Gebelik döneminde preeklamsi hastalığnın uzaktan takibinin gerçeklenmesi
Remote real-time tracking of preeclampsia in pregnancy
Yazar: NAYYER MOHANDESI
Danışman: PROF. DR. EMİNE BOLAT
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Elektronik sağlık = E-health ; Gebelik = Pregnancy ; Nesnelerin interneti = Internet of things ; Preeklampsi = Pre-eclampsia ; Proteinüri = Proteinuria

Özet:
Preeklampsi (PE) veya Gebelik Zehirlenmesi, hipertansiyon ve idrarda yüksek miktarda protein bulunması ile karakterize edilen obstetrik bir hastalıktır. Gebeliğin 20. haftasından sonra ortaya çıkan Proteinüriye (>300 mg/gün) hipertansiyonun eşlik ettiği bir sendromdur. Artan maternal kan basıncı veya Proteinüri (idrarda protein atılımı) düşürülmezse, Preeklampsi, kürtaj veya sezaryen ile sonlandırılması gereken Eklampsi olarak bilinen nöbetlere ve beyin komplikasyonlarına yol açmaktadır. Bu klinik çalışmada, doğum öncesi bakımından gebelerde Preeklampsinin öngörülmesi, Proteinüri ayrıca Hipertansiyon belirtilerinin gelişip gelişmediğinin yakından gözlemlenmesi ve riskli grupların erken tanımlanması amaçlandı. Kocaeli Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Hastanesi Kadın Doğum Bölümünde yapılan bu araştırmada (GOKAEK-2021/10.05, 2021/176 numaralı Kocaeli Üniversitesi Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurul izni ile), gözlem altında olan hastalardan idrar örneği ve çeşitli veriler toplandı. Bu çalışmada, test şeridi kullanılarak idrarın içindeki proteinin oranı tespit edilmiştir. Üzerine idrar örneği damlatılmış test şeridinin renk değişimini tespit etmek için TCS34725 renk sensörü ve Mikrodenetleyici kullanılmıştır. Kullanılan bulut bilişim, bilgi işlem teknolojisine sahip olduğu için böyle bir IoT (Internet of Things) cihazında, sis katmanı, sis düğümlerinin cihazdan yakalanan gerçek zamanlı verileri depolanmasını, işlemesini ve analiz etmesini içerir ve IoT sensörden alınan verilerin hastaya gerçek zamanlı öneriler üretilmesinden sorumludur. Klinikte hastalardan elde edilen protein oranı tahlil verileri tezde tasarlanan cihaz ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldı ve cihazın doğru sonuç elde ettiği gösterildi. Bu tezde tasarlanan Nesnelerin İnterneti (Internet of Things) iletişim ağı sistemi, sensörden alınan verilerin hastaya ve doktora gerçek zamanlı olarak iletilmesini sağlamaktadır. Tezde sunulan sistem anne adaylarında kalp hastalığının gelişmesi, böbrek hasarı riskinin azaltılması ile Eklampsi aşamasına varmadan önce hastaya gerekli erken müdahalenin yapılmasını sağlamaktadır. Sistem sayesinde ayrıca hasta yatış sayısı azaltılabilir ve sağlık maliyetleri düşürülebilir.

Anahtar Kelimeler: Akıllı Gebelik, Nesnelerin İnterneti (IoT), Preeklampsi, Proteinüri Akıllı E-sağlık Sistemleri, Renk Sensörü.

Abstract:
Preeclampsia (PE) or Pregnancy Poisoning is an obstetric disease characterized by hypertension and high protein in the urine. Proteinuria (>300 mg/day) occurring after the 20th week of pregnancy is a syndrome accompanied by hypertension. If increased maternal blood pressure or Proteinuria (excretion of protein in the urine) is not lowered, Preeclampsia leads to seizures and brain complications known as Eclampsia that must be terminated by abortion or cesarean section. In this clinical study, it was aimed to predict Preeclampsia in pregnant women, to closely monitor whether Proteinuria and Hypertension symptoms develop, and to identify risky groups early. In this study conducted at Kocaeli University Research and Practice Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology (with the permission of Kocaeli University Non-Interventional Clinical Research Ethics Committee numbered GOKAEK-2021/10.05, 2021/176), urine samples and various data were collected from patients under observation. In this study, the proportion of protein in the urine was determined using a test strip. TCS34725 color sensor and Microcontroller were used to detect the color change of the test strip on which urine sample was dropped. In such an IoT (Internet of Things) device, the fog layer includes the fog nodes to store, process and analyze the real-time data captured from the device, and the data received from the IoT sensor is responsible for generating real-time recommendations to the patient. The protein ratio assay data obtained from the patients in the clinic were compared with the results obtained with the device designed in the thesis, and it was shown that the device obtained correct results. The Internet of Things communication network system designed in this thesis provides real-time transmission of the data received from the sensor to the patient and the doctor. The system presented in the thesis provides the development of heart disease in expectant mothers, reducing the risk of kidney damage, and providing the necessary early intervention to the patient before they reach the stage of Eclampsia. Thanks to the system, the number of hospitalizations can also be reduced, and health costs can be reduced.

Keywords: Smart Pregnancy, Internet of Things (IoT), Preeclampsia, Proteinuria Smart E-Healthcare System, Color Sensor.