlenen verilerini analiz eden mobil uygulamalarn beraber
kullanlmaktadr. Bu kategori altnda geliştirilmiş olan en
bilindik ürünler FitBit, Nike+, Samsung Gear Fit olarak
özetlenebilir. Bu cihazlar sadece spor takibine özel
olduğundan yerlerini akll saatler ile değiştirmektedirler.
2.1.2.
Akll Saatler
Telefonla iletişim halinde olan saatler günümüzde saat
bilgisini iletmenin yannda barndrdğ sensörler ile aktivite
takibi imkan sunmaktadrlar. Senkronize olduğu akll
telefonun çoğu özelliğini yönetebileceğiniz ara cihazlardr.
iM’Watch, Galaxy Gear, MotoActv, Sony SmartWatch vb.
çok sayda ürün bu kategori altnda satşa sunulmaktadr.
2.1.3.
Kafa-üzeri Ekranlar
Şekil 1: AGS bileşenleri ve kullanldklar ağ katmanlar
Çoğunlukla gözlük formuna yakn, tek göze veya iki gözde
birden kullanlan, video ve resim takibi için kafaya taklan
cihazlar bu kategori altnda değendirilmektedir. Google glass
ve Vuizix en öne çkan ürünlerdir.
Diğer alternatif mimari ise IPv6 nin yaygnlaşmaya
başlamas ile ortaya çkan kavram olan Nesnelerin
İnterneti’nin (IoT) AGS’ye uygulanmasdr. Bu mimaride
diğer yaklaşmn aksine uzun mesafe teknolojileri ethernet
441
15-18 Ekim 2015
Vogue Hotel Bodrum, Muğla
Tıbbi Cihaz Tasarımı 5
2. Gün / 16 Ekim 2015, Cuma
veya GSM modülleri ile sağlanmakta, tüm veri doğrudan
depolama ve hesaplama yapan sunuculara aktarlabilmektedir.
Sadece yaşllarn değil, her yaştan çeşitli rahatszlklar
bulunan hastalarn tedavilerinde aktivite takibi önemli rol
oynayarak
doktorlarn
karar
verme
süreçlerini
kolaylaştrmaktadr.
Duruş ve omurga bozukluklarn tedavi etmeye yönelik
çeşitli fizyolojik egzersizlerin izlenebilmesi için giyilebilir bir
sistem [8], hastann srtndaki sensörler vastasyla ölçülen
değerler rapor etmektedir.
Ruhsal bozukluğun analizi ve hasta takibi İtalya’da
yaplan çalşmada [9], üzerinde elektrokardiyogram kalp hz
değişkenliği, solunum aktivitesi için sensörler ve aktivite
takibi için ivme ölçer bulunan akll telefon uyumlu tshirt ile
sağlanmştr. Proje ismi PSYCHE olan sistem depresyon,
manik depresif durum, normal duygu durum snflandrmas
yaparak hastalarn yaknen takip edilmesini ve bu bilgiler
doğrultusunda
ilaç
tedavilerinin
yönlendirilmesini
sağlamaktadr.
Günümüzde uyuşturucu bağmllğ tespitinde kullanlan
yöntemlerin güvenilirliği ve anlk test edilebilirliği sorgulayan
Carreiro ve arkadaşlar; yasadş uyuşturucu kullanm ve
bağmllğ alglamak için pilot bir çalşma [10]
gerçekleştirmişlerdir. Bunun için giyilebilir biyosensör
teknolojisini kullanan grup, bilek için bir cihaz geliştirerek
elektrotermal aktivite, deri scaklğ ve ivme verilerini alarak 4
acil servis hastas üzerinde test etmişlerdir. Afyon (opioid) ve
kokain kullanmn, elektrodermal aktivite yükselişi ve cilt
scaklğndaki değişiklikler ile ilişkilendirmişlerdir.
Tamura ve arkadaşlar [11] Parkinson hastalar için analizi
zor yeni bir tedavi yöntemi olan Derin Beyin Uyarm’n
(DBU) (deep brain stimulation) kullanmşlardr. Geliştirdikleri
giyilebilir sistem ile, DBU yönteminin en temel sorunu olan
tedavinin etkinliğinin gözlemlenmesi amaçlanmştr . AGS
içerisinde bulunan sensör vastasyla ivmeli hareket ve açsal
hz değerlerini DBU açk ve DBU kapal şekilde
ölçümlenmesi yaplmştr.
Şeker hastalğ insülinin ksmi veya tam eksikliğinin neden
olduğu kan şekeri yüksekliği ile karakterize tbb ve ekonomik
anlamda kişiyi zorlayan hastalklardan biridir. Hastalktan
muzdarip kişiler, hipoglisemi komplikasyonlarn [12]
önlemek için durumlarn sürekli kontrol etmek ve insülüni
doğru zamanda doğru miktarda almak zorundadr. Bu
hastalğn tedavisinin en iyi çözümlerinden bir tanesi yapay bir
pankreas geliştirerek kan şekeri seviyesini sürekli kontrol
eden, otomatik olarak gereken seviyede insülini
salglayabilecek bir alet kullanmaktr [13].
Bir grup bilim adam ise diyabet hastalğnn yönetimi için
giyilebilir bir sistem tasarm [14] yapmşlar.
Diyabet
hastalarnn genel yaşadğ problemlerin başnda insülin ilacn
ne zaman ve hangi dozda almas gerektiğidir. Hastann
durumunu sürekli kontrol altnda tutan ve ölçümleyebilen bir
sistem tasarlanarak hastalğn takibi hedeflenmiştir. Çalşmada
kandaki glikoz seviyesi izleme ve insülin pompalamay
gerçekleştirem giyilebilir bir sensör geliştirilmiştir.
2012 ylnda Google gözlüğünün dünyann en yenilikçi
cihazlarndan biri olarak piyasaya sürülmesinin ardndan
birçok alanda araştrmac bu cihaz kullanarak günlük yaşam
kolaylaştran uygulamalar geliştirmeye başlamştr. Özellikle
tpta ameliyat srasnda [15] yardmc olarak kullanlan
sistemler geliştirmeye devam etmektedir.
Kalp rahatszlğ olan hastalarn eksta kontrole ihtiyaç
duymalar, sürekli olarak gözlemlenmeleri gerektiği
sonucundan yola çkan bir grup araştrmac bu alanda
giyilebilir bir sensor [16] geliştirerek durumu kontrol etmeyi
hedeflemişlerdir. Çalşmaya göre hastann EKG, kan
2.3. AGS’lerde Kullanlan Sensör Tipleri
AGS’lerin baş rol bileşeni olan sensörlerin seçimi tasarm için
çok kritik bir karardr. Ölçülmek istenilen fizyolojik
parametreye ulaşmak için vücudun en doğru yerine AGS’nin
taklmas/giyilmesi gerekmektedir. Bu bölümde günümüze
kadar AGS konusu altnda çeşitli hastalklarn takibi için
yaplmş çalşmalardan bazlar özetlenmektedir.
Litaratüre girmiş olan çalşmalarda çeşitli rahatszlklarn
takibi ve analizinde kullanlan sensör tipleri Tablo 1’de
sunulmaktadr.
Tablo 1 – Sensör Tipleri
Sensör Tipleri
Cilt elektrotlar
Kafa derisine yerleştirilen
elektrotlar
Cilt elektrotlar
İvme ölçer
Piezoelektrik/piezorezistif
sensör
Sinyaller
Elektromiyogram (EMG)
Sinyal Kaynağ
Kasn elektriksel aktivitesi
Beyin potansiyellerinin
Elektroensefalografi (EEG)
elektriksel aktivitesi
kalp atmnn karşlğ olan
Elektrokardiyogram (EKG)
P,Q,R,S,T,U dalgalar
Etkinlik, hareketlilik, düşüş Duruş ve uzuv hareketleri
Solunum hz
Oksijen doygunluğu
Kalp seslerinin mikrofon
yardm ile kayd
Kandaki glikoz miktarnn
değerlendirilmesi
Kandaki Oksi hemoglobin
Vücut veya cilt scaklğ
Vücut veya cilt
Galvanik deri tepkisi
Dirsek Vücut Açs
Omurga Açs
Adm says
Hacimsel kan değerleri
Kan Glükoz değeri
Cildin elektriksel iletkenliği
Dirsek hareketleri
Vücut hareketleri
Yürüyüş
Parmak veya kulakmemesi
Deri alt
Fonograf
Kalp sesleri
Glikoz ölçer
Kan şekeri
Nabz oksimetre
Scaklk probu veya deri
bant
Dokuma metal elektrot
Goniyometre (Aç Ölçer)
Manyeto-rezistif Sensör
Adm ölçer
PPG Sesörü
Biyo Sensör İğne
Birim zamanda solunum
2.4. AGS Araştrmalardan Örnekler
Hastalklar, kronik rahatszlklar veya çeşitli sebepler için
fizyolojik parametrelerin ölçümlenmesi için tasarlanan
AGS’ler günümüzde pek çok problemin çözümünde anahtar
rol oynamaktadr.
İleri yaşl insanlarn yön bulma kabiliyetlerini kaybetmesi,
onlarn bakmndan sorumlu kişilerin veya yaknlarnn en
büyük sorunudur. Chung-Chih ve çalşma arkadaşlarnn
geliştirdiği sistem [4] yaşllarn kyafetlerine taklan RFID
etiketini takip eden bir sistemi önermektedir.
Chen ve arkadaşlar, yaşl ve tek başna yaşayan insanlarda
düşmenin ciddi yaralanmalara hatta ölümlere sebep
olmasndan yola çkarak; özel bir kyafet [5] tasarlamşlardr.
Kyafet için, giyilebilir sensörler ile gerçek zamanl düşüş
alglama algoritmas geliştirmişlerdir.
Yine yaşl insanlar için giyilebilir sensörler ile yaplan bir
diğer çalşmada [6] EKG ölçümlerini izlenmektedir.
Geliştirilen sistem ile kronik kalp hastalklarnn sürekli olarak
izlenebilmesi amaçlanmştr. Makalede ayn zamanda bu
sistemin kullanlmas durumunda oluşabilecek sakncalar; ksa
pil ömrü, tbb uzmanlk geribildirimi, hasta kstlar, güvenlik
ve temel verilerin gizlilik eksikliği belirtilmiş ve tartşlmştr.
Yaş ilerlemiş bireylerin durumlarn kontrol etmek ve
yönetmek için geliştirilmiş olan bir çalşma [7] çocuklarn
sağlk durumlarn ve konumlarn kontrol etmede
kullanlmştr. Çalşmaya göre çocuklarn bileklerine taklan
cihaz ile nabz değerleri ve scaklk sinyali cep telefonu
araclğ ile ilgili kişilere aktarlmştr.
442
15-18 Ekim 2015
Vogue Hotel Bodrum, Muğla
Tıbbi Cihaz Tasarımı 5
2. Gün / 16 Ekim 2015, Cuma
[2] Kramme, R., Hoffmann, K.
K P., & Pozos, R. (Eds.),
Springer handbook of medical
m
technology. Springer
Science & Business Media, 2011.
[3] Barnes, K., “Health wearables: Early days”, PwC Health
2
Research Institute Report., 2014
[4] Lin, C. Et al “A healthcare integration system for disease
assessment and safety moniitoring of dementia patients”,
Information Technology in Biomedicine, IEEE
Transactions on, 12(5), 579--586. , 2008
[5] Chen, G. C., et al., “A reliabble fall detection system based
on wearable sensor and signnal magnitude area for elderly
residents”, In Aging Friendlly Technology for Health and
Independence (pp. 267-270)). Springer, 2010
[6] Baig, M. M., Gholamhosseeini, H.,Connolly, M. J., “A
comprehensive survey of wearable and wireless ECG
monitoring systems for older adults”, Medical &
biological engineering & com
mputing, 485-495, 2013
[7] Chen, Y. Et al “A GPRS-based Wrist Type Pulse Wave
and Body Temperature Monnitor for Children Healthcare”,
In 7th Asian-Pacific Coonference on Medical and
Biological Engineering , Sprringer, 2008, pp. 344-347.
[8] Sardini, E.,Serpelloni, M., “Wearable
“
Posture Monitoring
Sensor”, Sensors Lecture Notes
N
in Electrical Engineering
Volume 162, pp 255-259, 2014
[9] Lanata, A., Valenza, G., Nardelli, M., Gentili, C.,
Scilingo, E. P., “Complexitty index from a personalized
wearable monitoring system
m for assessing remission in
mental health”, Biomedical and Health Informatics, IEEE
Journal of, 19(1), 132-139., 2015
“
Mobile Detection
[10] Stephanie Carreiro, et al., “Real-Time
of Drug Use with Wearablee Biosensors: A Pilot Study”,
Journal of Medical Toxicoloogy October 2014
[11] Tamura, T. et al “A Wearable
W
Motion Sensor for
Evaluating Walking Perform
mance in Parkinson’s Disease
with Treatments”, In Converging Clinical and
N
(pp. 717Engineering Research on Neurorehabilitation
720). Springer, 2013
[12] S. Camou, “Continuous--Wave Photoacoustic-Based
Sensor for the Detection off Aqueous Glucose: Towards
Non-invasive and Continnuous Glycemia Sensing”,
Pervasive and Mobile Seensing and Computing for
Healthcare Smart Sensors, Volume
V
2, 2013, pp 111-134
[13] Gomez, E. J., et al. “The INCA system: a further step
towards a telemedical artifficial pancreas”. Information
Technology in Biomedicine, IEEE Transactions on,
12(4), 470-479, 2008
[14] Georga, E. I., Protopappas, V. C., Bellos, C. V., Fotiadis,
D. I., “Wearable systems and mobile applications for
diabetes disease managemeent”, Health and Technology,
4(2), 101-112, 2014
[15] Shao, P., et al. “Designing a wearable navigation system
for image-guided cancer reesection surgery”, Annals of
biomedical engineering, 42((11), 2228-2237, 2014
[16] Solar, Héctor, et al. "A noon invasive, wearable sensor
platform for multi-parametrric remote monitoring in CHF
patients." Health and Technoology 3.2 (2013): 99-109.
[17] Cho, G. Y., Lee, S. J., & Lee, T. R., “An optimized
compression algorithm for real-time ECG data
transmission in wireless nettwork of medical information
systems”, Journal of medicaal systems, 39(1), 1-8, 2015
[18] YANG, Kai, et al., “Lifetim
me tracing of cardiopulmonary
sounds with low-power souund sensor stick connected to
wireless mobile network”, Analog
A
Integrated Circuits and
Signal Processing, 81.3: 6233-634, 2014
potasyum içeği ve harcadğ enerji değğerleri mobil bir
platformda yorumlanarak veri üzerinde istatistiki analizler
e
maksimum
yaplmş ve tüm etkinlikler için harcanan enerji
%10 hata pay ile tahmin edilmiştir.
Son yllarda AGS ile en fazla gerçekllenen başlklardan
biriside EKG sinyali izlemedir. Popülaaritesinin yannda
sinyalin alnp iletilmesi srasnda çeşşitli problemlerle
karşlaşlmaktadr. Bunlardan en ilk sralarda
s
olanlar
kablosuz iletişim srasnda bozulmalar, snnrl bant genişliği
ve gürültü saylabilir. Bu problemlerden iletim
i
skntlarn
gidermek için yaplan bir çalşmada özzel bir skştrma
algoritmas EDLZW [17] geliştirilmiştir. Bu algoritma ile
mevcut kullanlan algoritmalara kyasla 4 kat daha iyi
performans ile veri iletimi gerçekleştirilmişttir.
Yine kalbin sağlk durumunu kontrol altnda
a
tutmak için
yaplan bir diğer çalşma [18], düşük güç sees sensörü yardm
ile kardiyopulmoner (kalp ve akciğerle ilggili) sesleri gerçek
zamanl takip etmek için geliştirilmiştir. Olluşturulan prototip
29gr ağrlğnda ve pil ömrü ise 48 saattir. Sistemin
S
kalp atm
hz hesaplama hatas ±%1 olarak ölçümlenm
miştir.
3. Saylarla AGS Araştrrmalar
Tüm bu araştrmalar göstermektedir ki; IE
EEE veritabannda
2000 senesi öncesine ait sadece 45 tane çallşmaya konu olan
bu teknoloji, ilk on senenin ikinci yarsnndan itibaren çok
sayda araştrmaya konu olmuştur. Şekil 2’dde IEEE, Springer,
Science Direct, Wiley ve ACM veri tabanlaarnda AGS konulu
çalşmalarn 2000 ylndan başlayarak 20015 ylnn Eylül
ayna kadar olan zaman kesitindeki artş
a
net olarak
görülmektedir.
Şekil 2: Yllara göre araştrma saylar
s
Özellikle 2010 ylndan sonra bu araştrm
ma çalşmalarndan
ortaya çkan ürünlerin güncel hayatmzdaa yer bulmas, pek
çok araştrmac için de ilham kaynağ olmuşştur.
4. Sonuçlar
AGS’lerin hayatmzdaki yerlerini almalar her
h geçen gün daha
da hzlanmaktadr. 2014 Sonu itibariyle, Amerika’ya giren
AGS ürünleri 7.6 milyon adet ile bir öncceki seneye oranla
%200 artmş bulunmaktadr [3]. İnsanlarnn AGS’lerden elde
ettiği kazanmlar fark etmesi ile bu oranlar ilerleyen
senelderde daha da artacaktr. Ülkemizde dee AGS teknolojileri
ilgili çalşmalar ulusal araştrma fonlarnda öncelikli araştrma
alan olarak belirlenmiş olup, araştrmaaclarn bu alanda
çalşmalar yapmas teşvik edilmektedir.
5. Kaynakça
[1] Chan, M., Estève, D., Fourniols, J.. Y., Escriba, C.,
Campo, E., “Smart wearable systems: Current status and
future challenges”, Artificial intelligeence in medicine,
56(3), 137-156. , 2012
443