Giriş ve Amaç Diabetes mellitus, yaşam boyu devam eden, iyileşmesi mümkün olmayan ve rastlanma sıklığı giderek artan sosyal ve toplumsal boyutları olan kronik bir hastalıktır (ADA, 2013). Uygun bir diyet, düzenli fiziksel aktivite, kan şekerinin kontrolü gibi öz-bakım aktiviteleri ile diyabet hastalığı kontrol altında tutulabilmektedir (Karakurt ve ark., 2013). Diyabetli bireylerin hayat tarzlarını değiştirerek olumlu sağlık davranışlarının kazandırılması diyabet tedavisindeki temel hedeftir. Bu araştırmada sağlık davranışlarını inceleyen sağlık inanç modeli perspektifinden uygulanan mobil bilgilendirme müdahalesinin sağlık inancı, öz-etkililik algısı ve kontrol odağına etkisi incelenecek olup bu müdahalenin olumlu etkide bulunacağı düşünülmektedir. Yöntem Bu çalışma Albert Sağlık Asistanı mobil uygulamasında Diyabet programı katılımcıları arasında gönüllü bir şekilde araştırmaya katılmayı kabul eden 250 diyabet hastası üzerinden yürütülecektir. Kontrol ve bilgilendirme grubuna girecek katılımcılar, kullanıcı ID’leri üzerinden rastgele bir şekilde bir gruba atanarak gerçekleşecektir. Katılımcılar, kontrol grubu ve bilgilendirme grubu olarak ikiye ayrılacaktır. Her iki gruba da onam formu gönderilmesinin ardından ön tester yapılacaktır. Bu kapsamda, katılımcılara Demografik Bilgi Formu, Çok Boyutlu Sağlık Kontrol Ölçeği, Diyabet Hastalarında Sağlık Kontrol Ölçeği ve Diyabet Yönetimine İlişkin Öz-Etkililik Ölçeği gönderilecek. Kontol grubuna iki ay boyunca jenerik içerikler gönderilirken, bilgilendirme grubuna iki ay boyunca diyabete özel içerikler gönderilecek. Ardından son değerlendirmelerin yapılabilmesi için son testler yapılacaktır. Bu kapsamda, katılımcılara tekrar Demografik Bilgi Formu, Çok Boyutlu Sağlık Kontrol Ölçeği, Diyabet Hastalarında Sağlık Kontrol Ölçeği ve Diyabet Yönetimine İlişkin Öz-Etkililik Ölçeği gönderilecektir. Bulgular Bu araştırma sonucunda; i) diyabet hastası grubunda öz-etkililik, kontrol odağı ve sağlık inancı son test puanlarının ön test puanlarına göre anlamlı düzeyde daha yüksek olması, ii) bilgilendirilen diyabet hastası grubunun öz-etkililik, kontrol odağı ve sağlık inancı son test puanlarının kontrol grubu diyabet hastası grubunun son test puanlarına göre anlamlı düzeyde daha yüksek olması beklenmektedir. Bununla birlikte hastanın hem bilgilendirildiği hem de bilgilendirildiği alanlarla ilgili pratik yapabileceği bir ortam sağlaması hedeflenmektedir. Tartışma ve Sonuç Diyabet tedavisinde hastanın hangi önlem ve tedaviyi uygulayacağını bilmesi kadar bu becerileri hayatına uygulayabileceğine inanması, sağlığının kontrolünün kendisininde olduğunu düşünmesi de önemlidir. Araştırmamız, mobil eğitim aracılığıyla diyabet hastalarının sağlık inançları ve kontrol algıları üzerindeki potansiyel etkileri incelemeyi amaçlamaktadır. Sonuçlar, diyabet alanında uygulama geliştirirken dikkate alınacak adımlar ve bunların değerlendirilmesi konusunda yol gösterici olacaktır.

Bu araştırmada sağlık davranışlarını inceleyen sağlık inanç modeli perspektifinden uygulanan mobil bilgilendirme müdahalesinin sağlık inancı, öz-etkililik algısı ve kontrol odağına etkisi incelenecek olup bu müdahalenin olumlu etkide bulunacağı düşünülmektedir.

Mobil Sağlık Uygulaması Kullanan Diyabet Hastalarında Sağlık Davranış Değişikliği: Sağlık Davranışlarını Belirleyen Faktörler Üzerine Bir Bilgilendirme Çalışması

Türkiye MS Derneği iş birliğiyle ve Roche Türkiye sponsorluğunda geliştirdiğimiz MS+ programımız, sağlık ve iyi yaşam alanında önde gelen teknolojileri ve projeleri onurlandıran Golden Pulse Ödülleri'nde "Yılın En Başarılı Sağlık Uygulaması" olarak seçildi. Bu ödül, bizleri daha sağlıklı bir gelecek için kendimizi geliştirmek ve en iyi hizmeti sunmak için motive ediyor. Hepinize çok teşekkür ederiz! MS+ programımızı 600’den fazla hasta güvenle kullanıyor. Kullanıcılarımız MS+ programı ile semptom günlüğü tutabiliyor, gün içerisinde nasıl hissettiklerini takip edebiliyor, MS özelinde eğitilmiş dil modeli sayesinde sesli asistana akıllarındaki soruları sorabiliyor ve alanlarında uzman sağlık profesyonelleri ile görüntülü görüşebiliyor. Nisan 2022’den bu yana kullanıcılarımız uygulamamız üzerinden tedavilerinde destek ihtiyacı duydukları psikoloji ile beslenme alanlarında için sağlık profesyonelleri 300’den fazla uzaktan görüntülü görüşme gerçekleştirdiler. Daha sağlıklı günlere doğru hep beraber emin adımlarla ilerliyoruz!

MS+ programımız, sağlık ve iyi yaşam alanında önde gelen teknolojileri ve projeleri onurlandıran Golden Pulse Ödülleri'nde "Yılın En Başarılı Health & Wellness Uygulaması" olarak seçildi!

Yılın En Başarılı Health & Wellness Uygulaması

Gerekçe Mobil sağlık (mHealth) uygulaması olan Albert sağlık asistanı, Abbott tarafından enteral beslenme (EN) alan hastalara sunulan hastane destek programının (PSP) yenilikçi sürdürülebilir bir hibrit/çevrimiçi platforma aktarılmasını sağlayabilir. Bu çalışmanın amacı, EN alan hastalar için sunulan PSP kapsamında Albert sağlık asistanının kullanılabilirliğini değerlendirmektir. Yöntemler Çalışmaya, PSP’lere yeni atanan toplam 13,441 tüp beslenmeli hasta dahil edilmiştir. Albert sağlık asistanının EN özel modülleri (sesli asistan, eğitim videoları ve diğer eğitim içerikleri ile hatırlatmalar) kullanımı, ana performans göstergeleri (APG; hastaların en az %50'si tarafından kaydedilmiş olması, çevrimiçi eğitim için kaydedilen hastaların en az %50'sine ulaşılması ve çevrimiçi eğitim kurslarının en az %30'unun Albert platformu üzerinden gerçekleştirilmesi) ve kullanıcı memnuniyetine dayanarak değerlendirilmiştir. &nbsp;Bulgular Genel olarak, PSP’ye yeni atanan 13,441 hastanın %74'ü (10,161) platforma kaydedildi, kaydedilen hastaların %93'ü (9489) çevrimiçi eğitim için ulaşıldı ve PSP’deki 20,370 çevrimiçi eğitimin %45'i (9226) Albert platformu kullanılarak gerçekleştirildi. Genel olarak, kaydedilen hastaların %59.6'sı (10,161'den 6062) sesli asistanı içeren modülleri kullanarak aktif kullanıcılar haline geldi (9376 soruya bağlı olarak 5050 kez [hastabaşı başına 1.85 soru]), eğitim videoları/diğer eğitim içerikleri (14680 kez 3344 hastaya tarafından) ve hatırlatıcılar (1379 hastalar tarafından etkinleştirildi). Hastalar, hizmetten %98 memnuniyet bildirdi. Sonuç EN üzerine modüllere sahip Albert sağlık asistanının kullanımı, APG’ler ve kullanıcı memnuniyeti açısından başarılı olarak değerlendirildi ve böylece EN uygulaması ortamında potansiyel faydalarını vurguladı; sürdürülebilir bir platform aracılığıyla artan hasta uyumunu sağlayarak, doğrudan HCP’ye erişim ve hastalara yardım ederek bakıcıların hayatını kolaylaştırmaktadır.

Mobil uygulamalar ve yapay zeka tabanlı konuşma araçları, kullanılabilirliği ve erişilebilirliği açısından sağlık hizmetleri sunumunda her geçen dün daha yaygın hale gelmektedir. Çalışma kapsamında, bu uygulamaların klinik faydalarını ortaya çıkarmak için astım hastalarının Albert Sağlık Asistanı mobil uygulaması ve kullanıcıların sesli sağlık asistanıyla olan deneyimleri analiz edilmiştir.

Yapay Zeka Tabanlı Konuşma Aracının Astım Uygulamasında Kullanımına Dair Tanımlayıcı Analiz

Arka Plan ve Amaçlar Diyabet yönetimi için özel olarak tasarlanmış mobil uygulamaların sayısı ve kullanılabilirliği gün geçtikçe artmaktadır. Albert Diyabet programı, hastaların diyabet öz yönetimine katılımlarını artırmayı amaçlayarak düzenli bildirimler göndererek kan şekerlerini ölçmelerini teşvik etmekte ve kan şeker düzeylerine dair bilgiler sunarak diyabetlerini yönetmelerine yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, kan şekeri değerlerini gözlemlemek &nbsp;için Albert Diyabet programını kullanan hastaların glukoz seviyelerindeki değişiklikler analiz edilmiştir. Yöntemler Anonim kullanıcı veri setleri kullanılarak, kaydedilmiş pre-glukoz seviyeleri olan, bir aydan fazla süre ile 92 katılımcının kayıtları retrospektif olarak analiz edilmiştir. Katılımcılar iki gruba ayrılmıştır: 30 veya daha fazla ölçüm kaydedenler (n=39) ve 30'an az ölçüm kaydedenler (n=53). Gruplar arasındaki pre-glukoz seviyelerindeki iyileşme, istatistiksel anlamlılık açısından ki-kare testi (p=0.0169) ve oran oranı (0.3548) kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular Uygulamayla 30 kez veya daha fazla etkileşime giren katılımcılar arasında %66.67'lik (26 hasta) anlamlı bir iyileşme oranı gözlemlenmiştir, ki bu, daha az sıklıkla kayıt yapan grupta %41.51'lik bir iyileşme oranı (22 hasta) ile karşılaştırıldığında önemli bir farktır. Bu anlamlı fark, &nbsp;dijital sağlık uygulamaları aracılığıyla düzenli diyabet yönetiminin, hastaların pre-glukoz seviyelerini iyileştirmede olumlu rolünü vurgulamaktadır. Sonuçlar Bu analiz, diyabet yönetimi için mobil sağlık uygulamalarının tutarlı ve düzenli kullanımının sunduğu önemli faydaları göstermektedir. Dijital sağlık uygulamaları ve geliştirilen diyabet programları, kullanıcılara sağlıklarını aktif bir şekilde izleme imkanı sağlayarak, pre-glukoz seviyelerini iyileştirmede önemli ölçüde yardımcı olur. Uygulama tarafından kolaylaştırılan aktif sağlık yönetimi, hastaların bilinçli yaşam tarzı ve beslenme kararları almalarında yardımcı olmaktadır ki bu da etkili diyabet yönetimi için esastır.

21. Uluslararası Endokrinoloji Kongresinde sunulan bu posterde, mobil sağlık uygulaması Albert, ve diyabet yönetimi için geliştirilmiş Diyabet programının etkinliği incelenmektedir. Çalışmada kapsamında, kan şekeri değerlerini gözlemlemek için Albert Diyabet programını kullanan hastaların glukoz seviyelerindeki değişiklikler analiz edilmiştir.

Düzenli Mobil Sağlık Uygulaması Kullanımıyla Diyabet Yönetiminin Güçlendirilmesi: Açlık Glikoz Düzeyi İyileştirmesine İlişkin Retrospektif Bir Veri Analizi

Giriş ve Amaç Diyabet riskinin tespiti, hem hastalığın teşhisi hem de önlenmesi açısından hayati önem taşımaktadır. Sayısız hesaplama yöntemi ve bilimsel çalışmaya rağmen, bu çalışmaların önemli bir kısmı laboratuvar testlerine dayanmakta ve düşük duyarlılık veya özgüllük göstermektedir. Albert Health olarak bu çalışma ile yalnızca hastalar tarafından toplanan demografik, klinik ve yaşam tarzı değişkenleri verilerini dikkate alarak diyabet riski tahmini için bir makine öğrenme modeli geliştirmeyi amaçladık.&nbsp; Yöntemler Çalışmada yaş, cinsiyet, hipertansiyon, kalp hastalığı, BMI, sigara içme öyküsü, glikoz düzeyi ve A1C özelliklerini içeren açık kaynaklı bir veri seti kullanılmıştır. Ön işleme aşaması, cinsiyeti bilinmeyen girişleri hariç tutarak, boş değerleri bırakarak ve A1c sütununu hariç tutarak yaş (&gt;18) ve BMI (14-50) için filtrelemeyi içermektedir. Geleneksel modeller (KNN, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Gradient Boosting, XGBoost ve Lojistik Regresyon) kullanılmıştır. Yaygın olarak kullanılan bir aşırı örnekleme tekniği olan SMOTE, sentetik veriler üreterek diyabetik sınıfın temsilindeki dengesizliği gidermek için kullanılmıştır. Değerlendirmede çapraz doğrulama, doğruluğun değerlendirilmesi, F1 skoru, kesinlik ve geri çağırma yöntemleri kullanılmıştır. Bulgular Değerlendirme sonucunda; korelasyon analizi, bazı önemli ilişkileri ortaya koymuştur: glikoz seviyesi (%44), yaş (%28), BMI (%22), hipertansiyon (%19), kalp hastalığı (%17), sigara içme geçmişi (%9) ve cinsiyet (%4). XGBoost modeli, 0.94'lük Çapraz Doğrulama skoru ile en iyi performansı sergilemiştir. Model, diyabetik (sınıf 1) ve diyabetik olmayan (sınıf 0) kategorilerde güçlü bir performans gösterdi; sırasıyla F1 skorları 0.90 ve 0.95, hassasiyet 0.95 ve 0.93, geri çağırma 0.85 ve 0.98 oldu. Glikoz seviyesi özelliği çıkarıldığında dahi model, 0.86'lık Çapraz Doğrulama skoru ile robust bir performans sergilemiştir. Sınıf 1 için F1 skoru, hassasiyet ve geri çağırma değerleri 0.77'ye düşerken, sınıf 0 için hafifçe azalmıştır. Sonuçlar Bu çalışma, makine öğreniminin diyabet risk tahminindeki etkinliğini göstermektedir. Doğrudan glikoz seviyesi ölçümleri olmadan bile doğru değerlendirmeler yapabilen bir model geliştirerek, erken müdahale ve sağlık sonuçlarının iyileştirilmesi için değerli bir araç sunuyoruz. Bu yaklaşım, diyabet önleme stratejilerini güçlendirme ve sonuç olarak hasta bakım kalitesini iyileştirme potansiyeline sahiptir. Modelin gerçek dünya uygulanabilirliğini ve etkinliğini doğrulamak için, gerçek hasta verileri ve sonuçları ile daha fazla değerlendirme yapılması gerekmektedir.

Diyabet riski tahmini için hasta odaklı bir makine öğrenimi modelinin geliştirilmesi hakkında 21. Uluslararası Endokrinoloji Kongresi'nde sunulan en son çalışmamızı keşfedin. Çalışma kapsamında, diyabet riskini tahmin etmek için doğrudan hastalardan toplanan demografik, klinik ve yaşam tarzı değişkenleri verilerini dikkate alan bir model oluşturmak amaçlanmıştır.

Diyabet Risk Tahmini İçin Hasta Odaklı Makine Öğrenimi Modelinin Geliştirilmesi

Giriş: Bu çalışma, optimal insülin dozajı yoluyla diyabetin yönetimiyle ilgili zorlukları ve bu süreci iyileştirmede mobil teknolojinin potansiyel rolünü vurgulamaktadır. Çalışma, Türkiye'deki belirli bir diyabetik popülasyon için tasarlanmış bir mobil algoritmanın etkinliğini ve güvenilirliğini değerlendirmeye odaklanmıştır. Yöntem: Çalışmada, Türkiye Endokrinoloji ve Metabolizma Derneği (TEMD) yönergelerine uygun olarak simülasyon tabanlı hasta profilleri kullanılarak, Türkiye'nin diyabetik popülasyonunun gerçek koşullarını yansıtan 105 farklı senaryo oluşturulmuştur. Bu profiller, farklı glikoz seviyelerini ve hedef aralıklarını içermekte olup, insülin dozları bir iç hastalıkları uzmanı tarafından belirlenmiş ve algoritmanın önerileri ile Amerikan Diyabet Derneği (ADA) yönergeleriyle karşılaştırılmıştır. Mekanizmanın İşleyişi: Bu bölüm, hekimin başlangıç muayenesi ve bazal insülin tedavisine karar verme sürecinden, hastanın kaydedilmesi, hedef glikoz aralıklarının belirlenmesi ve algoritmanın hipoglisemi ve hiperglisemi yönetimi kurallarına dayanarak dozların ayarlanması dahil olmak üzere algoritmanın işleyiş sürecini anlatmaktadır. Bulgular: Çalışma, mobil algoritmanın önerdiği insülin dozlarının, tüm 105 simüle hasta senaryosu için iç hastalıkları uzmanı tarafından belirlenenlerle tamamen uyumlu olduğunu bulmuştur. Ayrıca, algoritmanın önerileri ADA yönergelerine benzer olup, aşırı glikoz seviyeleri için uygun klinik uyarılar sunmuştur. Sonuç: Mobil bazal insülin titrasyon algoritması, iç hastalıkları uzmanlarının önerileri ve uluslararası diyabet yönergeleriyle tutarlı olup, farklı kan şekeri hedef aralıklarında güvenilirliğini ve etkinliğini göstermektedir. Ancak, çalışma, gerçek hastalarla kullanılabilirliğini, etkinliğini ve güvenliğini daha fazla değerlendirmek için klinik deneylerin gerekli olduğunu önermektedir.

21. Uluslararası Endokrinoloji Kongresi'nde sunulan bu posterde, Türkiye'nin diyabetik popülasyonunda mobil insülin titrasyon algoritmasının klinik doğruluğunun değerlendirildiği çalışmamızın bulguları sunulmaktadır. Bu çalışmadaki temel amaç, bu algoritmanın, klinik uygulama kılavuzlarıyla ve klinisyenlerin Türkiye'deki diyabet yönetimine yönelik önerileriyle ne kadar uyumlu olduğunu değerlendirmektir.

Mobil İnsülin Titrasyon Algoritmasının Türkiye Diyabetik Popülasyonu İçin Klinik Doğruluğunun Değerlendirilmesi

Giriş ve Amaç İnsülin doz titrasyonu, insülin kullanan diyabet hastalarında kan şekeri aralığına göre bazal insülin dozunun artırılarak veya azaltılarak kişiye uygun hale getirilmesidir. Mobil uygulamalar, klinik pratikte hastalar için karmaşık olan bu sürecin daha kolay yönetilmesine yardımcı olabilir. Çalışmamızda, hastaların kendi kendine bazal insülin dozunu ayarlamalarını; glisemik hedeflerde daha uzun süre kalınmasını, hipoglisemi, hiperglisemi, overbazalizasyon gibi komplikasyonlarda ve hastane başvurularında azalma görülmesini hedefleyen Albert Rx adlı mobil uygulamanın geliştirme sürecini, özelliklerini ve ön sonuçlarını açıklıyoruz. Yöntem Uygulamanın geliştirme sürecinde sırasıyla ihtiyaç analizi, algoritmanın geliştirilmesi, mobil uygulamanın arayüz tasarımı ve algoritmanın entegrasyonu, validasyon basamakları; hekim ve yazılımcılardan oluşan multidisipliner bir ekip tarafından yürütüldü. Tasarım sürecinde hasta ve hekimlerin ihtiyaçları analiz edildi. Bazal insülin titrasyon algoritması, hekim tarafından belirlenen parametrelerle uluslararası diyabet tedavi kılavuzlarına göre oluşturuldu. Bulgular Albert Rx Bazal İnsülin Titrasyon Programı, 18 yaş ve üzeri tip 2 diyabet hastalarında bazal insülin titrasyonunu iyileştirmek amacıyla geliştirilmiş yenilikçi bir uygulamadır. Programda, doktorlar web paneli üzerinden hastaya özgü parametreleri belirlerken, hastalar da mobil uygulama aracılığıyla açlık kan şekeri verilerini kaydeder. Programın algoritması, hastanın gerçek zamanlı verilerini uluslararası diyabet tedavi rehberleri ve doktorun belirlediği parametrelerle birleştirerek o akşam alması gereken bazal insülin dozunu hesaplar ve hastaya bilgi verir. Program, hastanın yaşını, eşlik eden hastalıklarını ve hipoglisemi riskini göz önünde bulundurarak hekimin bireysel kan şekeri hedefleri belirlemesini sağlar. Hekimin belirlediği eşik değerlerin üzerinde olan hastalar için, algoritma 3 günlük ortalama değerlere dayanarak insülin doz artışı önerir. Aynı zamanda, sistem doktorun girdiği verilere bağlı olarak maksimum doz artışını sınırlama ve bireysel hasta ihtiyaçlarına göre hedef glukoz değerinin altındaki sonuçlarda doz azaltmayı önerir. Hiperglisemi ve hipogliseminin ciddi komplikasyonlarının önüne geçmek amacıyla 300 mg/ dL üzeri ve 70 mg/dL altındaki değerler için, sistem müdahale gerekliliğini belirtir. Algoritma, önerilecek dozun klinik olarak güvenli sınırlar içerisinde kalması ve overbazalizasyonu engellemek için hekimin belirlediği maksimum günlük dozu dikkate alır. Tartışma ve Sonuç Albert Rx, bazal insülin titrasyonundaki süreci otomatize ederek daha pratik ve kişiselleştirilebilir bir tedavi yönetimi sunmaktadır. Bu sayede hastaların kendi kendilerini yönetebildikleri, hipoglisemi riskinin azaldığı ve hedef glisemik değerde geçen sürenin daha uzun olduğu bir titrasyon yöntemi sağlayacağını öngörmekteyiz. Programın uzun vadeli etkililiğini ve HbA1c’deki etkisini değerlendirmek için daha fazla çalışma gerekmektedir.

59. Ulusal Diyabet Kongresi'nde sunulan bu çalışma, tip 2 diyabet hastalarının bazal insülin dozlarını daha etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olmak amacıyla geliştirilen Albert Rx programının geliştirilme sürecini, özelliklerini ve ön sonuçlarını ele almaktadır. Albert RX, hastaların kendi bazal insülin dozlarını kişisel sağlık verilerine göre ayarlamalarını sağlayarak hipoglisemi ve hiperglisemi risklerini azaltmayı ve glisemik kontrolü iyileştirmeyi amaçlamaktadır. 

Bazal İnsülin Titrasyonunda Devrim: Mobil Uygulama Aracılığıyla Bireyselleştirilmiş Diyabet Yönetimi 

Mobil sağlık (mHealth) uygulamaları, sağlıklarını &nbsp;yönetmeye çalışan bireyler için önemli hale gelmiştir. Bu tür uygulamaların insan sağlığı üzerindeki olası etkileri nedeniyle, güvenli ve faydalı olup olmadıkları önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışma kapsamında, Albert Sağlık Asistanı mobil sağlık uygulamasının özellikleri, kullanıcı yorumları ve dijital sağlık uygulamalarının potansiyel faydaları analiz edilmiştir. 200.000'den fazla kullanıcı tarafından indirilen Albert, ilaç takibi, sesli asistan ve kişiselleştirilmiş bildirimler gibi özelliklerle kronik hastalıklarını yönetmeye çalışan bireylere yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiştir. Çalışma, uygulama geliştiricileri ile yapılan görüşmeleri ve uygulamanın Google Play ve Apple App mağazalarında değerlendirelerini ele almaktadır. Ortalama kullanıcı değerlendirmesi Apple App Store için 5 üzerinden 4.7 ve Google Play Store için 5 üzerinden 4.8 olarak belirlendi. Genel olarak, sonuçlar uygulamanın yaygın olarak kullanıldığını ve kullanıcılar tarafından olumlu bir şekilde değerlendirildiğini göstermektedir. Uygulamanın sağlık koşullarını yönetme yetilerine olumlu etkileri olduğunu göstermektedir. Makale, Albert Sağlık Asistanı gibi mHealth uygulamalarının büyük bir topluluğa ulaşma ve etkileşim kurma potansiyeline sahip olduğunu ve dijital terapötik müdahaleler sunmak için etkili bir araç olabileceğini önermektedir. Ancak, klinik sonuçlar ve sağlık ekonomisi sonuçları üzerindeki etkisini değerlendirmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu vurgulamaktadır. Makalenin tamamına aşağıdaki bağlantı üzerinden ulaşabilirsiniz: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://turkmia.net/TurkMIA2023-Proceedings.pdf">https://turkmia.net/TurkMIA2023-Proceedings.pdf</a>&nbsp;

Bu çalışma, Albert Sağlık Asistanı üzerinden ilerleyerek, digital sağlık uygulamalarının sağlık yönetimindeki rolünü ele almaktadır. 

Bir Mobil Sağlık Uygulamasının Özelliklerinin, Kullanıcı Yorumlarının ve Potansiyelinin Analizi: Albert Sağlık Asistanı

5 - 8 Ocak 2023 tarihleri arasında Las Vegas’ta gerçekleşen, en son ve en büyük teknolojik yenilikleri bir araya getiren, dünyanın en büyük tüketici elektroniği fuarı CES'te biz de yer aldık! Kurduğumuz yeni ilişkiler ve tanık olduğumuz tüm yeni teknolojiler bizlere eşsiz bir deneyim yaşattı ve &nbsp;dijital terapötik yolculuğumuzda bir adım daha atmamızı sağladı.

5 - 8 Ocak 2023 tarihleri arasında Las Vegas’ta gerçekleşen, en son ve en büyük teknolojik yenilikleri bir araya getiren, dünyanın en büyük tüketici elektroniği fuarı CES'te yer aldık! 

Albert Health Dünya Liderleriyle CES 2023’te Buluştu!

17-21 Nisan 2023 tarihleri arasında Chicago'da gerçekleşen, dünyanın en büyük sağlık teknolojileri fuarı HIMSS'e katıldık! HIMSS boyunca uluslararası sağlık sektöründeki öncülerle bir araya gelerek ve sağlık teknolojilerindeki en son gelişmeleri keşfederek olağanüstü bir zaman geçirdik. Bizi standımızda ziyaret eden herkese teşekkür ederiz!

17-21 Nisan 2023 tarihleri arasında Chicago'da gerçekleşen, dünyanın en büyük sağlık teknolojileri fuarı HIMSS'e katıldık! 

Albert Health HIMSS 2023 Chicago’da Yer Aldı!

Sağlık sektörünün en önemli fuarlarından Expomed Eurasia, 16 - 18 Mart 2023 tarihleri arasında İstanbul’da gerçekleşti. Medikal müdürümüz Dr. Selahattin Çolakoğlu, 30. Expomed Eurasia kapsamında düzenlenen "Sağlıkta Yapay Zeka" panelinde konuşmacı olarak yer aldı. Katılımcılarla yapay zeka teknolojilerinin sağlık sektörüne katkılarına ve Albert Health'te devam eden yapay zeka çalışmalarımıza dair değerli bilgiler paylaştı. Sağlıkta yapay zeka teknolojileri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, sizi Albert Health dünyasını keşfetmeye davet ediyoruz!

Medikal müdürümüz Dr. Selahattin Çolakoğlu, 30. Expomed Eurasia kapsamında düzenlenen "Sağlıkta Yapay Zeka" panelinde konuşmacı olarak yer aldı.

Medikal Müdürümüz Dr. Selahattin Çolakoğlu Expomed Eurasia'da Sağlıkta Yapay Zeka Teknolojilerinin Geleceğini Anlattı!

Katar inovasyon ekosistemini geliştirmeyi amaçlayan hızlandırma programı TASMU Accelerator 2023'e katılmak üzere seçildiğimizi duyurmaktan heyecan duyuyoruz! 6 ay sürecek program boyunca Albert’i geliştirme ve dijital sağlık sektöründe Katar pazarının ihtiyaçlarını keşfetme imkanı bulacağız. Ayrıca TASMU mentörlük, finansman ve diğer önemli kaynaklara erişmemiz için bize değerli bir fırsat sağlayacak.&nbsp; Böylelikle küresel bir dijital terapötik şirketi olma yolunda önemli bir adım daha attık. TASMU 2023 hakkındaki gelişmeleri öğrenmek için bizi takip edin!

Katar inovasyon ekosistemini geliştirmeyi amaçlayan hızlandırma programı TASMU Accelerator 2023'e katılmak üzere seçildik!

BLOG

Bültenimize Abone Olun