Устройство для наблюдения за пациентом Covid-19 на основе LoRa

Необходимые инструменты и машины

	Пистолет для горячего клея (общий)
	Паяльник (общий)

Приложения и онлайн-сервисы

	Android Studio
	Веб-редактор Arduino
	Amazon Web Services AWS IoT
	Расширение кода Microsoft Visual Studio для Arduino

Об этом проекте

Лето

Мы предложили интеллектуальную систему мониторинга пациентов для автоматического наблюдения за состоянием здоровья пациентов с помощью подключенных сетей на основе датчиков. Эта система специально разработана для пациентов с Covid-19. Несколько датчиков используются для сбора данных о биологическом поведении пациента. Затем значимая биологическая информация пересылается в облако IoT. Система более интеллектуальна, она способна определять критическое состояние пациента путем обработки данных датчиков и мгновенно отправлять push-уведомления врачам / медсестрам, а также ответственным сотрудникам больницы. Врачи и медсестры получают выгоду от этой системы, наблюдая за соответствующими пациентами удаленно, без личного посещения. Родственники пациентов также могут воспользоваться этой системой с ограниченным доступом.

Описание

Мы использовали Things UNO (плату разработки Lora) в качестве главного контроллера этой системы мониторинга. Плата Things UNO собирала информацию о параметрах здоровья пациента с различных датчиков (описанных в разделе «Список компонентов оборудования»). The Things UNO также отвечает за передачу данных в Lora Gateway (The Things Gateway). Шлюз Lora подключен к облаку AWS. Облачная платформа AWS IoT используется в качестве облака IoT для этой системы.

СПИСОК КОМПОНЕНТОВ ОБОРУДОВАНИЯ

Экстренное состояние пациента определяется с помощью простого математического уравнения-I,

где подробные математические обозначения порогового уровня подробно описаны в Таблице-1.

Мы разработали Мобильное приложение для визуализации данных датчиков. Различные диаграммы и датчики используются для отображения данных датчиков в реальном времени, которые содержат текущие параметры здоровья (текущее состояние здоровья) пациента. С помощью этого приложения врачи или медсестры могут удаленно контролировать своих пациентов, не посещая отделение интенсивной терапии. Из-за характера интеллекта система отправляла push-уведомление соответствующим врачам или медсестрам об аварийной ситуации пациента, где уравнение -I определяет аварийное состояние пациента путем обработки данных датчиков. Дежурный в больнице (ответственный за отделение интенсивной терапии) также постоянно наблюдал за более чем одним пациентом одновременно с помощью нашего настольного веб-приложения, подключенного к облаку (показано на рисунке), что повышает эффективность отделения интенсивной терапии. Все приложения были подключены к облаку IoT и визуализировали данные в реальном времени с использованием различных типов диаграмм, таких как шкала, спарклайн, текст и т. Д.

  Мобильное приложение системы мониторинга пациентов для врачей и медсестер. Устройство непрерывно передает данные датчиков в облако IoT, а приложение напрямую подключается к облаку и визуализирует в реальном времени с помощью различных типов диаграмм.  

Заключение

Предлагаемая нами система, описанная в этом проекте, позволяет врачам или медсестрам, а также ответственному за больницу персоналу, позволяет им наблюдать за пациентом в отделении интенсивной терапии в режиме реального времени, что повышает эффективность и качество обслуживания. Существует огромная возможность превратить эту систему в носимое устройство, которое позволяет нам удаленно наблюдать за пожилыми людьми или младенцами из любого места.

Ссылка

1. Уддин, М. С., Алам, Дж. Б., и Бану, С. (2017, сентябрь). Система наблюдения за пациентом в реальном времени на основе Интернета вещей. В 2017 г. 4-я Международная конференция по достижениям в области электротехники (ICAEE) (стр. 516-521). IEEE. DOI:10.1109 / ICAEE.2017.8255410

Код

• источник

исходный код Arduino

 #include  #include  #include  #include  #include  // Установите AppEUI и AppKeyconst char * appEui =" 0000000000000000 "; const char * appKey =" 00000000000000000000000000000000 "; # define loraSerial Serial1 # define debugSerial Serial // Заменить REPLACE_ME на TTN_FP_EU868 или TTN_FP_US915 # define freqPlan REPLACE_ME // VARIABLE TO HOLD THE SENSORS; int давление на уровне моря в вашем регионе (****) Adafruit_BME280 bme; // Объявление BME280 Sensnor unsigned long currentMillis; // удерживать текущее время // период времени пульсоксиметра (период времени измерения) #define REPORTING_PERIOD_MS 1000PulseOximeter pox; uint32_t tsLastReport =0; // Обратный вызов (зарегистрированный ниже) срабатывает при обнаружении импульсаvoid onBeatDetected () {// Serial.println ("Удар!");} Void измеренный_пульс () {pox.update (); если (millis () - tsLastReport> REPORTING_PERIOD_MS) {bpm =pox.getHeartRate (); tsLastReport =millis (); }} TheThingsNetwork ttn (loraSerial, debugSerial, freqPlan); void setup () {loraSerial.begin (57600); debugSerial.begin (9600); // Подождите не более 10 секунд для последовательного монитора while (! DebugSerial &&millis () <10000); debugSerial.println ("- СТАТУС"); ttn.showStatus (); debugSerial.println ("- ПРИСОЕДИНИТЬСЯ"); ttn.join (appEui, appKey); Serial.println (F («тест BME280»)); Serial.println («Инициализация MAX30100»); pox.begin (); pox.setOnBeatDetectedCallback (onBeatDetected); логический статус; статус =bme.begin (); if (! status) {Serial.println («Не удалось найти действующий датчик BME280, проверьте проводку!»); в то время как (1); } pinMode (7, ВЫХОД); pinMode (A0, ВХОД); pinMode (8, ВХОД); pinMode (6, INPUT);} недействительный цикл () {debugSerial.println ("- LOOP"); h_rate =analogRead (A0); button =digitalRead (8); температура =pox.getTemperature (); spo2 =pox.getSpO2 (); уд / мин =уд / мин; влажность =bme.readHumidity (); движение =digitalRead (6); байт полезной нагрузки [6]; полезная нагрузка [0] =highByte (уд / мин); полезная нагрузка [1] =lowByte (температура); полезная нагрузка [2] =highByte (влажность); полезная нагрузка [3] =lowByte (движение); полезная нагрузка [4] =lowByte (spo2); полезная нагрузка [5] =lowByte (кнопка); полезная нагрузка [6] =lowByte (h_rate); debugSerial.print ("Температура:"); debugSerial.println (температура); debugSerial.print («Влажность:»); debugSerial.println (влажность); debugSerial.print ("BPM:"); debugSerial.println (уд / мин); debugSerial.print ("SPO2:"); debugSerial.println (spo2); debugSerial.print ("H_rate:"); debugSerial.println (h_rate); debugSerial.print ("Кнопка:"); debugSerial.println (кнопка); debugSerial.print («Движение:»); debugSerial.println (движение); ttn.sendBytes (полезная нагрузка, sizeof (полезная нагрузка)); задержка (20000);} 

Схема