HOSPITAL 4.0, IoT para un cuidado inteligente de la salud

Esta implementación facilita el monitoreo en tiempo real de las condiciones de salud y general de los parámetros del cuerpo humano en una estación de trabajo particular en una unidad de cuidados intensivos. Es una solución escalable y segura basada en IoT que reducirá las posibilidades de errores humanos mientras mantiene un seguimiento de los parámetros de pacientes individuales. Cualquier anomalía repentina en el monitoreo de los parámetros generarán una alarma en la estación de trabajo particular junto con una pantalla local que sugerirá las acciones a ser tomadas inmediatamente por la enfermera  a cargo de la estación de trabajo.

Características

  1. Sistema de adquisición de datos digital.
  2. Detección de anomalías y monitorización remota.
  3. Predicción en tiempo real de parámetros de salud vitales basados ​​en series de tiempo.
  4. Ambulancia inteligente.

Desafíos

La salud es una función de la atención médica y lo que podría ser peor que el hecho de que pueda estar en el mejor de los hospitales de la India y todavía puede ser uno de cada 300 pacientes, cuya vida está en riesgo mientras recibe atención médica. ¡Las muertes por error médico en la India son nada menos que la barbaridad de 5 millones por año! Negligencia por parte de los médicos, atención ineficaz por parte de las enfermeras, ingesta incorrecta de medicamentos, el retraso en las medidas para salvar vidas y la falta de personal calificado son los principales razones detrás de este gran daño. A veces, la falta de disponibilidad de médicos experimentados por el momento puede provocar la muerte. El número de muertos sigue aumentando en los principales hospitales a pesar de estar bien situados y tener buenas comodidades. Es extremadamente necesario abordar los errores que se están cometiendo en este sector.

En 2020, la industria de la salud de la India se enfrenta a la pandemia mundial. El COVID-19 se propaga de pacientes a trabajadores de la salud y aumenta el número de muertos. Durante los últimos 4 meses, hemos sido testigos del sacrificio de las vidas de los trabajadores de la salud porque no hay forma de monitorear o tratar a los pacientes de forma remota.

Planteamiento del problema

Existe la necesidad de un sistema que sea capaz de prevenir errores humanos en el mantenimiento de datos críticos de los pacientes. Ante una anomalía en los signos vitales de un paciente, informar a los médicos superiores con actualizaciones en tiempo real en forma rápida e inmediata. El compromiso sobre la seguridad de los datos mediante el uso de plataformas no seguras debe abordarse mediante una plataforma más segura y estable. Perder minutos críticos en la preparación después de la llegada de un paciente al hospital es letal. Se debe implementar atención médica inmediata para garantizar el riesgo para la vida del paciente. Los establecimientos de salud en todo el país requieren soluciones basadas en tecnologías emergentes para apoyar los mecanismos existentes.

El diseño

Solución propuesta y su vigencia

La solución propuesta utiliza las capacidades de IoT para realizar un monitoreo en tiempo real de las condiciones de salud y los parámetros generales del cuerpo humano en una estación de trabajo particular de una unidad de cuidados intensivos. Una arquitectura IoT escalable y segura que reducirá las posibilidades de errores humanos mientras realiza un seguimiento de los parámetros de cada paciente. Cualquier anomalía repentina en los parámetros de monitorización generará una alarma en la estación de trabajo y en la pantalla local las acciones sugeridas que el enfermero / encargado de la estación de trabajo debe tomar inmediatamente. La transmisión en vivo se envía al teléfono del médico en cuestión para reducir el costo de tiempo al informar manualmente.

El concepto de ambulancia inteligente prepara al hospital para el tipo de paciente que esté en camino y las medidas tempranas que se pueden tomar antes de la llegada de la ambulancia. Esto le da al hospital un período de tiempo significativo para estar preparado con los arreglos críticos.

Especificaciones técnicas

Hardware

  • Arm Cortex M4
  • ESP8266
  • Módulos para parámetros del cuerpo humano
  • Módulo GPS para ambulancia inteligente

Software

  • Arm Mbed Studio
  • Nodo-RED
  • IDE de Arduino
  • TensorFlow lite
  • TinyML
  • Blynk
  • Servicio IFTTT Maker

Pantalla de adquisición de datos

Para monitorear el estado de salud de un paciente, es necesario monitorear varios parámetros periódicamente para concluir el estado del paciente a lo largo del tiempo. Se monitorearán los parámetros básicos del paciente sin ninguna interferencia humana y serán visualizados en una estación de trabajo central y también almacenada en una base de datos en la nube para referencia futura.

Parámetros a monitorear

  1. ECG
  2. Frecuencia cardíaca
  3. Respiración
  4. SpO2
  5. Temperatura corporal
  6. PANI

Arquitectura de la terapia intensiva

Los sensores de nivel de borde se conectarán a un microcontrolador local que enviará los datos en tiempo real a la pantalla de la estación de trabajo mediante un protocolo ligero como MQTT.

Display de las estaciones de trabajo

La interfaz hombre-máquina tomará los datos en tiempo real de los sensores y actuadores. Los datos del sensor serán monitoreados continuamente por la persona autorizada. La HMI también tendrá control directamente de los actuadores desde la estación de trabajo, lo que permitirá a la persona autorizada controlar de forma remota los parámetros como la ingesta de oxígeno, la ingesta de glucosa y el flujo de sangre al cuerpo del paciente.

Detección de anomalías y supervisión remota

Detectar anomalías en los parámetros y generar una alarma junto con valores en tiempo real al teléfono del médico en cuestión

Tras la detección de una anomalía, se envía una notificación en tiempo real al teléfono del médico sobre el paciente en particular mediante IFTTT.

El médico puede visualizar los parámetros del paciente en tiempo real en diferentes redes utilizando las API de Blynk.

Interface del doctor para monitoreo remoto

Predicción en tiempo real de la salud vital basada en series de parámetros en tiempo real.

En una era del procesamiento en al periferia, los datos de IoT se pueden usar de manera eficiente realizando algunos análisis sin comprometer la seguridad, la potencia y la latencia de los datos.

En nuestra propuesta, planeamos utilizar de manera eficiente los datos de salud vitales agregados de varios sensores. Para ello, proponemos implementar modelos de aprendizaje profundo en los dispositivos remotos. El ARM cortex M4 es capaz de hacer predicciones a nivel de borde y dar inferencias con una latencia mínima. Esto no solo reduce el tiempo de inferencia, sino que reduce el costo de usar una plataforma en la nube.

Después de ajustar nuestro modelo de red neuronal recurrente con la serie de datos en tiempo real, implementamos el archivo binario del modelo convertido en nuestro microcontrolador.

Las predicciones se harán analizando los parámetros de salud del paciente en el pasado inmediato.

Utilizando técnicas de aprendizaje profundo como la memoria a largo y corto plazo, podemos predecir las condiciones del futuro inmediato mediante la visualización de los datos del pasado inmediato.

La latencia será mínima, ya que estamos guardando el transporte de datos de ida y vuelta a la nube.

Solo la inferencia final se enviará a la plataforma en la nube para su visualización, por lo que el ancho de banda utilizado será comparativamente menor. Al no enviar datos sin procesar a la nube cada pocos cientos de milisegundos, estamos reduciendo de manera efectiva el consumo de energía del microcontrolador y al mismo tiempo nos ocupamos de la seguridad de los datos.

La ambulancia inteligente

La idea es eliminar la pérdida de tiempo después de que un paciente crítico llega a la emergencia de un hospital. Esto se puede hacer de manera eficiente, utilizando el tiempo de viaje en una ambulancia. Los parámetros de salud del paciente se pueden enviar al hospital, en tiempo real durante todo el tiempo que dure hasta llegar al hospital. Esto les dará tiempo suficiente a los médicos para tomar algunas medidas antes de que llegue el paciente.

La ambulancia también tiene un seguimiento de ubicación en vivo desde el final del hospital.

Novedad en el concepto propuesto

Siendo los hospitales nuestros clientes, he descubierto las dificultades o las limitaciones a las que se enfrentan actualmente. En el modelo de propuesta de valor, nuestro objetivo es resolver esos problemas manteniendo un registro de los trabajos existentes que ya están funcionando sin inconvenientes.

Nuestro producto / servicio resolverá los problemas y se centrará en las ganancias a largo plazo del cliente. La solución mejora el sistema existente de los hospitales y reduce la carga de trabajo de su personal. Utiliza los sabores de la industria 4.0 para tener una conectividad fluida y sin problemas junto con una copia de seguridad digital de cada instancia. La solución mejora la interacción entre el médico y el paciente. Un sistema de auto-seguridad en lugar de un sistema abierto manual. Despliegue in situ de la asistencia médica necesaria en tiempo real. Los procesos automatizados reducen el desperdicio de esfuerzo humano que puede desviarse a hospitales rurales donde se requiere. La ambulancia inteligente reducirá la pérdida de tiempo.

Accede a la información del proyecto:
https://github.com/roypratik/IoT_Smart_Health

Pratik Roy
Acerca de Pratik Roy 1 Article
Soy desarrollador de software integrado. Vivo y respiro con microcontroladores obstinados. Soy un desarrollador de tecnología médica al que le encanta enfrentar los desafíos del firmware todos los días. También soy fotógrafo, viajero y lector. Me encanta ser parte de proyectos con personas de todo el mundo, así que si tienes una idea y quieres intercambiar ideas, estaré disponible a cualquier hora del día. Creo firmemente que la sesión será increíble porque me comunico mejor con quienes me presentaron hace unos minutos. Solo tengo una línea para ti, cambia el mundo con tu pasión.

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