BioStampRC Nedir? | Sağlıkta Dijitalleşme
MRI, EKG, sonogram ve tarayıcılar gibi tıp teknolojileri, doktorların insan vücudunun iç işleyişi hakkında hayati bilgileri izlemelerini sağlıyor. Bu büyük cihazların çok ince, hafif, taşınabilir ve cilt yüzeyine bağlanabileceğini ve binlerce hastadan anlık olarak toplanan verilerin yapay zeka ile işlenebildiğini hayal edin.
BioStampRC sistemi, insan vücudundan sensörler aracılığıyla verileri anlık olarak ileten esneyebilen, bükülüp giyilebilen ilk entegre çözümdür.
BioStamp, EMG veya EKG gibi elektro fizyolojik verileri yakalamak için; ivme ölçer, 6 eksenli jiroskop ve elektrotlar içermekte. Veriler cihazın dahili belleğinde saklanır ve Bluetooth Low Energy protokolü ile mobil cihaza aktarılabilir. Ayrıca sistem, hangi sensörlerin aktif olduğuna bağlı olarak 36 saate kadar kullanılabilen kablosuz şarj edilebilir bir bataryaya sahip. Kullanıcının faaliyetinin daha geniş bir spektrumda yakalamak için birden fazla sensörün paralel olarak kullanmakta mümkün. Ayrıca MC10’un şirketinin bulut tabanlı yazılım sistemi, BioStampRC sistemi araştırmacıların verileri, gerçek zamanlı olarak meslektaşları ve ortak çalışanlarla güvenli bir şekilde paylaşmalarını sağlıyor.
BioStampRC sistemi, motor beceri rehabilitasyonu, nöro dejeneratif hastalıklar, kardiyoloji ve insan performansı alanlarında uzmanlaşmış kurumlarla birlikte çalışılarak oluşturulmuş. Boston, Massachusetts Spaulding Rehabilitasyon Hastanesi Hareket Analizi Laboratuvarı Müdürü Dr. Paolo Bonato, “Bugüne kadar gerçekleştirdiğimiz BioStamp sistem testlerinin sonuçlarından çok etkilendik. Sensör göze çarpmamakla beraber, kullanmak için çok rahat ve güvenilir bir şekilde veri toplamakta. Sensörün bataryasını şarj etmek ve toplanan verilerin kalitesini kontrol etmek kolay; Sistem, birçok klinik araştırma projemiz için ideal bir platform gibi görünüyor.”
BioStampRC Vaka Çalışması
Parkinson hastalığı olan Mroz, hastalığının bir çaresi olmadığını biliyor. Ancak, University of Rochester araştırmacıları titremelerini ve hafıza kayıplarını kontrol etmeye yardım eden ilaçları daha etkili bir şekilde kullanabilmek için bir araştırma yapıyorlar.
Bu doğrultuda, Bayan Bernadette katıldığı Rochester klinik çalışmasında; her bir kolunda ve göğsüne toplamda beş BioStamp yerleştirildi. Her seferinde titremeleri de dahil olmak üzere her hareketi 46 saat boyunca kaydettiler. Her bir sensörden saniyede otuz kez 3-eksende veri alındı.
Peki, iki günlük bir süre boyunca her hasta için sensörlerin ürettiği 25 milyon ölçüm verileri analiz edilebilir mi? Ve sonra sonuçları bir doktor için anlaşılabilir bir şekilde sunmak mümkün müdür? Bu noktada Veri Bilimi devreye giriyor.
Beş sensörden toplanan sinyalleri ilişkilendirmek, koordinasyon ve titreme yoğunluğunu ölçmeye yardımcı olan özelliklere dönüştürmek için kümeleme ve sınıflandırma gibi makine öğrenme teknikleri kullanıldı. Daha sonra, bu özelliklerin, hastalığın çeşitli evrelerinde bulunan bireyler ve hasta olmayan katılımcılar arasında kontrol olarak hizmet eden kişiler arasında nasıl farklılaştığını sınıflandırmasına yardımcı olur. Makine Öğrenme algoritması ayrıca katılımcıların ilaçlarını alıp almadıklarına göre de sınıflandırma yapıyor ve böylece ilacın etkinliği değerlendirilebilmekte.
Randevularından iki gün önce, hastalar mahalle eczanelerinde bulabilecekleri, elektronik sensörleri olan beş adet yapışkan banttı cildlerine yerleştirecekler, böylece doktorlara göre daha doğru ve kapsamlı ölçümler yapabilecekler..
Şimdilik, araştırma katılımcıları sensörlerini posta yoluyla araştırmacılara geri gönderiyor. Ancak şu anda MC10 tarafından geliştirilmekte olan yeni nesil sensörler ile beraber, verileri bir hastanın akıllı telefonuna kablosuz olarak aktarmak mümkün olacak, daha sonra analiz için güvenli bir veri tabanına aktarılacak veriler sayesinde en uzak bölgelerdeki hastalar bile evlerinden izlenebilecek.
Kaynak:
►mc10inc
Yazar: Alperen Kara
