Raksha - Monitor de vitalidad para trabajadores de primera línea: 6 pasos (con imágenes)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:41

Las tecnologías de control de la salud portátiles, incluidos los relojes inteligentes y los rastreadores de actividad física, han atraído un interés considerable de los consumidores en los últimos años. Este interés no solo ha sido alentado principalmente por el rápido crecimiento de la demanda en el mercado de la tecnología portátil para el monitoreo ubicuo, continuo y omnipresente de los signos vitales, sino que también ha sido aprovechado por los desarrollos tecnológicos de vanguardia en sensores. tecnología y comunicaciones inalámbricas. El mercado de la tecnología portátil se valoró en más de $ 13,2 mil millones a finales de 2016 y se prevé que su valor alcance los $ 34 mil millones a finales de 2020.

Hay muchos sensores para medir los signos vitales del cuerpo humano que son esenciales para que un médico o un médico conozcan los problemas de salud. Todos sabemos que el médico primero verifica la frecuencia cardíaca para conocer la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) y la temperatura corporal. Pero las bandas y dispositivos portátiles actuales fallan en la precisión y repetibilidad de los datos medidos. Esto ocurre principalmente debido a una falta de alineación del rastreador de actividad física y lecturas erróneas, etc. La mayoría usa los sensores de foto pletismografía (PPG) basados en fotodiodos y LED para la medición de la frecuencia cardíaca.

Características:

• Usable a batería
• Mide la frecuencia cardíaca en tiempo real y el intervalo entre latidos (IBI)
• Mide la temperatura corporal en tiempo real
• Traza gráficos en tiempo real en la pantalla
• Envía datos a través de Bluetooth a un teléfono móvil
• Los datos se pueden registrar y enviar al médico directamente para su posterior análisis.
• Buena gestión de la batería con suspensión incluida.
• Al enviar los datos a la nube, crea una enorme base de datos para los investigadores que trabajan en soluciones médicas para COVID-19.

Suministros

Hardware necesario:

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

Aplicaciones de software y servicios en línea

IDE de Arduino

Herramientas manuales y máquinas de fabricación.

• Impresora 3D (genérica)
• Soldador (genérico)

Paso 1: Empecemos

Actualmente, los dispositivos portátiles modernos ya no se centran solo en mediciones simples de seguimiento de la condición física, como la cantidad de pasos dados en un día, sino que también monitorean consideraciones fisiológicas importantes, como la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), las medidas de glucosa, las lecturas de la presión arterial y mucha información adicional relacionada con la salud. Entre los numerosos signos vitales medidos, el cálculo de la frecuencia cardíaca (FC) ha sido uno de los parámetros más valiosos. Durante muchos años, el electrocardiograma de archivo (ECG) se ha utilizado como una técnica de monitorización cardíaca dominante para identificar anomalías cardiovasculares y detectar irregularidades en los ritmos cardíacos. El ECG es un registro de la actividad eléctrica del corazón. Muestra las variaciones en la amplitud de la señal de ECG en función del tiempo. Esta actividad eléctrica registrada se origina en la despolarización de la vía conductora del corazón y los tejidos del músculo cardíaco durante cada ciclo cardíaco. A pesar de que las tecnologías tradicionales de monitorización cardíaca que utilizan las señales de ECG han experimentado mejoras continuas durante décadas para abordar los requisitos siempre cambiantes de sus usuarios, específicamente en términos de precisión de medición.

Estas técnicas, hasta ahora, no se han mejorado hasta el punto de ofrecer al usuario flexibilidad, portabilidad y conveniencia. Por ejemplo, para que el ECG funcione con eficacia, se deben colocar varios bioelectrodos en determinadas ubicaciones del cuerpo; este procedimiento limita en gran medida la flexibilidad de movimiento y la movilidad de los usuarios. Además, PPG ha demostrado ser una técnica alternativa de monitorización de la frecuencia cardíaca. Al utilizar un análisis de señal detallado, la señal PPG ofrece un excelente potencial para reemplazar los registros de ECG para la extracción de señales de HRV, especialmente en el seguimiento de individuos sanos. Por lo tanto, para superar las limitaciones del ECG, se puede utilizar una solución alternativa basada en la tecnología PPG. Con todos estos datos podemos concluir que medir la frecuencia cardíaca y la temperatura corporal y analizarlos para saber si hay aumentos anormales de la temperatura corporal y niveles más bajos de oxígeno SpO2 en la hemoglobina ayudará en la detección temprana de COVID-19. Dado que este dispositivo es un dispositivo portátil, esto puede ayudar a los trabajadores de primera línea, como médicos, enfermeras, agentes de policía y trabajadores de saneamiento que realizan servicios diurnos y nocturnos para luchar contra COVID-19.

Obtenga las piezas necesarias, podemos cambiar las pantallas y el tipo de sensor según el requisito. Hay otro sensor bueno MAX30100 o MAX30102 para la medición de la frecuencia cardíaca usando la técnica PPG. Estoy usando un termistor de 10k para medir la temperatura, se puede usar cualquier sensor de temperatura como LM35 o DS1280, etc.

Paso 2: diseño de la carcasa

Para usar un dispositivo portátil, debe estar encerrado en un estuche adecuado para protegerlo de daños, así que seguí adelante y diseñé un estuche que pueda adaptarse a todos mis sensores y MCU.

Paso 3: Montaje de la electrónica

Ahora necesitamos conectar todos los componentes requeridos, antes tenía un plan para elegir ESP12E como MCU, pero como solo tiene un pin de 1 ADC y quería conectar 2 dispositivos analógicos, volví a Arduino con una configuración de Bluetooth.

Casi elijo ESP 12E

Con ESP, uno puede enviar directamente los datos a la nube, puede ser un servidor personal o un sitio web como Thingspeak y compartirlos directamente con el personal involucrado desde allí.

Esquemático

La conexión anterior basada en cable tenía muchos problemas con el cable que se rompía debido a torsiones y vueltas en un espacio restringido, luego pasé al cable de cobre aislado de la armadura de un motor de CC. Lo cual es bastante robusto, debería decir.

Paso 4: codificación

La idea básica es así.

El principio de funcionamiento de los sensores PPG consiste básicamente en iluminar la luz en la yema del dedo y medir la intensidad de la luz mediante el uso de un fotodiodo. Aquí estoy usando el sensor de pulso de estantería de www.pulsesensor.com. He mencionado otras alternativas en la sección de repuestos. Mediremos la variación de voltaje analógico en el pin analógico 0 que es, a su vez, una medida del flujo sanguíneo en la yema del dedo o en la muñeca mediante la cual podemos medir la frecuencia cardíaca y el IBI. Termistor NTC de 10k, el mío se extrae de una batería de computadora portátil. Aquí se utiliza un termistor tipo NTC de 10 kΩ. NTC de 10kΩ significa que este termistor tiene una resistencia de 10kΩ a 25 ° C. El voltaje a través de la resistencia de 10 kΩ se le da al ADC de la pro-mini-placa.

La temperatura se puede encontrar a partir de la resistencia del termistor usando la ecuación de Steinhart-Hart. Temperatura en Kelvin = 1 / (A + B [ln (R)] + C [ln (R)] ^ 3) donde A = 0.001129148, B = 0.000234125 y C = 8.76741 * 10 ^ -8 y R es la resistencia del termistor. Tenga en cuenta que la función log () en Arduino es en realidad un registro natural.

int thermistor_adc_val;

voltaje_de_salida doble, resistencia_termistor, term_res_ln, temperatura, tempf; thermistor_adc_val = analogRead (salida_termistor);

voltaje_de_salida = ((termistor_adc_val * 3.301) / 1023.0);

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

/ * Resistencia en kilo ohmios * /

thermistor_resistance = termistor_resistance * 1000;

/ * Resistencia en ohmios * /

therm_res_ln = log (termistor_resistencia);

/ * Ecuación del termistor de Steinhart-Hart: * / / * Temperatura en Kelvin = 1 / (A + B [ln (R)] + C [ln (R)] ^ 3) * / / * donde A = 0,001129148, B = 0.000234125 y 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 en Kelvin * / temperatura = temperatura - 273,15; / * Temperatura en grados Celsius * /

Serial.print ("Temperatura en grados Celsius =");

Serial.println (temperatura);

El código completo se puede encontrar aquí.

Paso 5: Prueba y funcionamiento

Paso 6: Conclusión y mejoras futuras

Mejoras futuras:

• Me gustaría agregar las siguientes características:
• Usando Tiny ML y Tensorflow lite para detectar la anomalía.
• Optimización de la batería mediante el uso de BLE
• Aplicación de Android para las notificaciones personalizadas y sugerencias sobre la salud.
• Agregar un motor de vibración para alertar

Conclusión:

Con la ayuda de los sensores y la electrónica de código abierto, realmente podemos hacer cambios en la vida de los trabajadores de primera línea al detectar los síntomas de COVID-19, es decir, la variación en la VFC y la temperatura corporal, uno puede detectar los cambios y sugerirles que se pongan en cuarentena para detener la propagación. de la enfermedad. La mejor parte de este dispositivo es que cuesta menos de $ 15, que es mucho más barato que cualquier rastreador de ejercicios disponible, etc., y por lo tanto, el gobierno puede fabricarlos y proteger a los trabajadores de primera línea.