Abstract
En la atención médica dentro de un hospital son múltiples los eventos que se presentan a diario, en donde el manejo de datos biomédicos es compartido en todas las áreas, lo que se torna complicado y no en todas las instituciones se tienen métodos adecuados para la gestión de estos datos, lo que provoca una disminución en la eficiencia de la atención. Además de los datos personales, las constantes fisiológicas son datos que deben llevar un monitoreo constante de lo contrario es un problema al tener signos cambiantes, estos datos se obtienen de diferentes instrumentos y se lleva el registro de una sola lectura sin ser constante. Debido a esto se desarrolla un sistema basado en el internet de las cosas, en el cual la obtención de las constantes fisiológicas y otros datos se realiza a través de sensores conectados a tarjetas ESP32 que están en constante comunicación. Para la adquisición de datos, se diseña un prototipo el cual se coloca en la muñeca con los sensores incluidos para la toma de 3 constantes fisiológicas. Se emplea el sensor de pulso MAX30102 que permite obtener la oxigenación de la sangre y la frecuencia cardiaca, para obtener la lectura del pulso y/o ritmo cardiaco se coloca el dispositivo en los dedos, lóbulo o muñeca. Además, se cuenta con el sensor MLX90614 para la adquisición de la temperatura. El manejo de datos se realiza por medio de una tarjeta ESP32 que adquiere la información de los sensores y la envía para su utilización. Se utilizan protocolos de comunicación que permite la lectura de múltiples sensores para la lectura paralela de más de un paciente, esto no se ha tratado en los sistemas actuales de atención prehospitalaria. El constante monitoreo independiente de las constantes fisiológicas se comunica a una central por medio de una configuración esclavos maestro, en donde cada esclavo obtiene la información de cada módulo en el paciente y es enviada a una tarjeta maestra, todos los datos son encriptados en cada envió, estos dispositivos pueden ser utilizados en atención prehospitalaria y dentro de los hospitales portados por el propio paciente. La concentración de los datos es recabada en una ESP32 maestra la cual se conecta de forma serial a la consola principal que es una Raspberry Pi 4, a través del protocolo MQTT, una vez que se tienen los datos en MQTT broker se pueden visualizar en diferentes dispositivos para la trazabilidad de estos datos. Los datos son registrados en una base de datos en tiempo real usando los servicios de Google en Firebase.
Publisher
Facultad de Ciencias de la Ingenieria y Tecnologia de la UABC
Subject
Energy Engineering and Power Technology,Fuel Technology