Yapay zeka ile KOAH hastalarının durum analizi ve IoT ilesolunum verilerinin takibi
Artificial intelligence-based analysis of COPD patients' condition and monitoring of respiratory data with IoT
Yazar: MUHAMMED AYDINALP ÖZCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN ÇELİK
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Nesnelerin interneti = Internet of things

Özet:
Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH), dünya genelinde giderek yaygınlaşan ve 
her yıl milyonlarca kişinin ölümüne neden olan tehlikeli bir hastalıktır. Bu 
yaygınlaşmanın arkasındaki temel faktörler arasında şehirleşme, endüstrileşme, hava 
kirliliği ve artan tütün kullanımı bulunmaktadır. KOAH hastalığında önemli bir olgu olan 
alevlenmeler, hastaların prognozunu etkileyerek ciddi sağlık sorunlarına yol açmaktadır. 
Hastalığın evresi, diğer kronik hastalıklarla ilişkisi, viral enfeksiyonlar, hava kirliliği ve 
hastanın psikolojik durumu gibi faktörler, alevlenmeleri tetikleyen başlıca etkenlerdir. Bu 
faktörlerin farklı kombinasyonları nedeniyle alevlenme riskinin kişiselleştirilmiş bir 
şekilde tahmin edilmesi, hastalığın seyrini kontrol altında tutmak ve ölümcül etkilerini 
azaltmak açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, alevlenmelerin tahmin 
edilmesi için Yapay Sinir Ağı modeli önerilmektedir. Ağın eğitimi için gerekli veriler, 
151 KOAH vakasına ait bilgileri içeren Kore Ulusal Sağlık ve Beslenme İnceleme 
Araştırması (KNHANES) veri setlerinden elde edilmiştir. Eğitilen yapay sinir ağı modeli, 
bir ay içindeki alevlenmeleri tahmin etmede 90% başarı göstermiştir. Ayrıca, analiz için 
gerekli solunum verilerini sağlık sunucularına iletilebilmesi için hastalara ait bilgileri veri 
depolama alanına aktarabilen bir akıllı telefon uygulaması geliştirilmiştir. Nesnelerin 
interneti (IoT) teknolojisi kullanan sistemler ile entegre çalışma esnekliğine sahip olan bu 
tasarım, taşınabilir sağlık, evde sağlık ve akıllı hastane kavramlarına uygun özelliklere 
sahiptir. Tasarlanan model, bir sonraki ay için alevlenme risk durumunu tespit ederek 
erken müdahale olanağı sunmaktadır. Hastaların verilerinin uzaktan takibini sağlayan ve 
risk durumunu analiz eden bu yaklaşım, tedavinin başarısına önemli katkılar sağlamakla 
birlikte hastane iş yükünü ve sağlık maliyetlerini azaltma potansiyeline de sahiptir.

Abstract:
Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is a perilous condition that is 
increasingly prevalent worldwide, causing millions of deaths annually. The key factors 
driving this prevalence include urbanization, industrialization, air pollution, and rising 
tobacco use. Exacerbations, a significant phenomenon in COPD, lead to serious health 
complications, affecting the prognosis of patients. Factors such as disease stage, 
comorbidities, viral infections, air pollution, and the patient's psychological state are
major triggers for exacerbations. Personalized prediction of exacerbation risk, 
considering different combinations of these factors, holds paramount importance in 
controlling the disease progression and reducing its fatal effects. In this study, we propose 
Artificial Neural Network model trained to predict exacerbations. The necessary data for 
training the network were obtained from the Korea National Health and Nutrition 
Examination Survey (KNHANES) datasets, containing information from 151 COPD 
cases. The trained artificial neural network model demonstrated 90% success in 
predicting exacerbations within a month. Additionally, a smartphone application has been 
developed to transfer patient information to the database, enabling the transmission of 
respiratory data necessary for analysis to healthcare servers. This design, which integrates 
with Internet of Things (IoT) technology, offers flexibility in working with systems, 
aligning with the concepts of portable health, home health, and smart hospitals. The 
proposed model provides early intervention by detecting exacerbation risk status for the 
next month. This approach, enabling remote monitoring of patient data and analysis of 
risk status, not only contributes significantly to treatment success but also has the 
potential to reduce hospital workload and healthcare costs.