Özdemir: 'Düşmeler çok ciddi bir toplum sağlığı problemidir'

Gerçekleşen söyleşide hasta ve yaşlılar için geliştirdiği düşme sezme sistemi hakkında bilgiler veren Özdemir;“Düşmeler çok ciddi bir toplum sağlığı problemidir” dedi.

 

DÜŞME SEZME SİSTEMİ NEDİR?

 

Düşme Sezme Sistemi, vücudun 6 farklı bölgesine (baş, göğüs, bel, baldır, el ve ayak bilekleri) sabitlenmek sureti ile giyilebilen, otomatikleştirilmiş bir uygulamadır. Bu sistem, sensör ünitelerinin her biri üç eksenli ivmelenme sensörü, üç eksenli jiroskop ve üç eksenli magnetometreden meydana gelmektedir. Yani kısaca kişiden, çeşitli veriler alarak ve bunları değerlendirerek düşmenin olabileceğinin sezilmesini sağlayan bir sistemdir.

 

DÜŞMEYİ SEZME SİSTEMİ NASIL İŞLİYOR, NE ŞEKİLDE ÇALIŞIYOR?

Basit olarak kullanılan teknik yöntemden bahsedecek olursak, düşme kararları cihaz içerisine kodlanmış yapay zeka tarafından verilir. Bu karar sistemi düşme var ve yok şeklinde sınıflandırılmış bir karar olarak ortaya konulur. Ancak bu kararı veren sınıflandırıcılar evlerimizdeki bilgisayarlar gibi bir donanım değil giyilebilir ve düşük işlem kapasitesine sahip mikro denetleyiciler üzerinde çalışmak zorundadır. Sınıflandırıcıların eğitim ve test süreçlerindeki hesaplamasal yüklerini azaltmak amacı ile verinin küçültülmesi gerekir. Bu yüzden bel bölgesindeki sensörden toplam ivmelenme vektörünün maksimum olduğu nokta belirlenir ve bu nokta olası düşmenin merkezi olarak kabul edilir. Vücuda sabitlenmiş olan 6 sensör için bu referans noktasının öncesi ve sonrasındaki 2 saniyelik kısımları, yani toplam 4 saniyelik bir kayıt üzerinde işlem yapılır. Böylece her biri ortalama 15 veya 20 sn süren kayıtların sadece 4 saniyelik, önemli olan kısmı alınarak, verinin gereksiz kısımlarından kurtulunur. Daha sonra bu kayıt dosyası üzerine öznitelik çıkarım ve boyut azaltım teknikleri uygulanır. Günümüz literatüründe düşme sezme ile ilgili çalışmaların çoğunda, ivmelenme sensör çıkışlarının basit eşiklemesi temeline dayanan, kural tabanlı yaklaşımlar kullanılır. Ancak bu çalışmada altı farklı sınıflandırıcı ile düşmeler günlük aktivitelerden başarılı bir şekilde ayrılmıştır. Bu sınıflandırıcılar k en yakın komşu (k-NN), en küçük kareler (LSM), Bayes karar kuralı (BDM), dinamik zaman bükme (DTW) ve yapay sinir ağı (ANN) sınıflandırıcılarıdır. Bu sınıflandırıcılar, makine öğrenme teknikleri olarak bilinirler ve her biri günümüz literatüründe kendilerini kanıtlamış, başarılı karar algoritmalarıdır. Bu sınıflandırıcıların performans ve hesaplama yükleri karşılaştırıldığında, en iyi sonuçların k-NN ve LSM sınıflandırıcıları ile alındığı görülmektedir. Duyarlılık, özgüllük, hassasiyet kriterlerinin hepsi yüzde 99'un üzerinde bir başarım ile elde edilmiştir. Bu sınıflandırıcılar eğitim ve test aşamalarında makul bir hesaplama yükü taşırlar ve bu nedenle mobil yani taşınabilir uygulamalar için oldukça elverişlidirler. Bu noktada giyilebilir donanımlar devreye girmektedir. Giyilebilir elektronik, kişinin özel hayatının mahremiyetine saygılı bir teknoloji olmakla birlikte, gelişen nesnelerin interneti (IoT, Internet of Things) kavramı sayesinde kişinin mobilitesi yani gezinimini arttırmaktadır. Kişiyi sosyal hayatın etkin bir parçası haline getirmektedir. IoT teknolojisi, cihazların uzak noktadaki sistemler ile internet üzerinden konuşmasını sağlayan bir yöntemdir ve günümüz inovasyonunun temelini oluşturur. Giyilebilir bir elektronik donanım ile kişi nerede olursa olsun, olası bir düşme durumu anında tespit edilir. Düşme eylemi, GPS uydularından alınan sinyaller kullanılarak elde edilen konum bilgisi ile birleştirilir ve izleme merkezine aktarılır. Bu nedenle yaşlılar üzerlerinde sistemi bulundurduklarında kendilerini daha güvende hissedeceklerdir. Düşününki yaşlı bir büyükanne, 18 yaşındaki torununun koluna girdiğinde kendisini nasıl güvenli hisseder, onunla birlikte bir hafta sonu yürüyüşüne asla hayır demez, çünkü ona güvenir ve koluna sıkı sıkı tutunarak bütün dünyayı gezebilirim diye düşünür. Bu proje ile geliştirilen sistemin kullanıcılarda bu etkiyi uyandırması amaçlanmaktadır. Bu güvenin sağlanması noktasında ise otomatik düşme karar algoritmalarının, düzgün bir şekilde çalışmasını sağlayacak olan, makine öğrenme teknikleri tasarımı büyük önem taşır.

BÖYLE BİR İCAT YAPMAYA NASIL KARAR VERDİNİZ?

Düşme eylemi, vücudun kontrolsüz kalarak, sonucunda çarpma ile yerde son bulan hareketi olarak tanımlanabilir. Düşmeler çok ciddi bir toplum sağlığı problemi ve düşme risk gurubu içerisinde yer alan bireyler için ise son derece ciddi bir yaşam tehdididir. Bu yüzden ben de teknolojinin imkanlarından faydalanmak ve bu sayede de toplumdaki bu ciddi sorunun önüne geçmeyi hedefledim. Başarılı olduğuma da inanıyorum. Burada ortopedik ve görme kusurları, kas ve sinir hastalıkları, yürüyüş ve denge problemleri, en önemlisi ise yaşlılık düşme risk grubunu oluşturur. Yaşlanma başta verilen hastalıkların pek çoğunun bir arada görüldüğü bir evre olmakla birlikte, darbelere karşı vücudun dayanıklılığı ve toparlanması da oldukça kötüdür. Giderek yaşlanan dünya toplumu dikkate alındığında düşmelerin sezimi ve bu kişilere acil yardımın sağlanması oldukça önemli bir hal almıştır. Bu ciddi meselenin çözülmesi noktasında akademisyenlerin sosyal sorumluluğu bulunmaktadır. Bu sorumlulukla, 2011-2012 yılları arasında doktora sonrası araştırmacı olarak görev yaptığım Bilkent Üniversitesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü’nde, sayın Prof. Dr. Billur Barshan ile birlikte, vücudun 6 farklı bölgesine (baş, göğüs, bel, baldır, el ve ayak bilekleri) sabitlenmek sureti ile giyilebilen, otomatikleştirilmiş bir düşme-sezme sistemi geliştirilmiştir. Bu sensör ünitelerinin her biri, üç eksenli ivmelenme sensörü, üç eksenli jiroskop ve üç eksenli magnetometreden meydana gelmektedir. Erciyes Üniversitesinden alınan Etik Kurulu izni ile 7 kadın ve 7 erkek toplam 14 gönüllüden oluşan bir katılımcı grubu ile içerisinde en sık görülen 20 farklı düşme ve 16 farklı günlük aktivitenin bulunduğu standart bir hareket seti kullanılmıştır. 14 gönüllü bu 36 adet testin her birini 5’er tekrar ile gerçekleştirerek toplamda 2 bin 520 adet kayıttan oluşan bir aktivite veri tabanı oluşturulmuştur.

BU SİSTEMİN NE GİBİ AYRICALIKLARI BULUNUYOR?

Düşmelerin merkezi bir sisteme ihbar edilmesi için temel olarak iki yöntem bulunmaktadır. Bunlardan birincisi kullanıcı bildirgeli sistemler, ikincisi ise otonom sistemlerdir. Kullanıcı bildirgeli sistemler düşük maliyetli, kolay kullanımlı ve basit sistemlerdir. Bu anlamda başlangıçta avantajlı gibi görülmekle birlikte kişinin düşmelere bağlı bilinç kaybı veya bilinç kaybına bağlı düşmeler yaşaması durumunda sistem kullanışsız olmaktadır. Kişinin bilincini kaybetmesi oldukça tehlikeli bir durum ve acil yardıma en çok ihtiyaç duyduğu kritik zamandır. Bu nedenle bir düşme sezme sisteminin otonom olması bir gerekliliktir. Ancak bu noktada farklı çözümler ortaya çıkmaktadır; bunlar akıllı zeminler, kamera sistemleri ve giyilebilir donanımlar şeklinde sıralanabilir. Akıllı zeminler ve kamera sistemleri hem maliyetlidir hem de kişiyi belli bir alanda yaşamaya zorlamaktadır. Sosyal izolasyon denilen kişinin tolumdan kopmasına neden olan bu tür sistemler, uzmanlar tarafından da tavsiye edilmemektedir. Kamera sistemleri bu sınırlamalara ilave olarak, kişilerin izlenme hissine kapılmasına neden olmakta ve izlenme hissi kişilerin hareketlerindeki doğallığın kaybolmasına yol açmaktadır. Bu durum ise kişiyi düşmeye daha meyilli bir hale getirmektedir. Her ne kadar yeni teknikler ile kişinin görüntüsü açıkça değil, karıncalandırılarak veya siluet şeklinde izleme merkezine taşınsa dahi, kullanıcılar kamerayı görünce izlenme hissinden kurtulamamaktadırlar. Kendilerini çaresiz bir şekilde yerde yatarken birilerinin izlemesi hissi ve özel hayatın mahremiyeti korkusu, bu tür sistemlerin kullanıcı tarafından kabul edilmemesine neden olmaktadır. Bizim yaklaşımımız verinin önceden tanımlanmayan bir süre boyunca, pek çok farklı hareketin ardarda yapılması sureti ile kaydedildiği, gerçek düşme verilerine de uygulanabilir. k-NN yöntemi ile 2 bin 520 adet düşme yüzde 99.91 doğruluk ile tespit edilmiştir. Bu çalışmada geliştirilen otomatik karar algoritması hiçbir düşmeyi kaçırmamış ve bu nedenle yüzde 100 duyarlılık değerine ulaşılmıştır. Doğruluğun biraz daha düşük olmasının nedeni ise bazı günlük aktivitelerin düşmeler ile karıştırılmasından kaynaklanmaktadır. Ancak sistemin ürettiği yanlış düşme alarmı kullanıcı tarafından kolaylıkla iptal edilebilir. Sistemin düşme eylemini kaçırması ise oldukça tehlikeli sonuçlar doğurabilir. Bu bakımdan bizim geliştirdiğimiz sitem oldukça güvenlidir, düşmeler kesinlikle yakalanmış ve hiçbir düşme kaçırılmamıştır. Sistemin üretmiş olduğu yanlış ihbarların da ortadan kaldırılması ile ilgili olarak çalışmalarımız devam etmektedir. Bu konuda yapılan çalışmalar prestijli dergilerde yayınlanmış ayrıca Türk Patent Enstitüsüne de patent başvurusunda bulunulmuştur. Çalışma hakkında daha fazla teknik bilgiye www.aturan.com adresinde yer alan yayınlar&eserler sekmesinin altında ‘Detecting Falls with Wearable Sensors Using Machine Learning Techniques’ isimli çalışmadan ulaşabilirsiniz.

SON OLARAK BU PROJE İLE KAZANIMLAR NE OLACAKTIR?

Öncelikle hasta ve yaşlılarda kullanılacak olan bu sistem ile teknolojinin nimetlerinden faydalanılarak bu insanların düşmeleri otomatik olarak yakalanmak sureti ile bu kişilere acil yardımın yönlendirilmesi sağlanacaktır. Düşme eylemi neticesinde acil yardımın sağlanması hayati önem taşır. Kişinin iki saatten fazla süre ile düştüğü yerden kalkamamasına literatürde “long lie” yani uzun süre hareketsiz kalma denir. Bu durum pek çok kalıcı fizyolojik ve psikolojik etkilere neden olmaktadır. Uzun süre yerde kalma ısı kaybı, vuru, ezik gibi psikolojik etkilerin yanında korku ve travma gibi psikolojik etkilere yol açar. Örneğin düşmeye bağlı bir kırık neticesinde kişinin saatlerce acı çekmesi ve hareket edememesinin neden olacağı etkiler çok derindir. Bazı vakalarda düşme neticesinde kişinin günlerce hareketsiz kaldığı hatta bu halde öldükleri görülmüştür. Bu nedenle kişinin düşme eylemi neticesinde ivedilikle acil yardım görmesi gerekmektedir. Bu proje ile düşme risk grubundaki bireylere bir yardımcı cihaz tasarlanmıştır. Yaşlanan ve giderek yalnızlaşan toplumun bu teknolojiye olan ihtiyacını görmezden gelemediğim için bu konuda çalışmaya devam etmekteyim. Yakın bir gelecekte bu sistemin ticari sürümlerini oluşturarak toplumun kullanımına sunmayı planlamaktayım. RÖPORTAJ:KAAN AKBAŞ