Erdal Kılıç, Sedat Akleylek, Burcu Söylemez, Tahir Ergun Aruk, Ceyda Aksaç

NESNELERİN İNTERNETİ TABANLI SAĞLIK İZLEME SİSTEMLERİ ÜZERİNE BİRÇALIŞMA

Sağlık sektöründe erken teşhis ya da ön çıkarım yapmak oldukça önemlidir. Budurum tedavinin kalite ve etkinliği açısından önem taşımakla beraber kritikhastalıklariçindehayatimüdahaleleranlamınagelmektedir.Önçıkarımveerkenteşhisin gerçekleştirilmesiiçin gerekli en önemli adım verilerin sürekli takibidir.Kişilerin verileri üzerinde sürekli takip ve analiz yapmak anormal durumlarınanında tespit edilmesini sağlayabilir. Bunu gerçekleştirmekiçinse IoT teknolojisioldukça uygundur. IoT (Nesnelerin İnterneti) ile anlık olarak uzak noktalarayayılabilen anlamlı veriler öngörme kabiliyetini ciddi oranda artırmaktadır. IoTsistemlerinde amaca göre farklı şekilde bulunan sensörler ile oluşturulacaksistemlerinkarakteristiközelliğineözgüseçimleryapılarakbirçokparametrebilgisielde edilebilmektedir. Yine bu parametreler IoT teknolojisi sayesinde uzaksistemlere aktarılabilmektedir. Böylece hastalar nerede olursa olsun verilerinintakibiyapılabilmektedir.Bueldeedilenverilerüzerindeçeşitlianalizveişlemlerleöngörülergerçekleştirilebilmektedir.Buçalışmada,sağlıkizlemesistemleriüzerinederlemeyapılmıştırveçeşitliönerilerdebulunulmuştur.

A RESEARCH ON IOT BASED HEALTH MONITORING SYSTEMS

In the healthcare industry, early diagnosis or predictions are very important.Although this is important for the quality and effectiveness of the treatment, it alsomeans vital interventions for critical diseases. The most important step forprediction and early diagnosis is the continuous monitoring of the data. Continuousmonitoring and analysis of personal data can enable abnormal situations to bedetected immediately. To achieve this, IoT technology is very suitable. IoTtechnology enables data to be shared within the area and with remote servers. Thus,wherever patients are, their data can be followed. This fact significantly increasesthe system's ability to predict diseases. There are many sensors in IoT systems.These sensors are selected according to the characteristics and purpose of thesystems. A lot of parameter information is obtained with these sensors. In this work,we reviewed health monitoring systems and made several recommendations.

PDF

___

Acharya, A.D., Patil, S.N., 2020. IoT based health care monitoring kit. Fourth international conference on computing methodologies and communication (ICCMC), 363–368.
Ajami, S., Rajabzadeh, A., 2013. Radio Frequency Identification (RFID) technology and patient safety. J Res Med Sci, 18(9), 809- 13.
Alexander, A., Arun, C.S., 2017. Mobile Ecg Monitoring Device Using Wearable Non-Contact Armband. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 10(6), 1-7.
Delrobaei, M., Memar, S., Pieterman, M., Stratton, T. W., McIsaac, K., Jog, M., 2018. Towards remote monitoring of Parkinson’s disease tremor using wearable motion capture systems. Journal of the Neurological Sciences, 384, 38-45.
Fu, Y., Liu, J., 2015. System design for wearable blood oxygen saturation and pulse measurement device. AHFE, 3, 1187-1194. https://www.generationrobots.com/media/DetecteurDePoulsAmplifie/PulseSensorAmpedGettingStartedGuide.pdf, “Pulse Sensor Getting Started Guide”, [August. 04, 2019].
https://support.polar.com/en/support/Difference_Between_Heart_Rate_and_Pulse, “Difference between Heart Rate and Pulse”, [August. 05, 2019].
Jha, V., Prakas, N., Sagar, S., 2017. Wearable Anger-Monitoring System. ICTE, 95, 17.
Kılıç T., Bayır, E., 2017. An Investigation on Internet of Things Technology (IoT) In Smart Houses. International Journal of Engineering Research and Development, 9(3), 197.
Lebepe, F., Niezen, G., Hancke, G.P., Ramotsoela, T.D., 2016. Wearable Stress Moni-toring System Using Multiple Sensors. International Conference on Industrial Infor-matics (INDIN), 895-897.
Majoe, D., Bonhof, P., Kaegi-Trachsel, T., Gutknecht, J., Widmer, L., 2010. Stress and Sleep Quality Estimation from a Smart Wearable Sensor. Pervasive Computing and Applications (ICPCA), 14-18.
Kılıç, Ö., 2017. Giyilebilir Teknoloji Ürünleri Pazarı ve Kullanım Alanları, 9(4), 99–109.
Perez, J.M.D., Misa, W.B., Tan, P.A.C., Robles, J., 2016. A wireless Blood Sugar Monitoring System Using Ion-Sensitive Field Effect Transistor. TENCON Conference, 1742-1743.
Santhi, V., Ramya, K., Tarana, A.P.J., Vinitha, G., 2017. IOT Based Wearable Health Monitoring System for Pregnant Ladies Using CC3200. International Journal of Advanced Research Methodology in Engineering & Technology, 1(3), 56-59.
Sönmez, Ç., Aytekin, A., Tüminçin, F., 2018. Nesnelerin İnterneti Ve Giyilebilir Teknolojiler. Journal of Social Research and Behavioral Sciences, 84-93.
Sung, M., Marci, C., Pentland, A., 2005. Wearable feedback systems for rehabilitation. Journal of Neuro Engineering and Rehabilitation, 2(17), 1-12.
Wan, J.A.-a., 2018. Wearable IoT enabled real-time health monitoring system. J Wireless Com Network, 1(11), 298.
Yotha, D., Pidthalek, C., Yimman, S., Niramitmahapanya, S., 2016. Design and Construction of the Hypoglycemia Monitor Wireless System for Diabetic. BMEiCON, 10.1109/BMEiCON.2016.7859603, 1-4.