Son zamanlarda özellikle COVID-19 ve benzeri salgın hastalıklar nedeniyle diyabet vb. kronik rahatsızlıkları olan hastaların uzaktan takip edilmesi önem kazanmıştır. Evde bakım gerektiren diyabet hastaları için günlük insülin doz ayarlamaları periyodik yapılan kan şekeri ölçüm değerlerine dayalı olarak kendileri veya bakıcıları tarafından yapılmaktadır. Bu durum ise hastalar için ilgili diyabet uzmanı (hemşire, doktor) ile sıklıkla iletişim halinde olunmasını zorunlu kılmaktadır. Hastaların kırsal alanda yaşayıp sağlık alanlarına erişimlerinde zorluk yaşamalarına ek olarak özellikle COVID-19 sonrası gelen kısıtlamalar nedeniyle hastaların insülin dozu takiplerinin uzaktan yapılması daha da önemli hale gelmiştir. Bu tezde, bahsedilen problemlere çözüm olarak diyabet hastalarının dinamik insülin doz ayarlamaları için bir karar destek yöntemi önerilmekte ve aynı zamanda uzaktan takibi için mobil uygulama gerçeklemesi sunulmaktadır. Önerilen karar destek yöntemi, diyabet polikliniğinde mevcut durumda olan hastalara verilen manuel form bilgilerine dayanmaktadır. Geliştirilen uygulama, kan şekeri ölçüm değerlerinin girilmesi, görüntülenmesi, karar destek algoritması sonucu insülin doz ayar bildirimi, randevular, uzman ile direkt mesajlaşma gibi özelliklere sahiptir.
Recently, due to the COVID-19 pandemic, remote patient care and monitoring systems have become important especially for patients with chronic diseases such as diabetic patients. Daily insulin dosage adjustment of home care diabetic patients is done by themselves or it is based on periodic glucose measurements. This requires home care patients to be frequently in contact with the health expert such as doctor, physician or nurse. In addition to the fact that patients live in rural areas and have difficulties in accessing health care centers, it has become more important to monitor the insulin dose of patients remotely, especially due to the restrictions after COVID-19. In this thesis, we propose a decision support method for dynamic adjustment of daily insulin dosages of diabetic patients, and also present implementation of a mobile application for remote monitoring. The proposed decision support method is based on existing information provided as manual forms to patients in diabet clinics. The developed application has properties such as recording of glucose measurements, monitoring of them, notification of insulin dosage adjustment as a result of decision support algorithm, appointments, and direct messaging with an expert.
