Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2022

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Development of low-cost IoT-based wireless healthcare monitoring system

Zin Mohd Shahril Izuan Mohd, Mustafah Muhammad Ameer Khan bin, Arith Faiz, Isa Azmi Awang Md, Barukang Liawas, Markarian Garik

Przegląd Elektrotechniczny

2022

R. 98, nr 1

222--227

According to studies, up to 99 percent of alarms triggered in hospital units are false or clinically insignificant while indicating no genuine harm to patients. However, false alarms can lead to alert overload, causing healthcare workers to miss critical occurrences that could be harmful or even fatal. The purpose of this work is to tackle the problem by developing an integrated system that can continually track the patient's health condition utilising a cloud computing platform, allowing alerts to be targeted to the appropriate medical facility personnel in a timely and orderly manner. Arduino microcontrollers are used to collect health parameters such as temperature and pulse rate and provide a real-time monitoring system for medical practitioners. Multiple sensors and an RF transceiver are attached to a small microcontroller, forming a wearable module that the patient will wear. This wearable component is wirelessly connected to the main module consisting of a larger microcontroller, where the data is then uploaded to the database in the cloud through the internet. The data can then be accessed through a web-based terminal, providing medical practitioners access through the web page. If the system detects any abrupt changes to the patient's temperature or pulse rate, a push notification will be sent to the medical practitioner's Android smartphone so that immediate action can be taken. The system is scalable as multiple wearable modules can be connected to the main module, allowing monitoring of multiple patients simultaneously. More sensors can also easily be added to the wearable module to monitor other vital health parameters such as oxygen saturation and blood pressure. The testing has indicated that the system can achieve 99.4% accuracy in temperature monitoring and 86% accuracy for pulse monitoring.

Według badań, do 99 procent alarmów wyzwalanych na oddziałach szpitalnych jest fałszywych lub nieistotnych klinicznie, jednocześnie wskazując na brak rzeczywistej szkody dla pacjentów. Jednak fałszywe alarmy mogą prowadzić do przeciążenia alertów, powodując, że pracownicy służby zdrowia przeoczą krytyczne zdarzenia, które mogą być szkodliwe lub nawet śmiertelne. Celem tej pracy jest rozwiązanie problemu poprzez opracowanie zintegrowanego systemu, który może w sposób ciągły śledzić stan zdrowia pacjenta z wykorzystaniem platformy przetwarzania w chmurze, umożliwiając kierowanie alertów do odpowiedniego personelu placówki medycznej w sposób terminowy i uporządkowany. Mikrokontrolery Arduino służą do zbierania parametrów zdrowotnych, takich jak temperatura i częstość tętna, oraz zapewniają lekarzom system monitorowania w czasie rzeczywistym. Wiele czujników i nadajnik-odbiornik RF są przymocowane do małego mikrokontrolera, tworząc moduł do noszenia, który będzie nosić pacjent. Ten element do noszenia jest bezprzewodowo połączony z głównym modułem składającym się z większego mikrokontrolera, gdzie dane są następnie przesyłane do bazy danych w chmurze za pośrednictwem Internetu. Dostęp do danych można następnie uzyskać za pośrednictwem terminala internetowego, zapewniającego lekarzom dostęp za pośrednictwem strony internetowej. Jeśli system wykryje jakiekolwiek nagłe zmiany temperatury lub tętna pacjenta, na smartfon z systemem Android lekarza zostanie wysłane powiadomienie, aby można było podjąć natychmiastowe działanie. System jest skalowalny, ponieważ do modułu głównego można podłączyć wiele modułów do noszenia, co umożliwia jednoczesne monitorowanie wielu pacjentów. Do modułu do noszenia można łatwo dodać więcej czujników, aby monitorować inne ważne parametry zdrowotne, takie jak saturacja tlenem i ciśnienie krwi. Testy wykazały, że system może osiągnąć 99,4% dokładności w monitorowaniu temperatury i 86% dokładności w monitorowaniu pulsu.