Covid-19 Takibinde Giyilebilir Sağlık Teknolojilerinin ÇKKV Yöntemleri ile Değerlendirilmesi Evaluation of Wearable Health Technologies with MCDM Methods in Covid-19 Monitoring Önemli noktalar (Highlights) Covid-19 hastalarının giyilebilir sağlık teknolojileri ile uzaktan takibi. / Monitoring Covid-19 patients remotely with wearable health technologies. Uzaktan takip sonucu bulaşın azalması. /Reduction of transmission as a result of remote monitoring. Doktor-hasta temasının en aza indirgenmesi. /Minimization of doctor-patient contact.
People have struggled with many infectious diseases throughout history. Today, the Covid-19 is being fought. One of the most important things for people who have or are at risk of getting Covid-19 is social isolation. Many countries resort to different ways to ensure social isolation. For this, remote patient monitoring systems have been developed. In this study, the problem of the selection of Covid-19 remote patient monitoring systems is discussed. Seven Wearable Health Technology (WHT) products were evaluated with a total of 10 criteria, including the important symptoms used in the patient tracking systems. The weights of 10 criteria determined by the Analytical Hierarchy Process (AHP) method were calculated, and these weights were used in the solution of The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE), and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS) methods. WHT products were compared. As a result, the most appropriate patient follow-up system was determined. This study generates differences in terms of evaluating seven different products and ten criteria in total with MCDM methods. A more comprehensive evaluation has been made in the literature than the studies in this field.
Endüstri 4.0 döneminin başlamasıyla beraber fabrikalar akıllı üretim sistemine geçiş yapmaya başlamıştır. Bu geçiş giyilebilir teknolojilerin, insan-makine etkileşimi için oldukça faydalı olduğunu göstermiştir. Endüstriyel giyilebilir cihazlar oldukça fazla olmakla birlikte, akıllı gözlükler bu sektörde önemli bir yer kaplamaktadır. Akıllı gözlüklerin arttırılmış gerçeklik (AR) uygulamaları için uygun bir taban olması akıllı gözlüklerin kullanımını arttıran bir diğer faktördür. Sektörün önde gelen firmalarının da akıllı gözlükleri üretim, bakım ve lojistik, kalite kontrol, tasarım ve işçi eğitimi gibi alanlarda kullanmaya başlamasıyla, firmalar arası rekabet artmıştır. Şirketlerin yapacağı akıllı gözlük seçimi, şirket bünyesine büyük değerler katabileceği için seçilen akıllı gözlüğün şirketin tüm ihtiyaçlarını karşılayabilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada endüstriyel alanda kullanılabilecek en uygun akıllı gözlük seçimi problemi ele alınmıştır. Problem doğrultusunda sektörün öncüsü olan 7 farklı akıllı gözlük ele alınmıştır. Bu alternatiflerin değerlendirilmesi için ürünün maliyeti, pil ömrü, ergonomik olması, dahili bellek kapasitesi ve görüş alanı özellikleri kriterler olarak belirlenmiştir. Bu kriterler doğrultusunda alternatifler, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiştir. Elde edilen bu ağırlıklar Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS) ve The Preference Ranking Organization METhod for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) yöntem çözümlerinde kullanılmıştır. Yapılan çözüm sonucunda PROMETHEE yönteminde en iyi alternatif Magic Leap One olurken, TOPSIS yönteminde en iyi alternatif Google Glass Enterprise Edition 2 ürünü olmuştur.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.