Akıllı Tabanlıklar Yürüyüş Tabanlı Sağlık Takibinin Geleceğini Açığa Çıkarıyor

Hepimizin günlük olarak yaptığı aktivitelerden biri yürümektir. Kendi ya da başkalarının yürüyüş biçimine fazla dikkat etmiyor olabilirsiniz, ancak yürüyüşleri sağlıkları hakkında çok şey söyleyebilir.

Bu, merkezi sinir sisteminin uzuvlarımızın hareketini kontrol etmesi ve beden hareket halindeyken duruşu korumasına dahil olması nedeniyle gerçekleşir.

Hareket ve yürüme bozuklukları aslında nörolojik hasar, kas-iskelet hastalıkları ve dejeneratif patolojilerin bir sonucudur. Geleneksel olarak, bu durumlar doktorlar tarafından fiziksel ve tıbbi muayenelerle teşhis edilir, yürüyüş analizi ise yalnızca ileri düzey hastanelerde ve sınırlı sayıda hastada yapılır.

Birçok bilim insanı, bu hastalıklara risk altında olan tüm hastalar ve uzun vadeli rehabilitasyona ihtiyaç duyanlar için yürüyüş analizinin yapılması gerektiğini savunmaktadır. Bunun birçok nedeni vardır.

Örneğin, ABD nüfusunun yaklaşık %7’si yürüyüş, koşma, etrafta hareket etme veya merdiven çıkma gibi ciddi ambulatuvar zorluklar yaşamaktadır. Bu ambulatuvar zorluklar, demans ve Parkinson hastalığı (PD) gibi birçok nörokognitif bozukluğun yaygın ve önemli bir özelliğidir ve bu bozukluklar artış göstermektedir.

Özellikle PD, kas hareketlerini kontrol etmede zorluklara yol açar ve bu durum postüral istikrarsızlık ve yürüyüş donması olarak görülür. İnme ise asimetrik uzuv hareketlerine neden olur.

Ayrıca bu hastalıkların büyük maliyetleri de vardır. Örneğin, hareket bozuklukları ABD GSYİH’sinin yaklaşık %5’ine mal olmaktadır. Bu hastalıkların birçoğu, düzensiz yürüyüş ve yürürken ortaya çıkan düzensizlik gibi azalan motor kontrol ile tanımlanır.

Motor belirtilerdeki bu değişiklikler hastalık teşhis edilmeden çok önce tespit edilebilir ve tedavide yardımcı olabilir. Örneğin, PD’de klinik tanı kriterleri karşılandığında hastanın nöronlarının çoğu zaten dejeneredir.

Bu nedenle, günlük aktiviteler sırasında yürüyüş ve plantar basıncın izlenmesine açık bir ihtiyaç vardır; bu, çeşitli bozuklukların erken tespitine yardımcı olur ve hastalığın ilerlemesini önleyebilecek ve yavaşlatabilecek erken müdahaleyi mümkün kılar.

Erken aşamada yürüyüş düzensizliklerini belirlemek, sağlık profesyonellerinin kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımları benimsemesini ve genel hasta sonuçlarını iyileştirmesini sağlar.

Belirli durumların teşhis ve yönetimine ek olarak, yaşlı nüfusta yürüyüş analizi, genel sağlık ve bağımsızlığı korumak için invaziv olmayan ve maliyet etkin bir yöntem sunar.

Burada, akıllı telefonlar, sensörler ve algılayıcı kumaş gibi teknolojiler, bireylerin aktivitelerini izlemek için düşük maliyetli ve kolayca temin edilebilir seçeneklerden bazılarıdır. Giyilebilir cihazlar da yürüyüşün günlük gözetimini sağlayarak kritik bir rol oynayan bir diğer önemli araçtır.

Özellikle, sensörleri ayakkabılara entegre ederek giyilebilir elektronik cihazlar oluşturmak, tıbbi uygulamalarda plantar basınç dağılımını ölçmek için kullanılan basınç algılayıcı platformlarının sorununu aşan umut verici bir strateji sunar.

Bu platformların kullanımı zaman ve uzamsal kısıtlamalarla sınırlıdır. Bu nedenle yeni bir çalışma, yürüyüş gibi ağırlık taşıyan aktiviteler sırasında tabanın üzerindeki kuvvet dağılımını (plantar basınç) mekânsal olarak izleyen akıllı kablosuz bir tabanlık sistemi geliştirdi. Bu tamamen entegre, kendi kendine güç sağlayan sistem, çoklu modlarda gerçek zamanlı yürüyüş görselleştirmesini mümkün kılar.

Entegre Sensör Ağıyla Gerçek Zamanlı Yürüyüş İzleme

Ohio State Üniversitesi araştırmacıları, ayakta durma, yürüme ve koşma biçiminizi gerçek zamanlı izleyen yeni bir giyilebilir akıllı tabanlık tasarladı. Bu sistem, kullanıcıların yalnızca duruşlarını iyileştirmelerine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda topuk ağrısının yaygın nedeni olan plantar fasciit gibi basit durumlardan Parkinson hastalığı gibi daha ciddi koşullara kadar erken uyarılar sağlar.

Bu giyilebilir cihaz, yirmi iki küçük (CNT/ACET/PDMS) basınç sensörü kullanılarak inşa edildi ve ayakkabıların üst kısmına küçük güneş panelleri güç kaynağı olarak yerleştirildi.

Tüm sistemi etkili ve sürdürülebilir bir şekilde beslemek için, yüksek güç yoğunluğu, yüksek güç dönüşüm verimliliği ve kullanım sırasında mekanik gerilmelere dayanacak kadar esnek bir esnek perovskit güneş hücresi (FPSC) tasarlandı.

Sistem, bir kişinin yürüyüşüne dayalı gerçek zamanlı sağlık takibi sunar; bu süreç, parmak izleri kadar benzersizdir.

Basınç algılama verileri daha sonra Bluetooth aracılığıyla bir akıllı telefona hızlı ve ayrıntılı analiz için iletilir. Veri gerçek zamanlı olarak aktarılır ve bu, kullanıcının akıllı telefon uygulamasında plantar basınç dağılımını üç farklı modda görselleştirmesini sağlar.

“Vücudumuz, farkında bile olmadığımız birçok faydalı bilgi taşır. Bu durumlar zamanla da değişir, bu yüzden amacımız bu sinyalleri elektronikle çıkarıp çözümleyerek daha iyi öz bakım kontrollerini teşvik etmektir.”

Elbette bu, son birkaç yılda artan ilgi gören ilk giyilebilir deneme değildir. Ancak önceki prototipler düşük enerji sınırlamaları ve istikrarsız performansla karşılaştı.
Bu nedenle ekip, giyilebilir cihazlarının dayanıklı olmasını, tutarlı ve güvenilir bir güç sağlamasını ve verileri yüksek doğrulukla toplayıp analiz etmesini sağlamalıdır.

“Cihazımız yüksek çözünürlük, mekânsal algılama, kendi kendine güç sağlama yeteneği ve makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştirme açısından yenilikçidir. Bu yüzden bu araştırmanın, bu alanın öncü başarıları üzerine daha da ilerleyebileceğini düşünüyoruz.”

– Çalışmanın baş yazarı Qi Wang, Ohio State’da malzeme bilimi ve mühendisliği doktora öğrencisidir

Science Advances dergisinde yayınlandı¹, çalışma tamamen kendi kendine güç sağlayan akıllı sistemin geliştirilmesini detaylandırmaktadır.

Bu tabanlık, poliimid (PI) kapsülleme katmanları, elektrotlar, karbon nanotüp/asetilen siyahı/polidimetilsiloksan (CNT/ACET/PDMS) ve bir PDMS katmanından oluşur. PDMS, biyouyumluluğu, esnekliği ve çeşitli şekillere kalıplanabilme yeteneğiyle bilinir.

Sensörler, basınç sinyallerini elektrik sinyallerine dönüştürdükleri PDMS katmanına yoğun bir şekilde entegre edilmiştir. Sinyaller, baskılı devre kartı (PCB) üzerindeki analog-dijital dönüştürücü (ADC) tarafından toplanır ve bir mobil cihaza iletilir.

PDMS’nin sensör yapısal malzemesi olarak kullanılması ve sensörlerin PDMS katmanına gömülmesi, tabanlığın son derece dayanıklı olmasını sağlar; bu da gerilme, bükülme ve katlanmaya dayanabilme yeteneği verir.

Hareket yakalama için akıllı kıyafetlerin sporu ve fizyoterapiyi nasıl değiştirebileceğini öğrenmek için buraya tıklayın.

Yapay Zeka Destekli Hareket Tanıma ve Sürdürülebilir Güç Çözümü

CNT/ACET/PDMS basınç sensörlerinin tasarım ve geliştirilmesinin yanı sıra, tamamen entegre, kablosuz akıllı tabanlık sistemi iki başka büyük başarıya da imza attı; bunlar sürdürülebilir bir güç kaynağı sağlamak ve AI kullanarak hareket durumlarını yakalayıp doğru bir şekilde tanımaktır.

Ekip, farklı insan hareket durumlarını sınıflandırmak ve tanımak için akıllı tabanlık sistemine destek vektör makinesi (SVM) öğrenme modelini entegre etti.

Derin öğrenme modellerine kıyasla, bu makine öğrenme modeli daha hızlı eğitim hızı, büyük veri setlerine bağımlı olmama, iyi tanımlanmış karar sınırları ve net optimizasyon hedefleri gibi avantajlar sunar; bu da çalışmaya uygun olmasını sağlar.

Model, sekiz farklı hareket durumunda toplanan verilerle eğitildi. Veri seti toplam 1275 etiketli örnek içeriyordu; bunların %80’i eğitim, geri kalanı doğrulama için kullanıldı.

Eğitildikten sonra, SVM modeli giriş verilerini sınıflandırabilir ve tanıma sonuçları üretebilir; çalışma, tüm eğitilmiş durumlar için %100 doğruluk elde edildiğini belirtti.

Bu gelişmiş modeli kullanarak sistem, sekiz farklı hareket durumunu tanımlayabildi. Bu, oturma ve ayakta durma gibi statik hareketlerin yanı sıra çömelme ve koşma gibi daha dinamik olanları içerir. Ayrıca tek bacak üzerinde durma, yürüme ve merdiven çıkma ve inme de kapsanır.

Ayak parmağından topuğa kadar sensör dağılımı, araştırmacıların yürüyüş ile koşma gibi farklı aktivitelerde ayak bölümlerindeki basıncın nasıl değiştiğini görmelerini sağlar.

Parmak ve topuk bölgelerindeki karmaşık basınç desenleri nedeniyle, bu bölgelerde daha fazla sensör yerleştirilirken, kemer bölgesinde daha az (sadece iki) sensör bulunur. Bu tasarım stratejisi, sınırlı sensör sayısına rağmen ayak basıncının temel bilgilerini etkili bir şekilde yakalamayı sağlar.

Beklendiği gibi, yürürken basınç topuktan parmaklara doğru sıralı olarak uygulanırken, koşmada neredeyse tüm sensörler aynı anda basınca maruz kalır. Ayrıca, yürürken basınç uygulama süresi toplam sürenin sadece yaklaşık yarısını, koşarken ise sadece yaklaşık dörtte birini oluşturur.

Güvenlik açısından, ekip tabanlıklar için esnek ve güvenli malzemeler kullanarak cihazlarının düşük riskli olmasını sağlıyor.

Sürekli kullanım için ekip, giyilebilir sistemi besleyen küçük lityum piller yerleştirdi. Esnek perovskit güneş modülleri (FPSM’ler) güneş ışığını enerjiye dönüştürür ve bu enerji pillerde depolanarak kendi kendine yeterli bir enerji kaynağı sağlar. Bu piller, konfor, kullanım kolaylığı ve stabiliteyi artırmak için tabanlığın kemer bölgesine entegre edilmiştir ve kullanıcının günlük aktivitelerini etkilemez veya zarar vermez.

Kişiselleştirilmiş, Önleyici ve Tahmin Edici Sağlık Hizmetlerine Doğru

Performans açısından, araştırmacılar tarafından oluşturulan akıllı tabanlıklar etkileyici sonuçlar gösterdi. 180.000 sıkıştırma ve gevşeme döngüsünden sonra bile belirgin bir bozulma yaşamadılar; bu, stabilitelerini ve uzun vadeli dayanıklılıklarını gösterir.

“Arayüz esnek ve oldukça ince, bu yüzden tekrarlayan deformasyon sırasında bile işlevsel kalabilir. Yazılım ve donanımın birleşimi, sınırlı olmasını engeller.”

– Li

Bu akıllı tabanlıklarla araştırmacılar, Parkinson hastalığı, kas-iskelet bozuklukları ve diyabetik ayak ülserleri gibi ayak basıncıyla ilgili durumlar gibi nörolojik koşullarla ilişkili erken anormallikleri tespit etmek için yürüyüş analizini desteklemeyi amaçlıyor.

Sistemin düşük maliyeti, mekanik sağlamlığı ve üretim kolaylığı, yüksek kemerli ya da düz ayaklı hastalar için özelleştirilmiş, ergonomik tasarımlara olanak tanır.

Ayrıca, yeni sistemde AI kullanımı, sağlık hizmetlerini her bireyin özel ihtiyaç ve yaşam tarzına göre uyarlamayı mümkün kılar. Bu, kullanıcıların duruşlarını düzeltmek, yaralanmaları önlemek ve rehabilitasyonu izlemek için de kullanabilecekleri anlamına gelir.

Ancak bu hepsi değil; araştırmacılar ayrıca sistemlerinin gelecekte hareket optimizasyonu, yorgunluk tahmini ve özelleştirilmiş fitness eğitimi için uyarlanabileceğine inanıyor. Çalışma şunu belirtti:

“Genel olarak, entegre akıllı tabanlık, bir sonraki nesil sağlık hizmeti uygulamaları ve nesnelerin internetini devrim niteliğinde değiştirecek uygulanabilir bir çözüm sunar. Malzemeler, cihazlar, donanım ve yazılımın sinerjisini içeren bu konsept, alternatif alanlara genişleyebilir ve insan ile dünya arasındaki dijital etkileşim için heyecan verici fırsatlar açabilir.”

Şimdi, bu giyilebilir cihazları ne zaman temin edebileceğinizi merak ediyorsanız, araştırmacılar teknolojinin önümüzdeki üç ila beş yıl içinde ticari olarak kullanılabilir olmasını bekliyor.

Şimdilik, araştırmacılar sistemlerinin jest tanıma yeteneğini daha da geliştirmek için çalışıyorlar; bu, daha çeşitli popülasyonlarda test edilmesini gerektirecek. Li’ye göre:

“Bireyler arasında çok fazla varyasyon var, bu yüzden bu muhteşem yetenekleri farklı popülasyonlarda göstermek ve eğitmek, daha fazla dikkat etmemiz gereken bir konu.”

Gerçek zamanlı olarak solunum kondensatını hastalıklar için analiz edebilen yeni akıllı maskeyi öğrenmek için buraya tıklayın.

Yenilikçi Şirketler

Nike Inc.

Giyilebilir cihazlar dünyasında, teknoloji devleri Apple (AAPL ) ve Alphabet Inc. (GOOG ) (GOOGL ) önemli bir pazar payı elde etmiştir. Apple, Apple Watch ile giyilebilir sağlık teknolojisinde lider konumda iken, Google fitness takip cihazı Fitbit ile iz bırakmaktadır.

Ancak bugün, dijital sağlık ve akıllı giyim ürünlerini sürekli genişleten ayakkabı devi Nike’ı ele alacağız.

Giyilebilir cihaz pazarında, Nike yıllar içinde spor saatleri ve aktivite takip bantları gibi bilekte takılan çeşitli ürünler sundu.

Geçen yaz, Nike, adından da anlaşılacağı gibi, ayak şeklinize gerçek zamanlı olarak uyum sağlayarak optimal bir his sunan Adapt BB adlı kendi bağcıklarını otomatik ayarlayan basketbol ayakkabısını piyasaya sürdü. Ayakkabının içinde bulunan özel motor ve dişli sistemi, ayağınızın etrafındaki boşluğu algılar ve ardından sıkı bir oturuş sağlamak için ayarlama yapar.

Nike Adapt BB, bir uygulama ve gelişmiş bir güç bağcık sistemiyle gelen sürekli güncellenen bir performans ürünüdür. Şirket, ayakkabısının tanıtımını basketbol üzerinden yapmayı seçti; FitAdapt sistemi gelecekte diğer spor ve yaşam tarzı ürünlerine de uygulanacak şekilde geliştirilecek.

Nike ayrıca duyurdu iyileşme teknolojisi sağlayıcısı Hyperice ile Hyperboot adlı teknoloji destekli botları geliştirmek için bir ortaklık. İş birliğinin amacı, sporcunun performansını ve iyileşmesini artırmak için giyilebilir teknoloji geliştirmektir.

Bu batarya ile çalışan yüksek bilekli ayakkabılar, ısınma ve iyileşme süreçlerine fayda sağlamak üzere tasarlanmıştır. Botlar, bir düğmeye basarak üç seviyeye kadar ayarlanabilen ısı ve dinamik hava-kompresyon masajı sunar.

“Hyperboot, bir unvan için oynuyorsanız ya da işte uzun saat ayakta kalıyorsanız, vücudu aktiviteye hazırlamaya yardımcı olur.”

– Tobie Hatfield, Nike Athlete Innovation kıdemli direktörü

Bu ortaklık ayrıca, termoelektirik soğutucular kullanarak anlık ısıtma ve soğutma sağlayan çok yönlü bir yelek üzerinde çalışıyor; bu, sporcuların kontrol edemedikleri ortamı hedeflemelerine olanak tanır. Yelekteki termal modüllerin sensörleri, vücut sıcaklığını otonom olarak izler ve korur.

84,5 milyar dolarlık piyasa değerine sahip Nike hisseleri şu anda hisse başına 57,23 $ fiyatla, yılbaşından bu yana %24,5 düşüşle işlem görüyor. EPS (TTM) 3,01, P/E (TTM) 19,04 ve ROE (TTM) %31,93. Nike ayrıca %2,80 temettü verimliliği ödemektedir.

Şirket finansallarına gelince, Mart 2025’te Nike raporladı 28 Şubat 2025’te sona eren üçüncü çeyrek sonuçlarını; bu dönemde 11,3 milyar $ gelir elde etti, bir önceki yıla göre %9 azaldı, brüt marj %41,5’e düştü ve seyreltilmiş hisse başına kazanç 0,54 $ olarak gerçekleşti; bu da %30 azalma anlamına geliyor.

Çeyrek sonundaki nakit ve nakit benzerleri ile kısa vadeli yatırımlar 10,4 milyar $ iken, Nike hissedarlara 594 milyon $ temettü ve 499 milyon $ hisse geri alımıyla toplam 1,1 milyar $ geri döndürdü.

“Teşvik edici olan, NIKE’in bu çeyrekte etkili bir performans sergilemesi; sporla, atlet hikayeleri, performans ürünleri ve büyük spor anlarıyla liderlik etmesi. İş ortamı dinamik, ancak NIKE için en önemli şey, atletlere yeni ürün yenilikleri sunmak ve spor aracılığıyla marka ivmesini yeniden alevlendirmektir.”

– CEO Elliott Hill

Dördüncü çeyrek için şirket, beklenenden daha keskin bir düşüş öngörüyor. İlginç bir şekilde, bu yıl Nike, neredeyse otuz yılda ilk kez Super Bowl reklamını yayınladı. Şirket şu anda, özellikle Vietnam, Endonezya ve Çin’deki tedarik zincirini etkileyen Başkan Donald Trump’ın karşılıklı tarifeleri tehdidiyle karşı karşıya.
Giyilebilir cihazların bir sonraki dalgasını öğrenmek için buraya tıklayın.

Sonuç 

Dünya nüfusu hızla yaşlanırken, fiziksel fonksiyon ve bağımsızlığın korunması, genel refahları için son derece önemli hale geliyor. Burada, yürüyüş izleme, nörolojik sistemi etkileyen çeşitli yaşa bağlı durumları değerlendirmek ve yaşlı nesillerin sağlık ve olası hareket kısıtlamaları hakkında değerli içgörüler sunmak için maliyet etkin bir yol sağlamak açısından anahtardır. Yürüyüş analizi ayrıca anormallikleri kronik veya sakatlayıcı hale gelmeden önce tespit etmek için umut vaat eden bir erken tanı aracı sunar.

Gerçek zamanlı yürüyüş analizine sahip en yeni kendi kendine güç sağlayan sistem, önleyici sağlıkta büyük bir potansiyel sergiliyor. AI ve akıllı telefon uygulamalarıyla entegrasyonu, duruş düzeltme, yaralanma önleme ve hatta düşme tespitini geniş kitlelere erişilebilir kılarak daha sağlıklı bir nüfus ve gelecek teşvik edebilir!

Referans Alınan Çalışmalar:

1. Wang, Q., Guan, H., Wang, C., Lei, P., Sheng, H., Bi, H., Hu, J., Guo, C., Mao, Y., Yuan, J., Shao, M., Jin, Z., Li, J., & Lan, W. (2025). Doğrusal olmayan sinerjik basınç algılamasıyla yürüyüş izleme ve tanıma için kablosuz, kendi kendine güç sağlayan akıllı tabanlık. Science Advances, 11(16). https://doi.org/10.1126/sciadv.adu1598