Raksha - Vitals Monitor dla pracowników pierwszej linii: 6 kroków (ze zdjęciami)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:28

Technologie monitorowania stanu zdrowia urządzeń do noszenia, w tym smartwatche i urządzenia śledzące kondycję, cieszyły się w ciągu ostatnich kilku lat znacznym zainteresowaniem konsumentów. To zainteresowanie nie tylko było stymulowane głównie szybkim wzrostem popytu na rynku technologii do noszenia na wszechobecne, ciągłe i wszechobecne monitorowanie parametrów życiowych, ale zostało wykorzystane przez najnowocześniejsze osiągnięcia technologiczne w czujnikach technologii i komunikacji bezprzewodowej. Rynek technologii do noszenia został wyceniony na ponad 13,2 miliarda dolarów do końca 2016 roku, a jego wartość ma osiągnąć 34 miliardy dolarów do końca 2020 roku.

Istnieje wiele czujników do pomiaru parametrów życiowych ludzkiego ciała, które są niezbędne do poznania problemów zdrowotnych przez lekarza lub medyka. Wszyscy wiemy, że lekarz najpierw sprawdza tętno, aby poznać zmienność tętna (HRV) i temperaturę ciała. Jednak obecne opaski i urządzenia do noszenia zawodzą w dokładności i powtarzalności zmierzonych danych. Dzieje się tak głównie z powodu nieprawidłowego ustawienia urządzenia do monitorowania kondycji i błędnych odczytów itp. Większość korzysta z czujników fotopletyzmograficznych (PPG) opartych na diodach LED i fotodiodach do pomiaru tętna.

Cechy:

• Urządzenie do noszenia na baterie
• Mierzy tętno w czasie rzeczywistym i interwał między uderzeniami (IBI)
• Mierzy temperaturę ciała w czasie rzeczywistym;
• Wykreśla wykres w czasie rzeczywistym na wyświetlaczu
• Wysyła dane przez Bluetooth do telefonu komórkowego
• Dane mogą być rejestrowane i przesyłane bezpośrednio do lekarza w celu dalszej analizy.
• Dobre zarządzanie baterią z włączonym trybem uśpienia.
• Wysyłając dane do chmury, tworzy ogromną bazę danych dla naukowców pracujących nad rozwiązaniami medycznymi na COVID-19.

Kieszonkowe dzieci

Potrzebny sprzęt:

• SparkFun Arduino Pro Mini 328 - 5V/16MHz×1
• czujnik tętna × 1
• termistor 10k×1
• Akumulator, 3,7 V×1
• Moduł Bluetooth HC-05 × 1

Aplikacje i usługi online

IDE Arduino

Narzędzia ręczne i maszyny produkcyjne

• Drukarka 3D (ogólna)
• Lutownica (ogólna)

Krok 1: Zacznijmy

Obecnie nowoczesne urządzenia do noszenia nie skupiają się już tylko na prostych pomiarach monitorowania kondycji, takich jak liczba kroków wykonywanych w ciągu dnia, ale monitorują również ważne kwestie fizjologiczne, takie jak zmienność rytmu serca (HRV), pomiary stężenia glukozy, odczyty ciśnienia krwi i wiele dodatkowych informacji związanych ze zdrowiem. Wśród wielu mierzonych parametrów życiowych jednym z najcenniejszych parametrów jest obliczanie tętna (HR). Od wielu lat elektrokardiogram (EKG) jest używany jako dominująca technika monitorowania pracy serca do identyfikacji nieprawidłowości sercowo-naczyniowych i wykrywania nieprawidłowości rytmu serca. EKG to zapis elektrycznej czynności serca. Pokazuje zmiany amplitudy sygnału EKG w funkcji czasu. Ta zarejestrowana aktywność elektryczna pochodzi z depolaryzacji drogi przewodzącej serca i tkanek mięśnia sercowego podczas każdego cyklu serca. Mimo że tradycyjne technologie monitorowania serca wykorzystujące sygnały EKG były od dziesięcioleci poddawane ciągłym udoskonaleniom, aby sprostać stale zmieniającym się wymaganiom użytkowników, szczególnie w zakresie dokładności pomiarów.

Techniki te, do tej pory, nie zostały ulepszone do punktu oferującego użytkownikowi elastyczność, przenośność i wygodę. Na przykład, aby EKG działał skutecznie, kilka bioelektrod musi być umieszczonych w określonych miejscach ciała; procedura ta znacznie ogranicza ruchomą elastyczność i mobilność użytkowników. Ponadto PPG okazał się alternatywną techniką monitorowania HR. Dzięki zastosowaniu szczegółowej analizy sygnału, sygnał PPG oferuje doskonały potencjał do zastąpienia zapisów EKG do ekstrakcji sygnałów HRV, zwłaszcza w monitorowaniu zdrowych osób. Dlatego, aby przezwyciężyć ograniczenia EKG, można zastosować alternatywne rozwiązanie oparte na technologii PPG. Na podstawie tych wszystkich danych możemy wywnioskować, że pomiar tętna i temperatury ciała oraz ich analiza w celu sprawdzenia, czy występuje nieprawidłowy wzrost temperatury ciała i niższy poziom tlenu SpO2 w hemoglobinie, pomoże we wczesnym wykryciu COVID-19. Ponieważ to urządzenie można nosić, może pomóc pracownikom pierwszej linii, takim jak lekarze, pielęgniarki, policjanci i pracownicy sanitarni, którzy wykonują służbę dzienną i nocną w walce z COVID-19.

Uzyskaj wymagane części, a my możemy zmienić wyświetlacze i typ czujnika w zależności od wymagań. Jest jeszcze jeden dobry czujnik MAX30100 lub MAX30102 do pomiaru tętna techniką PPG. Do pomiaru temperatury używam termistora 10k, można użyć dowolnego czujnika temperatury, takiego jak LM35 lub DS1280 itp.

Krok 2: Projektowanie obudowy

Aby nosić gadżet, który można nosić, powinien być zamknięty w odpowiednim etui, aby chronić przed uszkodzeniami, więc zaprojektowałem obudowę, która zmieści wszystkie moje czujniki i MCU.

Krok 3: Montaż elektroniki

Teraz musimy podłączyć wszystkie wymagane komponenty, wcześniej planowałem wybrać ESP12E jako MCU, ale ponieważ ma tylko jeden pin ADC i chciałem połączyć 2 urządzenia analogowe, wróciłem do Arduino z konfiguracją Bluetooth.

Prawie wybrałem ESP 12E

Dzięki ESP można bezpośrednio wysyłać dane do chmury, która może być osobistym serwerem lub stroną internetową, taką jak thingspeak i stamtąd udostępniana bezpośrednio zainteresowanemu personelowi.

Schematyczny

Wcześniejsze połączenie kablowe miało wiele problemów z pękaniem drutu z powodu skręcania i obracania w ograniczonej przestrzeni, później przeszedłem na izolowany drut miedziany z twornika silnika prądu stałego. Powinienem powiedzieć, że jest to dość solidne.

Krok 4: Kodowanie

Podstawowa idea jest taka.

Zasada działania czujników PPG polega w zasadzie na oświetleniu światła na czubku palca i pomiarze natężenia światła za pomocą fotodiody. Tutaj używam czujnika tętna półki z www.pulsesensor.com. Wspomniałem o innych alternatywach w sekcji części. Zmienność napięcia analogowego zmierzymy na analogowym pinie 0, który z kolei jest pomiarem przepływu krwi na koniuszku palca lub na nadgarstku, za pomocą którego możemy mierzyć tętno i IBI. Do pomiaru temperatury używamy Termistor 10k NTC, mój jest pobierany z akumulatora laptopa. Tutaj zastosowano termistor typu NTC 10kΩ. NTC 10kΩ oznacza, że ten termistor ma rezystancję 10kΩ przy 25°C. Napięcie na rezystorze 10kΩ podawane jest na ADC płyty pro-mini.

Temperaturę można określić na podstawie rezystancji termistora za pomocą równania Steinharta-Harta. Temperatura w Kelwinach = 1 / (A + B[ln(R)] + C[ln(R)]^3) gdzie A = 0,001129148, B = 0,000234125 i C = 8,76741*10^-8, a R to rezystancja termistora. Zauważ, że funkcja log() w Arduino jest w rzeczywistości logiem naturalnym.

int termistor_adc_val;

podwójne napięcie_wyjściowe, rezystancja_termistora, term_res_ln, temperatura, tempf; thermistor_adc_val = analogRead(termistor_output);

napięcie_wyjściowe = ((wartość_adc_termistora * 3,301) / 1023,0);

termistor_rezystancja = ((3,301 * (10 / napięcie_wyjściowe)) - 10);

/* Opór w kiloomach */

thermistor_resistance = thermistor_resistance * 1000;

/* Rezystancja w omach */

therm_res_ln = log(rezystancja_termistora);

/* Równanie termistorowe Steinharta-Harta: */ /* Temperatura w kelwinach = 1 / (A + B[ln(R)] + C[ln(R)]^3) */ /* gdzie A = 0,001129148, B = 0,000234125 i 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 w Kelwinach */ temperature = temperatura - 273,15; /* Temperatura w stopniach Celsjusza */

Serial.print("Temperatura w stopniach Celsjusza = ");

Serial.println(temperatura);

Pełny kod można znaleźć tutaj.

Krok 5: Testowanie i praca

Krok 6: Przyszłe ulepszenia i wnioski

Przyszłe ulepszenia:

• Chciałbym dodać następujące funkcje:
• Używanie Tiny ML i Tensorflow lite do wykrywania anomalii.
• Optymalizacja baterii za pomocą BLE
• Aplikacja na Androida do spersonalizowanych powiadomień i sugestii dotyczących zdrowia
• Dodanie silnika wibracyjnego do ostrzegania

Wniosek:

Za pomocą czujników i elektroniki typu open source możemy naprawdę dokonać zmian w życiu pracowników pierwszej linii, wykrywając objawy COVID-19, tj. zmiany HRV i temperatury ciała, można wykryć zmiany i zasugerować im poddanie się kwarantannie w celu powstrzymania rozprzestrzeniania się choroby. Najlepszą częścią tego urządzenia jest to, że kosztuje mniej niż 15 $, co jest o wiele tańsze niż jakikolwiek dostępny monitor fitness itp., a zatem rząd może je wytwarzać i chronić pracowników z pierwszej linii.