Image Image Image Image Image Image Image Image Image Image
Scroll to top

Top

Sağlık Uygulamalarının Yaşamsal Veri Toplama Stratejileri

Sağlık Uygulamalarının Yaşamsal Veri Toplama Stratejileri
Can Aytı

Samsung, WebMD, Apple ve Google pek çok sağlık uygulaması içeren oyunlara sahip.  Amaçları ise tüketicilerin tüm sağlık verilerini tek bir noktada görebilmeye yardımcı olmak. Peki tüm bu veriler iyi bir sonuca ulaşabilmek için yeterli mi yoksa eksik mi?

Sağlık politikaları, yeni tedavi seçenekleri, demografik yaşlanma ve yükselen enflasyon, tüketicilerin sağlığını iyileştirmeye ve düşük maliyette sağlıkla ilgili yenilikler sunmaya odaklanmış durumda. Sağlık hizmeti sağlayanlar ve tüketiciler, etkili bir şekilde sağlık hizmetlerini hastalara bağlayarak geleneksel klinik ortamını değiştirmeye yöneldi. Mobil teknolojilere yapılan yatırımı artırmak için çalışmalarda bulunan sağlık araştırmacıları, özellikle akıllı cep telefon ve bileklik  piyasanın değişmesinde ve yükselişe geçmesinde önemli rolleri üstlendi.

Firmalar, tüketicilerle ilgili yeni verileri toplayabilmek için mobil teknolojilerden faydalanmaktadır. Ayrıca tüketicileri de mobil cihaz kullanımına dahil etmek için uyguladıkları belli teşvik politikaları vardır.

Sağlık Uygulamaları Fitness Yapanların Adımlarını Takip Etmektedir:

Fitbit, Jawbone ve Samsung Gear Fit gibi giyilebilir cihazlar pazarın en önemli yüzdelerini oluşturmaktadır. Şimdilerde gelişmekte olan uygulamaların çoğu, akıllı telefonlar ya da giyilebilir cihazlarla senkronize edilmiştir. Böylelikle daha kolay ve daha sağlıklı iş çıkartmak, firmaların öncelikli hedefleri haline gelmiştir.

Samsung S Health, Galaxy S5’e önceden entegre edilmiş beslenme, fitness ya da sağlıklı yaşam platformu sağlamaktadır. Cihazda bulunan dahili kalp hızı monitörü sayesinde, telefonun arka kamerasının altında bulunan sensörlerle, egzersiz öncesi ve sonrası kalp hızını izlemek mümkündür.

Diğer S sağlık hizmeti özellikleri ise: Adımları sayabilen bir yürüyüş arkadaşı, kalori sayabilen bir gıda takipçisi ya da egzersiz arkadaşı olarak kullanıcılara eşlik edebilmektedir.

WebMD Healthy Target:

Diyabet, hipoglisemi ya da obezite gibi kronik hastalıkları bulunan kişiler için tasarlanmıştır. Fiziksel aktivite, uyku, kan şekeri takibinde bulunup aktivitelerini yönetmek isteyen herkes için giderek popülaritesi artan bir uygulama haline gelmiştir. Uygulamanın kullanım sonrası ilgili hekime onaylı içeriği sunması, kullanıcıların alacakları yeni kararlarda güven duygusunu oluşturarak  uygulamaya olan bağlılıklarını artırmaktadır.

Apple Health:

Kalp hızı, yakılan kalori, kan şekeri ya da kolesterol gibi kişiye özel biyometrik verileri görüntüler. Amacı: Kolay okunur gösterge tablosundaki tüm verileri harmanlayan tek bir uygulama sağlamaktır.  Bu uygulamaların pek çoğu oldukça uzun bir süre için iPhone‘a bağlıdır ancak Apple Health bu uygulamaları uygun bir kaynakta derleyecektir.

electronic-medical-records

Çok fazla sağlık verisi reçete için bir endişe oluşturur mu?

Gartner Araştırma Direktörü Anurag Gupta fitness ve hasta izlemenin kritik yönünü, mobil cihaz ara yüzünün oluşturduğunu söyledi. Tek düzelik sağlamak ve veri kalitesini korumak için tıbbi cihazlar ve takılabilir aksesuarlardan verilerin gönderilmesi daha sonra da bu verilerin korunmasının işleri zorlaştırabileceğini açıkladı. Gupta’nın tahminlerine göre şirketler, kullanıcılar tarafından oluşturulan birçok veriyi toplamak isteyecektir. Yürüyüşçüler, futbolcular için ayakkabı reklamları yapmak isteyen firmalar bu verilere ihtiyaç duyacaktır. Mevcut ilaç firmaları da verilerle ilgilenecektir.  Hastane ve ayakta hastaların ötesinde, belirtilen dataları toplamak, bütünsel hasta profili oluşturmak amacıyla, elektronik sağlık kayıtları (EHR) sistemleri içinde, giyilebilir cihazlardan veri toplayan bir araç yer alacaktır. Toplanan veriler, belirli kurallar çerçevesinde kullanılabilir şekilde sınıflara ayrılacaktır.

Bunun da ötesinde,uygulamanın neler yapabileceği, nasıl veri topladığı da sınıflandırma için önemli hususlardandır. Hastalığı tedavi etmek için doktorlar tarafından kullanılan uygulamalar da bu sınıflandırmaya tabi tutulacaktır.

Indiana Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatri Profesörü Aeron Carroll  hasta için otomatik olarak iyi ya da kötü sonuçları gösteren ve yanlış durumlarda doktoru ya da ilgili sağlık personelini  önerebilen yapılar geliştirmeyi önerdi. Hastaların önemli bir sayısının bu talebi olumlu karşılayacağı düşünülse de, doktorların bu tür sistemler içinde zaman ve para yatırımı olmayacak. Ancak hastanelerin ve sağlıkla ilgili ofislerin ek iş yaratması bekleniyor.

Tıp sektöründe veri izlemelerin bu türü görülene kadar hastalarla ilgili verileri fitness uygulamaları aracılığıyla toplamak ve sağlık kuruluşları tarafından yapılan araştırmalarda kullanmak zor olacaktır. Bu sebeple Samsung, WebMD, Apple ve Google gibi büyük şirketlerin çabaları veri toplama konusunda düşüş gösterebilir.

Submit a Comment