Mobil Tabanlı Sağlık Takip Sistemi: Mimari Tasarım, Uygulama Geliştirme ve Kişiselleştirilmiş Öz-Bakım Süreçlerine Etkisi

Öz

Yirmi birinci yüzyılda kronik hastalıkların yaygınlaşması ve sağlık hizmetlerine erişimde yaşanan yapısal zorluklar, bireylerin kendi sağlık süreçlerinde daha aktif rol almasını zorunlu hale getirmiştir . Bu dönüşüm, sağlık yönetiminin yalnızca hastane merkezli bir yapıdan çıkarak günlük yaşam pratiklerine entegre edilmesini beraberinde getirmiş ve “öz-bakım” (self-care) kavramını ön plana çıkarmıştır. Mobil sağlık (m-Sağlık) teknolojileri bu süreci destekleme potansiyeline sahip olmakla birlikte, verilerin farklı platformlara dağılması ve bulut tabanlı çözümlerin yarattığı mahremiyet endişeleri, kullanıcıların bu sistemlere tam olarak adapte olmasını zorlaştırmaktadır. Bu çalışma, internet bağlantısına bağımlı olmayan, yerel veri depolama yaklaşımını benimseyen ve kullanıcı verilerinin gizliliğini önceliklendiren “Mobil Sağlık Takip Sistemi” adlı bir mobil uygulamanın tasarımını ve geliştirme sürecini ele almaktadır. Uygulama, Flutter framework’ü ve Dart programlama dili kullanılarak Android ve iOS platformlarını destekleyecek şekilde geliştirilmiştir. Veri kalıcılığı, cihaz üzerinde çalışan SQFLite veritabanı ile sağlanmış; böylece kullanıcı verilerinin üçüncü taraf sunucularla paylaşılmasının önüne geçilmiştir. Sistem; Vücut Kitle İndeksi (VKİ) hesaplama, kişiselleştirilebilir kullanıcı profili, ilaç kullanımını destekleyen hatırlatma mekanizmaları, tansiyon değerleri girdisi, nabız değeri, uyku verilerini takip eden modüller, fl_chart kütüphanesi ile tasarlanmış grafikler gibi kritik modülleri içermektedir. Uygulamanın performansı, kullanıcı arayüzü tepki süreleri, veritabanı sorgu süreleri ve bildirim servislerinin kararlılığı üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, yerel veritabanı tabanlı m-Sağlık uygulamalarının veri mahremiyeti ve çevrimdışı erişilebilirlik açısından önemli avantajlar sunduğunu göstermektedir. Ayrıca, Flutter mimarisinin tek kod tabanı ile yüksek performanslı sağlık uygulamaları geliştirmek için uygun ve maliyet etkin bir çözüm olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca uygulama; kullanıcı verilerinden PDF sağlık raporu oluşturma özellikleri içermektedir. Cihaz değişikliği durumunda veri kaybını önlemek amacıyla isteğe bağlı firebase bulut senkronizasyonu da entegre edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• mSağlık
• Flutter
• SQLite
• Tıbbi Bilişim
• Veri Mahremiyeti

Mobile-Based Health Tracking System: Architectural Design, Application Development, and Its Impact on Personalized Self-Care Processes

Abstract

In the twenty-first century, the increasing prevalence of chronic diseases and structural barriers in accessing healthcare services have necessitated a more active role for individuals in managing their own health. This transformation has shifted healthcare from a hospital-centered model toward daily life practices, emphasizing the concept of self-care. Although mobile health (mHealth) technologies offer significant potential in this context, the fragmentation of health data across multiple platforms and privacy concerns associated with cloud-based solutions hinder widespread user adoption. This study presents the design and development of a Mobile Health Tracking System that prioritizes user data privacy through an offline-first architecture and local data storage. The application was developed using the Flutter framework and the Dart programming language to support both Android and iOS platforms. Data persistence is ensured through an on-device SQLite database, preventing the sharing of sensitive health information with third-party servers by default. The system includes essential modules such as Body Mass Index (BMI) calculation, customizable user profiles, medication reminder mechanisms, blood pressure monitoring, heart rate tracking, sleep data management, and interactive health visualizations implemented using the fl_chart library. System performance was evaluated based on user interface responsiveness, database query execution times, and notification service stability. The results indicate that local database–based mHealth applications provide significant advantages in terms of data privacy, offline accessibility, and user trust. Furthermore, the findings demonstrate that Flutter’s single-codebase architecture offers a cost-effective and high-performance solution for developing cross-platform healthcare applications. Additionally, the application supports the generation of personalized PDF health reports from user data. To mitigate the risk of data loss during device changes, an optional Firebase-based cloud synchronization feature has been integrated, allowing users to back up and restore their data at their discretion.

Keywords

• mHealth
• Flutter
• SQLite
• Health Informatics
• Data Privacy

Kaynakça

1. World Health Organization. (2011). mHealth: New horizons for health through mobile technologies: Based on the findings of the second global survey on eHealth. Global Observatory for eHealth.
2. Iribarren, S. J., Akande, T. O., Kamp, K. J., Barry, D., Kader, Y. G., & Suelzer, E. (2021). Effectiveness of mobile apps to promote health and manage disease: Systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. JMIR mHealth and uHealth, 9(1), e21563.
3. Milne-Ives, M., Lam, C., De Cock, C., Van Velthoven, M. H., & Meinert, E. (2020). Mobile apps for health behavior change in physical activity, diet, drug and alcohol use, and mental health: Systematic review. JMIR mHealth and uHealth, 8(3), e17046.
4. Lovrić, L., Fischer, M., Röderer, N., & Wünsch, A. (2023). Evaluation of the cross-platform framework Flutter using the example of a cancer counselling app. In Proceedings of the 9th International Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health (ICT4AWE 2023) (pp. 135–142). SCITEPRESS.
5. Shah, K., Sinha, H., & Mishra, P. (2019). Analysis of cross-platform mobile app development tools. In 2019 IEEE 5th International Conference for Convergence in Technology (I2CT) (pp. 1–7). IEEE.
6. Inupakutika, D., Kaghyan, S., Akopian, D., Chalela, P., & Ramirez, A. G. (2020). Facilitating the development of cross-platform mHealth applications for chronic supportive care and a case study. Journal of Biomedical Informatics, 105, 103420.
7. Tabari, P., Costagliola, G., De Rosa, M., & Boeker, M. (2024). State-of-the-art Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)-based data model and structure implementations: A systematic scoping review. JMIR Medical Informatics, 12, e58445.
8. Pimenta, N., Chaves, A., Sousa, R., Abelha, A., & Peixoto, H. (2023). Interoperability of clinical data through FHIR: A review. Procedia Computer Science, 220, 856–861.

9. Marceglia, S., Fontelo, P., Rossi, E., & Ackerman, M. J. (2015). A standards-based architecture proposal for integrating patient mHealth apps to electronic health record systems. Applied Clinical Informatics, 6(3), 488–505.
10. Jennings, L., Sorell, M., & Espinosa, H. G. (2023). Interpreting the location data extracted from the Apple Health database. Forensic Science International: Digital Investigation, 44, 301504.
11. Kuo, A. M. H. (2011). Opportunities and challenges of cloud computing to improve health care services. Journal of Medical Internet Research, 13(3), e67.
12. Donawa, A., Powell, C., Wang, R., Chih, M. Y., Patel, R., Zinner, R., Aronoff-Spencer, E., & Baker, C. E. (2024). Designing survey-based mobile interfaces for rural patients with cancer using Apple’s ResearchKit and CareKit: Usability study. JMIR Formative Research, 8, e57801.
13. Iribarren, S. J., Akande, T. O., Kamp, K. J., Barry, D., Kader, Y. G., & Suelzer, E. (2021). Effectiveness of mobile apps to promote health and manage disease: Systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. JMIR mHealth and uHealth, 9(1), e21563.
14. Meankaew, P., Lawpoolsri, S., Piyaphanee, W., Wansatid, P., Chaovalit, P., Lawawirojwong, S., & Kaewkungwal, J. (2022). Cross-platform mobile app development for disseminating public health information to travelers in Thailand: Development and usability. Tropical Diseases, Travel Medicine and Vaccines, 8(1), 17.
15. Moulaei, K., Ghorbani, M., & Sheikhtaheri, A. (2023). Design and development of a mobile-based self-care application for patients with type 2 diabetes. BMC Medical Informatics and Decision Making, 23(1), 1–15.
16. Prakash, G. H., Kumar, S. D., Arun, V., Yadav, D., Gopi, A., & Garg, R. (2025). Development and validation of an Android mobile application for mental health management. Clinical Epidemiology and Global Health, 31, 101894.
17. Pimenta, N., Chaves, A., Sousa, R., Abelha, A., & Peixoto, H. (2023). Interoperability of clinical data through FHIR: A review. Procedia Computer Science, 220, 856–861.