Finalistlere Dön

DOKTORCLUB AWARDS 2022

Yılın Sağlık Profesyoneli Ödülleri - Yılın Yenilikçi Hemşiresi Finalisti

Dr.Öğr.Üyesi Aydanur Aydın


Dr.Öğr.Üyesi Aydanur Aydın

   Meme Cerrahisi geçiren hastaların görüntü işleme destekli mobil uygulama ile lenfödemyönetimi (MOMENT)

   Bu Ödüle Başvurduğunuz Uygulama / Proje Hakkında Bilgi Veriniz:
   MOMENT mobil uygulama ile hastalara lenfödem yönetimine çözüm sunan bir üründür. Bu ürünün içeriğinde hastaları yönlendirecek bilgiler bulunmaktadır. Lenfödem meme kanseri ameliyatı sonrası yaşanan ciddi bir sorundur. Bu sorunun tespiti ameliyat sonrası erken dönemde yaşanan bir sorun olmadığından zorlaşmaktadır. Hastaların ameliyat sonrası takipleri ülkemizde aktif olarak yürütülememektedir. Bu sorundan doğan takip problemleri erken dönemde kolayca çözülebilen bir sorunken uygulaması sorun olan bir durum olarak karşımıza gelmektedir. Lenfödem erken dönemde tespit edildiğinde sıkı bandaj gibi hastanın hastaneye sürekli gelmesini gerektirecek bir durum olmadan çözülebilmektedir. Ancak hastaların ameliyat sonrası takiplerini düzenli yapmadığı ve kendilerini yeterince korumadıkları durumlarda kolayca önlenebilen bir sorun olmaktan çıkmaktadır. Bu sorunla karşılaşan sağlık personeli bir egzersiz programlamakta ve bu sorunu çözene kadar hastayı hastaneye çağırmak zorunda kalmaktadır. Artan hasta sayısının yanında gün içerisinde tekrarlı hasta muayenesinin yeterince mümkün olmadığı bilinmektedir. Bu gibi durumlarda hastanın sağlık sorunu yeterince önlenememekte ve çözüm süreci uzamaktadır. MOMENT, hastanın lenfödem sorununu önlemekte ve gelişmesi durumunda egzersiz programı yaparak hastayı yönlendirmektedir. Adından da anlaşılacağı gibi hastanın sorununa anında çözüm sunabilecek potansiyeli barındıran ürünün lenfödem sorununa etkili çözüm sunması planlanmaktadır.

   Uygulama / Projenizde Yenilikçi (İnovatif) veya Farklılık Yaratan, Ölçülebilir ve İzlenebilir Başlıca Unsurlar Nelerdir?
   Bu projede meme kanseri hastalarının cerrahi sonrası yaşadıkları en büyük sorun olan lenfödeme çözüm sunulması hedeflenmektedir. Bu hedef doğrultusunda akıllı telefonayüklenen bir uygulama ile hastalar takip edilecektir. Bu uygulama hastaların lenfödem takiplerini nasıl yapacaklarını, lenfödemin gelişmesi durumunda hangi egzersizleri uygulaması gerektiğini içermektedir. Bu uygulamada kol ölçümleri için kamera kullanılacaktır. Bu kameraile alınan görüntü arka planda işlenecek ve iki kol arasındaki fark tespit edilecektir. Bu ölçümlerin her ay yapılması planlanmakta olup hastalara ölçümleri uygulama içerisinde kiuyarılarla hatırlatılacaktır.
   Akıllı telefonun kamerası ile elde edilen veri görüntü işleme kullanılarak arka planda çalışılacaktır. Görüntü İşleme altyapılarında ilk problemlerden biri kalibrasyon problemidir. Görüntü kaynağı olan kamera ortama göre kalibre edilmedilir. Kamera kalibrasyonu için literatürde birçok yöntem vardır. Geliştireceğimiz Yapay Zeka Destekli Görüntü İşlemeSistemi ile kullanıcılara her zaman en uygun ve en verimli kalibrasyon algoritması sunulacak ve sistemin kullanıcıları tarafından ek arge ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır.
   Geliştirilecek üründe grafiksel bir kullanıcı arayüzü ve menü tabanlı araçlar sunarak kullanıcıların kamera denetimlerini kolaylıkla ayarlamalarına imkan tanıyacaktır. Başlangıç seviyesinden, ileri seviyeye kadar olan tüm kullanıcılar, menüler arasında gezinerek sistemlerini birkaç dakika içinde çalışır duruma getirebileceklerdir.
   Görüntü işleme sistemlerinin yoğunlaştığı nokta ise milyonlarca görsel kimliği arasındaki benzerlikleri veya farklılıkları bularak yeni bilgiler elde etmektir. Bu aşamada kullanılacak ürünün hassasiyetle ölçüm olanaklarından yararlanacaktır. Dijital bir görüntü, bilgisayar dilinde sınırlı sayıda bit tarafından temsil edilen bir dizi gerçek sayıdan ibarettir. Dijital görüntü işleme yöntemlerinin temel avantajı; çok yönlü tarama kabiliyeti, tekrarlanabilirliği ve orijinal veri hassasiyetinin korunmasıdır.
   Bu görüntüden alınan ölçüm farklarına göre hastalara farklı egzersiz geri bildirimlerinin sunulması planlanmaktadır. Bu aşamada ise, geliştirilecek üründe veriler yapay zeka tarafından seçilecek ve hastanın özelliklerine göre sunulacaktır. Ayrıca bu bilgiyi hastanın talebi üzerine hekimi ile paylaşacaktır.
   Projemizde ön yüzde hem mobil hem de web ortamında entegre ve kolay çalışabilmesi için Blazor platformunun kullanılması planlanmıştır. Blazor; Angular, React ve Vue gibiSPA(Single Page Application) geliştirme yeteneklerine sahiptir ve bunun için olanak sağlar..NET’i istemci tarafında oluşturmak için kullanılır ve WebAssembly altında çalışır. TamamenC# ile çalışırken modern bir web uygulamasının tüm faydalarını sunar. Bu nedenlerle her hastanın kullanabilmesi adına blazor tercih edilmiştir.

   Uygulama / Projenizin Hastalara veya Sağlık Paydaşlarına Etkileri / Katkıları Nelerdir?
   Meme kanseri hastalarının cerrahi sonrası takibi zor olabilmektedir. Hastanın cerrahiden kemoterapi, radyoterapi ünitelerine aktarılması sırasında hastalar sorun yaşayabilmekte ve bazen bu soruna müdahale için geç kalınabilmektedir. Ameliyat sonrası yaşanan sorunların çözümü tedavisi hastanede tamamlanana kadar müdahale edilebilir sorunlarıdır. Ancak ülkemizde hastaneden ayrılan hastanın yaşadığı sorunlara çözüm bulabildiği bir sağlık entegre sistemi yeterince aktif çalışamamaktadır. Bu sebeple hastaların uzun dönem görülmeyecek ancak takip gerektiren sorunları olmaktadır. Bu sorunlardan biri olan lenfödem meme kanseri hastalarının geri kalan yaşamında takip edilmesi gereken bir sağlık sorunudur. Bu sorun erken zamanda fark edilmeyip uzun vadede açığa çıkan bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu sorunun çözümü için hastanın düzenli kol ölçümü yapıp dikkat etmesi gereken koşullar bulunmaktadır. Bu koşullar konusunda yeterince bilgisi olmayan ve ölçümlerini atlayan hastalarda ileri seviye lenfödem görülmektedir. Bu sorun hastanın yaşam kalitesini olumsuz etkilemenin yanında sağlık çalışanı için yeterince müdahale ile çözülemeyecek bir durum olmaktadır. Uzun süre tedavi ve hasta iş birliği gerektiren bu sorunun çözümü için yetersiz kalınabilmektedir.
   Geliştirilecek ürün ile hem hasta takibinin sağlanması hem de erken müdahale edilmesi mümkün olacaktır. Hastanın ilgili aile hekimi takip sistemine entegre olabilecek verileri içeren bu ürün ile hastanın takibi mümkün olabilecektir. Özellikle hasta takibinin sorun olabileceği ülkemizin kırsal kesimlerinde etkili sonuç oluşturabileceği düşünülmektedir. Öte yandan hastanın ölçümlerinin yapıldığı ve işlendiği bir sistem hem sağlık çalışanının hem de hastanın işini kolaylaştıracaktır. Böylelikle hasta sadece uygulayacağı egzersiz programına yoğunlaşabilecektir. Egzersiz programını da takip edememesi durumuna karşılık hatırlatıcılarmobil aplikasyona yerleştirilecektir. Hem hastanın kendi takibini yapması hem de egzersizleri uygulaması bu yolla takip edilebilecektir. Bu durumun sağlık çalışanına egzersiz programının etkisini değerlendirmek için geri bildirim sağlarken hasta takibini kolaylaştıracağı açıktır.
   Yaşanabilecek diğer sorunlar için mobil aplikasyona eklemeler yapmak mümkündür. Hastaların yeterince entegrasyonu sağlandıktan sonra görüntü işleme ve takip sistemi ile egzersizin doğru uygulanıp uygulanmadığına ilişkin verilerin işlenmesi planlanmaktadır. Bu özelliği ile de geliştirilecek ürünün sürdürülebilir olduğu düşünülmektedir.