Kronik akciğer hastalarının mobil iletişim teknolojisi ile takibi için zeki bakım ve acil tıbbi yardım sistemi

Abstract

J2ME ortamında geliştirilen kronik akciğer hastalığı bakım sistemi (KAHBS), tanısı konulmuş astım ve koah hastalarının ev ortamında zeki ve kablosuz olarak gerçek zamanlı takibini sağlamaktadır. Bu çalışmada, geliştirilen sistemin özellikleri, performans ve gerçek hastalar üzerinde uygulama sonuçları sunulmaktadır. Söz konusu sistemde, hastanın solunum fonksiyon test değerleri spirometreyle, oksijen konsantrasyonu (SPO2) ve kalp atışı değerleri darbe oksimetreyle ölçülmektedir. Daha sonra, veriler bluetooth sanal seri port protokolü ile akıllı cep telefonuna aktarılmaktadır. Veriler beş girişli, iki gizli katmanlı, ileri beslemeli, geri yayılımlı, çok katmanlı yapay sinir ağı (ÇKA) ile sınıflandırılmaktadır. Akıllı cep telefonu üzerinde gerçek zamanlı çalışan ÇKA'ın giriş öznitelikleri FEV1, FVC, FEV1/FVC, FEF25-75, PEF dir. Çıkış sınıflandırma sonucu ise normal, obstrüktif veya restriktifdir. Sistemde ölçüm değerleri ve elde edilen sınıflandırma sonucu cep telefonu ekranında gösterilmektedir. Tüm veriler web servis ile XML tabanlı olarak uzak merkezdeki sunucu veritabanına WiFi, GPRS veya 3N iletişim teknolojileri vasıtasıyla gönderilmektedir. Ölçüm sonuçları acil bir durum içeriyorsa, hastaya tavsiye, doktora ise bilgilendirme SMS mesajı gönderilmektedir. Buna ilaveten, güvenli giriş yapılan normal ve mobil web sayfaları üzerinden tüm hasta verileri, akış-hacim ve hacim-zaman grafikleri takip edilebilmekte, gerekli olduğu takdirde doktor hastaya e-posta gönderebilmektedir. Çalışmada ÇKA'ın eğitimi ve testi Atatürk Göğüs Hastalıkları ve Göğüs Cerrahisi Araştırma hastanesinden temin edilen 486 (313 normal, 136 obstrüktif, 37 restriktif) hasta verisi ile gerçekleştirilmiştir. ÇKA, 98,7% doğruluk, 97,83% belirlilik, 97,63% duyarlılık, ve 0,946 korelasyon değerlerine sahiptir. Bu çalışma, literatürdeki çalışmalarla kıyaslandığında astım-koah ayrımı ve kronik akciğer hastaların takibini zeki ve mobil bir sistem ile kolaylaştırılması bakımından ilerleme sağlamıştır.

Chronic lung disease care system that is developed in J2ME provides real-time tracking of diagnostic asthma and COPD patients in the home environment with intelligent and wireless facilities. The properties of the developed system, the performance analysis and the practice results on real patients are presented in this study. The patient's pulmonary function test values are measured with spirometry, the oxygen concentration (SPO2) and pulse rate are measured with pulse oximetry in the system. Then, the data are transferred to the smart phone through bluetooth virtual serial port protocol. The data are classified with two five-input-hidden layer feed-forward multi-layer back propagation neural network (MLP). Input attributes of MLP that works on smart phone are FEV1, FVC, FEV1/FVC, FEF25-75, PEF. Output classification results are normal, obstructive or restrictive. The classification results and the measured values are shown in the smart phone screen. General packet radio service, wireless LAN, or third generation based wireless networks are used to send the pulmonary function test results to remote database through XML based web service. If the measurement results contain an emergency condition, a recommendation-based SMS message is sent to the patient and also an information-based SMS message is sent to the doctor. In addition, all patient data and flow-volume and volume-time graph can be visualized via normal and mobile web pages that are securely entered. Furthermore, if necessary, the doctor can send e-mail to the patient. In this doctorate study, the test results of 486 patients, obtained from Atatürk Chest Diseases and Thoracic Surgery Training and Research Hospital in Ankara/Turkey, are used as training and test set in algorithm. Algorithm has 98,7% accuracy, 97,83% specificity, 97,63% sensitivity, and 0,946 correlation values. When this study is compared with previous studies, it is observed that there are an improvement in differentiation between asthma and COPD and the facilitation of the tracking of chronic pulmonary patients with smart and mobile system