Raksha - Monitoraggio dei parametri vitali per i lavoratori in prima linea: 6 passaggi (con immagini)

2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:01

Le tecnologie indossabili per il monitoraggio della salute, inclusi smartwatch e fitness tracker, hanno suscitato un notevole interesse da parte dei consumatori negli ultimi anni. Non solo questo interesse è stato principalmente incoraggiato dalla rapida crescita della domanda nel mercato della tecnologia indossabile per il monitoraggio onnipresente, continuo e pervasivo dei segni vitali, ma è stato sfruttato dagli sviluppi tecnologici all'avanguardia nei sensori tecnologia e comunicazioni wireless. Il mercato della tecnologia indossabile è stato valutato a oltre 13,2 miliardi di dollari entro la fine del 2016 e si prevede che il suo valore raggiungerà i 34 miliardi di dollari entro la fine del 2020.

Esistono molti sensori per misurare i parametri vitali del corpo umano che sono essenziali per un medico o un medico per conoscere i problemi di salute. Sappiamo tutti che il medico prima controlla la frequenza cardiaca per conoscere la variabilità della frequenza cardiaca (HRV) e la temperatura corporea. Ma gli attuali cinturini e dispositivi indossabili falliscono nell'accuratezza e nella ripetibilità dei dati misurati. Ciò accade principalmente a causa del mancato allineamento del fitness tracker e della lettura errata, ecc. La maggior parte utilizza i sensori PPG (Photo Plethysmography) basati su LED e fotodiodi per la misurazione della frequenza cardiaca.

Caratteristiche:

• Indossabile a batteria
• Misura la frequenza cardiaca in tempo reale e l'intervallo tra i battiti (IBI)
• Misura la temperatura corporea in tempo reale
• Traccia il grafico in tempo reale sul display
• Invia dati tramite Bluetooth al telefono cellulare
• I dati possono essere registrati e inviati direttamente al medico per ulteriori analisi.
• Buona gestione della batteria con sleep incluso.
• Inviando i dati al cloud, crea un enorme database per i ricercatori che lavorano su soluzioni mediche per COVID-19.

Forniture

Hardware necessario:

• SparkFun Arduino Pro Mini 328 - 5V/16MHz×1
• sensore di impulso × 1
• termistore 10k×1
• Batteria ricaricabile, 3,7 V×1
• Modulo Bluetooth HC-05 × 1

App software e servizi online

Arduino IDE

Utensili manuali e macchine per la fabbricazione

• Stampante 3D (generica)
• Saldatore (generico)

Passaggio 1: iniziamo

Attualmente, i moderni dispositivi indossabili non si concentrano più solo su semplici misurazioni di monitoraggio della forma fisica come il numero di passi compiuti in un giorno, ma monitorano anche importanti considerazioni fisiologiche, come la variabilità della frequenza cardiaca (HRV), misurazioni del glucosio, letture della pressione sanguigna e molte informazioni aggiuntive relative alla salute. Tra i numerosi parametri vitali misurati, il calcolo della frequenza cardiaca (FC) è stato uno dei parametri più preziosi. Per molti anni, il file Elettrocardiogramma (ECG) è stato utilizzato come tecnica di monitoraggio cardiaco dominante per identificare anomalie cardiovascolari e per rilevare irregolarità nei ritmi cardiaci. L'ECG è una registrazione dell'attività elettrica del cuore. Mostra le variazioni dell'ampiezza del segnale ECG rispetto al tempo. Questa attività elettrica registrata ha origine dalla depolarizzazione della via conduttiva del cuore e dei tessuti muscolari cardiaci durante ogni ciclo cardiaco. Anche se le tradizionali tecnologie di monitoraggio cardiaco che utilizzano i segnali ECG hanno subito continui miglioramenti per decenni per soddisfare le esigenze in continua evoluzione dei loro utenti, in particolare in termini di accuratezza della misurazione.

Queste tecniche, fino ad ora, non sono state migliorate al punto da offrire all'utente flessibilità, portabilità e convenienza. Ad esempio, affinché l'ECG funzioni in modo efficace, è necessario posizionare diversi bioelettrodi in determinate posizioni del corpo; questa procedura limita notevolmente la flessibilità di spostamento e la mobilità degli utenti. Inoltre, il PPG si è dimostrato una tecnica di monitoraggio delle risorse umane alternativa. Utilizzando un'analisi dettagliata del segnale, il segnale PPG offre un eccellente potenziale per sostituire le registrazioni ECG per l'estrazione dei segnali HRV, specialmente nel monitoraggio di individui sani. Pertanto, per superare i limiti dell'ECG, può essere utilizzata una soluzione alternativa basata sulla tecnologia PPG. Con tutti questi dati possiamo concludere che misurare la frequenza cardiaca e la temperatura corporea e analizzarle per sapere se ci sono aumenti anomali della temperatura corporea e livelli di ossigeno SpO2 più bassi nell'emoglobina aiuterà nella diagnosi precoce di COVID-19. Poiché questo dispositivo è un dispositivo indossabile, questo può aiutare i lavoratori in prima linea come medici, infermieri, agenti di polizia e operatori sanitari che stanno facendo servizio diurno e notturno per combattere il COVID-19.

Ottieni le parti richieste, possiamo cambiare display e tipo di sensore in base al requisito. C'è un altro buon sensore MAX30100 o MAX30102 per la misurazione della frequenza cardiaca usando la tecnica PPG. Sto usando un termistore da 10k per la misurazione della temperatura, si può usare qualsiasi sensore di temperatura come LM35 o DS1280 ecc.

Passaggio 2: progettazione della custodia

Per indossare un gadget indossabile, dovrebbe essere racchiuso in una custodia adeguata per proteggerlo dai danni, quindi sono andato avanti e ho progettato una custodia che può contenere tutti i miei sensori e MCU.

Passaggio 3: assemblaggio dell'elettronica

Ora dobbiamo collegare tutti i componenti necessari, in precedenza avevo un piano per scegliere ESP12E come MCU ma poiché ha solo un pin ADC e volevo interfacciare 2 dispositivi analogici sono tornato ad Arduino con una configurazione Bluetooth.

Ho quasi scelto ESP 12E

Con ESP è possibile inviare direttamente i dati al cloud può essere un server personale o un sito Web come Thingspeak e condiviso direttamente da lì al personale interessato.

Schema

La precedente connessione basata su cavo aveva molti problemi con il filo che si rompeva a causa della torsione e della rotazione in uno spazio ristretto, in seguito sono passato al filo di rame isolato dall'armatura di un motore CC. Che è abbastanza robusto direi.

Passaggio 4: codifica

L'idea di base è così.

Il principio di funzionamento dei sensori PPG consiste essenzialmente nell'illuminare la luce sulla punta del dito e misurare l'intensità della luce utilizzando un fotodiodo. Qui sto usando il sensore pulsazioni da scaffale da www.pulsesensor.com. Ho menzionato altre alternative nella sezione delle parti. Misureremo la variazione di tensione analogica al pin analogico 0 che è, a sua volta, una misurazione del flusso sanguigno alla punta del dito o al polso mediante la quale possiamo misurare la frequenza cardiaca e l'IBI. Per la misurazione della temperatura stiamo usando un Termistore NTC da 10k, il mio viene estratto da una batteria del laptop. Qui viene utilizzato un termistore di tipo NTC da 10 kΩ. NTC di 10kΩ significa che questo termistore ha una resistenza di 10kΩ a 25°C. La tensione attraverso il resistore da 10kΩ viene fornita all'ADC della scheda pro-mini.

La temperatura può essere ricavata dalla resistenza del termistore usando l'equazione di Steinhart-Hart. Temperatura in Kelvin = 1 / (A + B[ln(R)] + C[ln(R)]^3) dove A = 0.001129148, B = 0.000234125 e C = 8.76741*10^-8 e R è la resistenza del termistore. Nota che la funzione log() in Arduino è in realtà un registro naturale.

int thermistor_adc_val;

doppia uscita_tensione, termistore_resistenza, therm_res_ln, temperatura, tempf; thermistor_adc_val = analogRead(thermistor_output);

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

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

/* Resistenza in kilo ohm */

resistenza_termistore = resistenza_termistore * 1000;

/* Resistenza in ohm */

therm_res_ln = log(termistore_resistenza);

/* Equazione del termistore di Steinhart-Hart: */ /* Temperatura in Kelvin = 1 / (A + B[ln(R)] + C[ln(R)]^3) */ /* dove 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 in Kelvin */ temperatura = temperatura - 273,15; /* Temperatura in gradi Celsius */

Serial.print("Temperatura in gradi Celsius = ");

Serial.println(temperatura);

Il codice completo può essere trovato qui.

Passaggio 5: test e lavoro

Passaggio 6: miglioramenti futuri e conclusione

Miglioramenti futuri:

• Vorrei aggiungere le seguenti funzionalità:
• Utilizzo di Tiny ML e Tensorflow lite per rilevare l'anomalia.
• Ottimizzazione della batteria utilizzando BLE
• Applicazione Android per le notifiche personalizzate e suggerimenti sulla salute
• Aggiunta di un motore di vibrazione per gli avvisi

Conclusione:

Con l'aiuto di sensori ed elettronica opensource, possiamo davvero apportare cambiamenti nella vita dei lavoratori in prima linea rilevando i sintomi di COVID-19, ad esempio la variazione dell'HRV e della temperatura corporea, si possono rilevare i cambiamenti e suggerire loro di mettersi in quarantena per fermare la diffusione della malattia. La parte migliore di questo dispositivo è che costa meno di 15 $, che è molto più economico di qualsiasi fitness tracker disponibile, ecc. E quindi il governo può realizzarli e proteggere i lavoratori in prima linea.