Raksha - Monitor de sinais vitais para funcionários da linha de frente: 6 etapas (com fotos)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:35

As tecnologias de monitoramento de saúde vestíveis, incluindo smartwatches e rastreadores de condicionamento físico, têm atraído considerável interesse do consumidor nos últimos anos. Esse interesse não só foi estimulado principalmente pelo rápido crescimento da demanda no mercado de tecnologia vestível para o monitoramento onipresente, contínuo e abrangente de sinais vitais, mas também foi alavancado pelos desenvolvimentos tecnológicos de ponta em sensores tecnologia e comunicações sem fio. O mercado de tecnologia vestível foi avaliado em mais de US $ 13,2 bilhões no final de 2016 e seu valor está previsto para chegar a US $ 34 bilhões no final de 2020.

Existem muitos sensores para medir os sinais vitais do corpo humano que são essenciais para um médico conhecer os problemas de saúde. Todos nós sabemos que o médico verifica primeiro a frequência cardíaca para saber a variabilidade da frequência cardíaca (VFC) e a temperatura corporal. Mas as bandas e dispositivos vestíveis atuais falham na precisão e na repetibilidade dos dados medidos. Isso acontece principalmente devido ao alinhamento incorreto do rastreador de condicionamento físico e leitura incorreta, etc. A maioria usa sensores de foto pletismografia (PPG) baseados em LED e fotodiodo para a medição da frequência cardíaca.

Recursos:

• Vestível alimentado por bateria
• Mede a frequência cardíaca em tempo real e o intervalo entre batimentos (IBI)
• Mede a temperatura corporal em tempo real
• Traça o gráfico em tempo real na tela
• Envia dados por Bluetooth para telefone celular
• Os dados podem ser registrados e enviados ao médico diretamente para análise posterior.
• Boa gestão da bateria com suspensão incluída.
• Ao enviar os dados para a nuvem, ele cria um enorme banco de dados para pesquisadores que trabalham em soluções médicas para COVID-19.

Suprimentos

Hardware necessário:

• SparkFun Arduino Pro Mini 328 - 5V / 16MHz × 1
• sensor de pulso × 1
• termistor 10k × 1
• Bateria recarregável, 3,7 V × 1
• Módulo Bluetooth HC-05 × 1

Aplicativos de software e serviços online

IDE Arduino

Ferramentas manuais e máquinas de fabricação

• Impressora 3D (genérica)
• Ferro de soldar (genérico)

Etapa 1: vamos começar

Atualmente, os dispositivos vestíveis modernos não estão mais focados apenas em medições simples de rastreamento de condicionamento físico, como o número de passos dados em um dia, eles também monitoram considerações fisiológicas importantes, como a variação da frequência cardíaca (VFC), medidas de glicose, leituras de pressão arterial e muitas informações adicionais relacionadas à saúde. Entre os inúmeros sinais vitais medidos, o cálculo da frequência cardíaca (FC) tem sido um dos parâmetros mais valiosos. Por muitos anos, o eletrocardiograma (ECG) de arquivo tem sido usado como uma técnica de monitoramento cardíaco dominante para identificar anormalidades cardiovasculares e para detectar irregularidades no ritmo cardíaco. O ECG é um registro da atividade elétrica do coração. Mostra as variações na amplitude do sinal de ECG em relação ao tempo. Essa atividade elétrica registrada se origina da despolarização da via condutiva do coração e dos tecidos musculares cardíacos durante cada ciclo cardíaco. Mesmo que as tecnologias tradicionais de monitoramento cardíaco usando os sinais de ECG tenham passado por melhorias contínuas durante décadas para atender às necessidades em constante mudança de seus usuários, especificamente em termos de precisão de medição.

Essas técnicas, até agora, não foram aprimoradas a ponto de oferecer ao usuário flexibilidade, portabilidade e comodidade. Por exemplo, para que o ECG funcione de forma eficaz, vários bioeletrodos devem ser colocados em determinados locais do corpo; este procedimento limita muito a flexibilidade de movimentação e mobilidade dos usuários. Além disso, o PPG tem se mostrado uma técnica alternativa de monitoramento de RH. Ao usar a análise de sinal detalhada, o sinal PPG oferece excelente potencial para substituir os registros de ECG para a extração de sinais de VFC, especialmente no monitoramento de indivíduos saudáveis. Portanto, para superar as limitações do ECG, uma solução alternativa baseada na tecnologia PPG pode ser usada. Por todos esses dados podemos concluir que medir a frequência cardíaca e a temperatura corporal e analisá-las para saber se há aumento anormal da temperatura corporal e níveis mais baixos de SpO2 de oxigênio na hemoglobina ajudará na detecção precoce de COVID-19. Uma vez que este dispositivo é um wearable, ele pode ajudar os funcionários da linha de frente, como médicos, enfermeiras, policiais e funcionários de saneamento que estão prestando serviço diurno e noturno para lutar contra o COVID-19.

Obtenha as peças necessárias, podemos alterar as telas e o tipo de sensor com base na necessidade. Há mais um bom sensor MAX30100 ou MAX30102 para medição de frequência cardíaca usando a técnica PPG. Estou usando um termistor de 10k para medição de temperatura, pode-se usar qualquer sensor de temperatura como LM35 ou DS1280 etc.

Etapa 2: Projetando o caso

Para usar um gadget vestível, ele deve ser colocado em uma caixa apropriada para proteção contra danos, então eu fui em frente e projetei uma caixa que pode caber em todos os meus sensores e MCUs.

Etapa 3: montagem de eletrônicos

Agora precisamos conectar todos os componentes necessários, antes eu tinha um plano de escolher ESP12E como MCU, mas como ele tem apenas 1 pino ADC e eu queria fazer a interface de 2 dispositivos analógicos, voltei para o Arduino com uma configuração Bluetooth.

Quase escolhi ESP 12E

Com o ESP, é possível enviar os dados diretamente para a nuvem, pode ser um servidor pessoal ou um site como o Thingspeak e compartilhado diretamente com o pessoal envolvido a partir daí.

Esquemático

A conexão anterior baseada em cabo tinha muitos problemas com o fio que se partia devido à torção e giro em espaço restrito, mais tarde mudei para o fio de cobre isolado da armadura de um motor DC. O que é bastante robusto, devo dizer.

Etapa 4: codificação

A ideia básica é assim.

O princípio de funcionamento dos sensores PPG é basicamente iluminar a luz na ponta do dedo e medir a intensidade da luz usando fotodíodo. Aqui estou usando o sensor de pulso de prateleira de www.pulsesensor.com. Mencionei outras alternativas na seção de peças. Vamos medir a variação de voltagem analógica no pino analógico 0 que é, por sua vez, uma medição do fluxo sanguíneo na ponta do dedo ou no pulso pelo qual podemos medir a frequência cardíaca e o IBI. Para medição de temperatura, estamos usando um Termistor NTC 10k, o meu é extraído de uma bateria de laptop. Aqui, um termistor tipo NTC de 10kΩ é usado. NTC de 10kΩ significa que este termistor tem uma resistência de 10kΩ a 25 ° C. A tensão através do resistor de 10kΩ é fornecida ao ADC da pró-miniplaca.

A temperatura pode ser determinada a partir da resistência do termistor usando a equação de Steinhart-Hart. Temperatura em Kelvin = 1 / (A + B [ln (R)] + C [ln (R)] ^ 3) onde A = 0,001129148, B = 0,000234125 e C = 8,76741 * 10 ^ -8 e R é a resistência do termistor. Observe que a função log () no Arduino é, na verdade, um log natural.

int thermistor_adc_val;

tensão_de_saída dupla, resistência_do_permistor, resistência_tem_resposta, temperatura, tempf; thermistor_adc_val = analogRead (thermistor_output);

output_voltage = ((thermistor_adc_val * 3.301) / 1023.0);

termistor_resistance = ((3.301 * (10 / output_voltage)) - 10);

/ * Resistência em quilo ohms * /

termistor_resistance = thermistor_resistance * 1000;

/ * Resistência em ohms * /

term_res_ln = log (termistor_resistência);

/ * Steinhart-Hart Termistor Equação: * / / * Temperatura em Kelvin = 1 / (A + B [ln (R)] + C [ln (R)] ^ 3) * / / * onde A = 0,001129148, B = 0,000234125 e C = 8,76741 * 10 ^ -8 * / temperatura = (1 / (0,001129148 + (0,000234125 * therm_res_ln) + (0,0000000876741 * therm_res_ln * therm_res_ln * therm_res_ln))); / * Temperatura em Kelvin * / temperatura = temperatura - 273,15; / * Temperatura em graus Celsius * /

Serial.print ("Temperatura em graus Celsius =");

Serial.println (temperatura);

O código completo pode ser encontrado aqui.

Etapa 5: Teste e trabalho

Etapa 6: Aprimoramentos Futuros e Conclusão

Aprimoramentos futuros:

• Eu gostaria de adicionar os seguintes recursos:
• Usar o Tiny ML e o Tensorflow lite para detectar a anomalia.
• Otimizando bateria usando BLE
• Aplicativo Android para notificações e sugestões personalizadas a respeito da saúde
• Adicionando um motor de vibração para alertar

Conclusão:

Com a ajuda de sensores e eletrônicos de código aberto, podemos realmente fazer mudanças nas vidas dos funcionários da linha de frente, detectando os sintomas do COVID-19, ou seja, variação na VFC e na temperatura corporal, pode-se detectar as mudanças e sugerir que sejam colocados em quarentena para impedir a propagação da doença. A melhor parte deste dispositivo é que custa menos de 15 $, o que é muito mais barato do que qualquer rastreador de fitness disponível, etc. e, portanto, o governo pode fazer isso e proteger os trabalhadores da linha de frente.