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Andreick Gomes Maia

Sistema de Baixo Custo para Monitoramento Remoto de Sinais Vitais

  • C++
  • PlatformIO
  • Software embarcado
  • IoT

Monitoramento Remoto de Sinais Vitais

Este projeto faz parte do trabalho Sistema de Baixo Custo para Monitoramento Remoto de Sinais Vitais, apresentado à UNIP (Universidade Paulista) para conclusão do curso de Ciência da Computação.

Vitrine.Dev
Nome Sistema de Baixo Custo para Monitoramento Remoto de Sinais Vitais
🏷️ Tecnologias C++, PlatformIO, Software embarcado, IoT

O código é utilizado na placa de desenvolvimento ESP32, que controla um aparelho de pressão arterial e sensores para coletar os sinais vitais do paciente e compartilhá-los em tempo real com um servidor MQTT.

Representação do sistema

Captura dos Sinais Vitais

Os sinais vitais monitorados são: a pressão arterial, a frequência cardíaca, a saturação de oxigênio do sangue e a temperatura corporal.

A pressão arterial é obtida utilizando o aparelho LP200 Premium. Ao conectar alguns fios ao ESP32 foi possível obter as medições, todo o processo está detalhado no projeto blood-pressure-monitor-hack.

LP200 conectado ao ESP32 em uma protoboard

A frequência cardíaca e a saturação de oxigênio são coletadas pelo módulo MAX30102, que foi inserido em um clipe de dedo. O algoritmo para o cálculo dos sinais é o mesmo utilizado no projeto aromring/MAX30102_by_RF.

MAX30102 em clipe de dedo

A temperatura é obtida pelo sensor DS18B20, que deve ser posicionado na axila.

DS18B20 conectado ao ESP32 em uma protoboard

Envio pela Internet

O ESP32 é conectado à um servidor MQTT remoto hospedado na Digital Ocean. A implementação do broker é feita com o Mosquitto.

No servidor também foi instalado o Node-Red para criar um painel que exibe os sinais monitorados.

Painel criado com o Node-Red

Próximos passos

  • Inclusão de um servidor de banco de dados das coisas (Database of Things) que mantenha os registros de sinais vitais e sirva como base para gerar relatórios e análises
  • Construção de uma interface para exibição dos dados na página web de conexão à internet, assim ainda seria possível acompanhar as medições mesmo que o protótipo não tenha acesso à rede
  • Gerenciar o monitoramento de diferentes pacientes, o protótipo poderia se adaptar às condições do usuário e informar se os sinais coletados estão dentro ou fora da normalidade