Dış Kaynaklı Proje Süreçleri Yönetim Sistemi
Solak S. (Yürütücü), Uçar M. , Aktaş F. , Adjevi A.
Tip 1 diyabet, dünya genelinde artan prevalansı, yüksek mortalite oranı ve kronik komplikasyonlarıyla halk sağlığı açısından kritik bir sorundur. Geleneksel kan şekeri izleme yöntemleri invaziv, maliyetli ve hasta uyumunu zorlaştırıcı niteliktedir. Sürekli glikoz izleme (CGM) sistemleri bu sorunu kısmen çözmekle birlikte, cihaz maliyetleri, kısa kullanım ömürleri ve uzun vadeli glikoz tahminindeki sınırlılıkları nedeniyle yetersiz kalmaktadır. Bu proje, Tip 1 diyabetli hastalar için Shapley değerlerine dayalı açıklanabilir derin takviyeli öğrenme (Explainable Reinforcement Learning, XRL) temelli bir sanal glikoz izleme sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Sistem, kalp atım hızı, fiziksel aktivite, vücut sıcaklığı, uyku kalitesi ve insülin alımı gibi biyometrik verileri bütünleştirerek, bireyselleştirilmiş glikoz tahminleri üretecektir. Shapley değerleri, bu biyometrik özelliklerin glikoz tahminine katkılarını matematiksel olarak açıklanabilir hale getirecektir. Böylece, model kararlarının şeffaflığı artırılarak hem hastalar hem de sağlık çalışanları için güvenilir bir dijital karar destek altyapısı oluşturulacaktır. Geliştirilecek yazılım tabanlı sistem, invaziv ölçüm yöntemlerine karşı maliyet etkin ve sürdürülebilir bir alternatif sunarak, kişiselleştirilmiş diyabet yönetiminde yeni bir paradigma oluşturacaktır.