- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 26 - Ejosat Special Issue: 2021 (HORA) Special Issue
- Yapay Zeka Tabanlı Akıllı Telefon Uygulaması ile Kan Şekeri Tahmini
Yapay Zeka Tabanlı Akıllı Telefon Uygulaması ile Kan Şekeri Tahmini
Authors : Volkan Kiliç
Pages : 289-294
Doi:10.31590/ejosat.950914
View : 6 | Download : 3
Publication Date : 2021-07-31
Article Type : Other
Abstract :Diyabet, insan vücudunda birçok hastalığı tetikleyen kronik bir hastalıktır. İnsan vücudunu olumsuz etkileyen diyabet için kritik şeker seviyeleri, hiperglisemi (yüksek kan şekeri) ve hipoglisemi (düşük kan şekeri) olarak adlandırılır. Kan şekerinin bu seviyelerin üstünde veya altında olması insan vücudunda çeşitli tahribatlara neden olmaktadır. Mevcut sistemler, kan şekerini sürekli ölçerek takip yapmakta olup, kritik seviyeler geçildikten sonra kullanıcıya uyarı vermektedir. Kullanıcının uyarının farketmesi, gerekli ilaç ve/veya tedbirleri almasına takiben kan şekeri istenilen seviyeye indirilebilmektedir. Bu durum, hasta vücudunun belirli bir süre kritik seviyelerde çalışmasına neden olmaktadır. Bu sorunun önüne geçebilmek için, kan şekerinin zaman içindeki değişiminden bir sonraki kan şekerinin değerini tahmin edebilecek ve böylelikle, kritik seviyelerine ulaşmadan hastayı uyarabilecek bir sistem geliştirilmiştir. Önerilen sistem, uzun-kısa süreli bellek (Long Short Term Memory-LSTM) tabanlı tekrarlayan sinir ağı (Recurrent Neural Network-RNN) ile zamanla değişen kan şekeri değerlerinden bir sonraki değeri tahmin edebilmektedir. Diyabet hastalarından elde edilen gerçek veriler ile eğitilen sistem, %95.6 doğruluğa karşılık gelen 3.72 mg/dl'den daha düşük bir hata ile kan şekerini tahmin edebilmiştir. Önerilen sistem, ayrıca, kendi geliştirdiğimiz BffDiabetes adlı Android uygulamamızla birleştirilmiştir. Uygulama, ölçülen kan şekeri değerini bir bulut sistemi üzerinden bir sonraki şeker seviyesini tahmin etmek için sunucuya gönderir. Sunucuda koşturulan LSTM tabanlı tahmin algoritmamız gelen değere bağlı olarak gelecek üç zaman adımı için şeker değerlerini hesaplar. Tahmin sonuçları, kan şekeri seviyesinin kritik aşamalara ulaşma eğiliminde olup olmadığını değerlendirmek için bulut sistemi üzerinden tekrar Android uygulamasına gönderilir. Bu eğilim tespit edilirse, uygulama hastayı gerekli önlemler için bir bildirimle uyarır. Böylelikle, kan şekerini ölçerek kablosuz (Bluetooth) aktarım yapan cihazlarla çalışabilecek bir platform diyabet hastalarının kullanımına sunularak günlük hayat kalitelerinin artırılması amaçlanmıştır.Keywords : Yapay zeka, Tekrarlayan Sinir Ağı, LSTM, Akıllı Telefon, Android