İletişimISSN:e-ISSN: 2757-976X
Yazar GirişiHakem GirişiYeni Üyelik
TürkçeEnglish
Anasayfa
Dergi Hakkında
Telif Hakları BildirimiAçık Erişim PolitikasıAmaç ve KapsamHakem Süreci İlkeleriHakem ve Editör KılavuzuÜcretlendirme PolitikasıEtik İlkeler ve Yayın PolitikasıArşivleme PolitikasıDizinlenme-İndekslenme
Yazara BilgiYayın KuruluMakale GönderSon SayıArşivİletişim

Mesane Fonksiyonunun Sürekli İzlenmesi İçin Giyilebilir Cihazlar: Mevcut Yaklaşımların ve Gelecek Perspektiflerinin Derlemesi

Gökhan ECER,Erkan ARSLAN

  • Gökhan ECER: KONYA BEYHEKİM EĞİTİM ARAŞTIRMA HASTANESİ
  • Erkan ARSLAN: Necmettin Erbakan Üniversitesi Tıp Fakültesi
  •  Yıl : 2026
  •  Cilt : 6
  •  Sayı : 1
  •  Sayfa : 42-49
Yapay zeka (YZ) ve giyilebilir teknolojilerin sağlık alanına entegrasyonu, hasta takibinde devrim niteliğinde ilerlemelere yol açmış ve özellikle ürolojik hastalıkların tanı ve izleminde yeni bir dönem başlatmıştır. Bu teknolojiler sayesinde mesane fonksiyonlarının sürekli, non-invaziv ve hasta konforunu bozmadan izlenmesi mümkün hale gelmiştir. Üriner inkontinens, nörojen mesane, benign prostat hiperplazisi ve mesane çıkım obstrüksiyonu gibi birçok yaygın üriner sistem hastalığında, geleneksel yöntemler kesintisiz izleme olanağı sunmamakta ve hasta konforunu olumsuz etkilemektedir. Bu derlemede, YZ ile entegre çalışan giyilebilir sistemlerin teknik altyapıları, klinik uygulama alanları, doğruluk düzeyleri, avantajları ve sınırlılıkları detaylı biçimde değerlendirilmiştir. Günümüzde ultrason, mikrodalga, elektriksel biyoimpedans, kapasitif sensörler, yakın kızılötesi spektroskopi (NIRS), elektromiyografi (EMG) ve optik sensörler gibi çeşitli teknolojilere dayalı sistemler geliştirilmektedir. Bu sistemlerin YZ algoritmaları ile entegrasyonu sayesinde mesane dolum düzeyi, boşalma zamanı ve fonksiyonel kapasite gibi veriler yüksek doğrulukla ve gerçek zamanlı olarak elde edilebilmektedir. Bu çalışmada son 10 yılda yayımlanmış çalışmalar sistematik olarak taranmış, cihazlar klinik etkinlik, uygulama alanı, kullanıcı dostu tasarım, hasta güvenliği ve ticari erişilebilirlik yönünden karşılaştırılmıştır. Ultrason tabanlı cihazlar en çok geliştirilen ve pazara sunulan teknolojiler arasında öne çıkmaktadır. Mikrodalga ve biyoimpedans yöntemleri ise halen deneysel aşamada olup daha fazla validasyon gerektirmektedir. YZ’nin veri analiz kabiliyeti, bu cihazların klinik karar destek sistemleriyle entegrasyonunu güçlendirmekte, bireyselleştirilmiş tedaviye katkı sağlamaktadır. Bununla birlikte, bu cihazların rutin klinik kullanıma geçebilmesi için yaşlı, çocuk ve özel hasta gruplarında daha fazla prospektif ve randomize klinik çalışmaya ihtiyaç vardır. Ultrason temelli cihazların klinik uygulamaya en yakın adaylar olduğu görülürken, mikrodalga ve biyoimpedans sistemlerinin daha fazla validasyon çalışmasına ihtiyaç duyduğu sonucuna varılmıştır. YZ’nin veri analizindeki gücü, bu cihazların klinik karar destek sistemlerine entegrasyonunu mümkün kılmakta ve bireyselleştirilmiş tedavi olanaklarını artırmaktadır. Ancak bu sistemlerin yaygın klinik kullanımı için çocuk, yaşlı ve özel hasta gruplarında ileri düzey randomize çalışmalar gerekmektedir.
Çıkar İlişkisi : Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir.

Bu makale CC BY-NC 4.0 lisansı ile yayımlanmıştır.
Mevlana Tıp Bilimleri
2026, Cilt6, Sayı1
E-ISSN: 2757-976X
Geliş Tarihi : , Kabul Tarihi : , Yayın Tarihi :

Kaynakça

  1. 1. Germini, F., et al., Accuracy and acceptability of wrist-wearable activity-tracking devices: systematic review of the literature. Journal of medical Internet research 2022. 24(1): p. e30791.
  2. 2. Olyanasab, A. and M.J.J.o.P.M. Annabestani, Leveraging Machine Learning for Personalized Wearable Biomedical Devices: A Review. Journal of personalized medicine 2024. 14(2): p. 203.
  3. 3. Hafid, A., et al., State of the art of non-invasive technologies for bladder monitoring: a scoping review. Sensors. 2023. 23(5): p. 2758.
  4. 4. Combes, R.D. and A.B.J.A.t.L.A. Shah, The use of in vivo, ex vivo, in vitro, computational models and volunteer studies in vision research and therapy, and their contribution to the Three Rs. 2016. Alternatives to Laboratory Animals 44(3): p. 187-238.
  5. 5. Patel, S., et al., A review of wearable sensors and systems with application in rehabilitation. Journal of neuroengineering and rehabilitation 2012. 9: p. 1-17.
  6. 6. Alpert, E.A., et al., Revolutionizing Bladder Health: Artificial-Intelligence-Powered Automatic Measurement of Bladder Volume Using Two-Dimensional Ultrasound. Diagnostics 2024. 14(16): p. 1829.
  7. 7. Nasrabadi, M.Z., et al., A comprehensive survey on non-invasive wearable bladder volume monitoring systems. Medical & biological engineering & computing 2021. 59: p. 1373-1402.
  8. 8. Costanzo, A., et al., Microwave devices for wearable sensors and IoT. Sensors 2023. 23(9): p. 4356.
  9. 9. Chen, M., et al., Artificial Intelligence‐Based Medical Sensors for Healthcare System. Advanced Sensor Research, 2024. 3(3): p. 2300009.
  10. 10. Shichitani, K., et al., A capacitive sensor that detects urination time and urine absorption volume in multiple urinations before changing a diaper. Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering 2022. 60(2-3): p. 61-67.
  11. 11. Masone, M.C.J.N.R.U., A wearable UBVM device to monitor bladder volume. Nature Reviews Urology 2024: p. 1-1.
  12. 12. Zhang, L., et al., A conformable phased-array ultrasound patch for bladder volume monitoring. Nature Electronics 2024. 7(1): p. 77-90.
  13. 13. Hofstetter, S., et al., Dfree ultrasonic sensor in supporting quality of life and patient satisfaction with bladder dysfunction. International Journal of Urological Nursing 2023. 17(1): p. 62-69.
  14. 14. Kim, J., et al., A wireless, implantable bioelectronic system for monitoring urinary bladder function following surgical recovery. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2024. 121(14): p. e2400868121.
  15. 15. Toymus, A.T., et al., An integrated and flexible ultrasonic device for continuous bladder volume monitoring. Nature Communications, 2024. 15(1): p. 7216.
  16. 16. Jo, H.G., et al., Forward-looking ultrasound wearable scanner system for estimation of urinary bladder volume. Sensors, 2021. 21(16): p. 5445.
  17. 17. Tu, K.J., et al., A narrative review on the use of near-infrared spectroscopy to monitor bladder volume and in vitro validation approaches. Translational Andrology and Urology, 2023. 12(11): p. 1732.
  18. 18. Lee, S., et al., Wearable-Based Integrated System for In-Home Monitoring and Analysis of Nocturnal Enuresis. Sensors, 2024. 24(11): p. 3330.
  19. 19. Kuru, K., et al., Treatment of nocturnal enuresis using miniaturised smart mechatronics with artificial intelligence. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, 2023. 12: p. 204-214.
  20. 20. Song, Z., et al., Memory-efficient low-compute segmentation algorithms for bladder-monitoring smart ultrasound devices. Scientific Reports, 2023. 13(1): p. 16450.
  21. 21. Baran, B., et al., Application of machine learning algorithms to the discretization problem in wearable electrical tomography imaging for bladder tracking. Sensors, 2023. 23(3): p. 1553.
  22. 22. Amina, M., et al., Toward development of PreVoid alerting system for nocturnal enuresis patients: a fuzzy-based approach for determining the level of liquid encased in urinary bladder. Artificial intelligence in medicine, 2020. 106: p. 101819.
  23. 23. Kuru, K., et al., Feasibility study of intelligent autonomous determination of the bladder voiding need to treat bedwetting using ultrasound and smartphone ML techniques: Intelligent autonomous treatment of bedwetting. Medical & biological engineering & computing, 2019. 57: p. 1079-1097.
  24. 24. Van Leuteren, P., et al., URIKA, continuous ultrasound monitoring for the detection of a full bladder in children with dysfunctional voiding: a feasibility study. Biomedical Physics & Engineering Express, 2017. 3(1): p. 017005.
  25. 25. Palla, A., S. Rossi, and L. Fanucci, Bioimpedance based monitoring system for people with neurogenic dysfunction of the urinary bladder, in Assistive Technology. Assistive Technology, 2015, IOS Press. p. 892-896.
  26. 26. van Leuteren, P.G., A.J. Nieuwhof-Leppink, and P.J.J.o.P.U. Dik, SENS-U: clinical evaluation of a full-bladder notification–a pilot study. Journal of pediatric urology, 2019. 15(4): p. 381. e1-381. e5.
  27. 27. van Leuteren, P.G., et al., SENS-U: validation of a wearable ultrasonic bladder monitor in children during urodynamic studies. Journal of Pediatric Urology, 2018. 14(6): p. 569. e1-569. e6.
  28. 28. Shin, S.-c., et al. Continuous bladder volume monitoring system for wearable applications. in 2017 39th Annual international conference of the ieee engineering in medicine and biology society (EMBC). international conference of the ieee engineering in medicine and biology society (EMBC), 2017. IEEE.
  29. 29. Wang, Q., et al., Noninvasive urination-desire sensing method based on bladder bioimpedance spectrum analysis. Journal of Medical and Biological Engineering, 2016. 36: p. 191-196.
  30. 30. Li, R., et al., Preliminary study of assessing bladder urinary volume using electrical impedance tomography. Journal of Medical and Biological Engineering, 2016. 36: p. 71-79.
  31. 31. Leonhäuser, D., et al., Evaluation of electrical impedance tomography for determination of urinary bladder volume: comparison with standard ultrasound methods in healthy volunteers. Biomedical engineering online, 2018. 17: p. 1-13.
  32. 32. Noyori, S.S., et al. A small 8-electrode electrical impedance measurement device for urine volume estimation in the bladder. in 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). 2021. IEEE.
  33. 33. Soebadi, M.A., et al., Wireless intravesical device for real-time bladder pressure measurement: Study of consecutive voiding in awake minipigs. PLoS One, 2019. 14(12): p. e0225821.