Biomedical data transfer system with low consumption communication protocols
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Universidad Autónoma de Baja California
Resumen
Descripción
In the field of medical care, hospitals face numerous challenges in effectively managing biomedical data. This can lead to a decrease in the efficiency of care, as not all institutions have efficient methods for managing such data. In addition to personal data, physiological constants, such as heart rate and oxygen levels, need to be constantly monitored in order to detect any changes. However, obtaining this data from different instruments and ensuring its constant recording can be problematic. To address these challenges, a system based on the Internet of Things (IoT) has been developed. This system utilizes sensors connected to ESP32 cards, which are in constant communication, to obtain physiological constants and other relevant data. A prototype has been designed, which includes sensors placed on the wrist to measure three physiological constants. The MAX30102 pulse sensor is used to measure blood oxygenation and heart rate. This sensor can be placed on the fingers, lobe, or wrist to obtain accurate readings. Additionally, the MLX90614 sensor is used for temperature acquisition. All the data collected by these sensors is managed by an ESP32 card, which acquires the information and sends it for further use. They employ communication protocols that enable the simultaneous reading of multiple sensors for the parallel monitoring of more than one patient, a capability not addressed in current prehospital care systems. To ensure constant monitoring of physiological constants, a master-slave configuration is utilized. Each slave module collects information from individual patients and sends it to a master card. The data is encrypted during transmission. These devices can be used in various healthcare settings, including prehospital care, and can be carried by the patients themselves. The collected data is then transmitted to a central system using the MQTT protocol. A master ESP32, connected to a Raspberry Pi 4, acts as the main console, where the data is centralized. Once the data is in the MQTT broker, it can be accessed and analyzed from various devices for traceability purposes. Real-time data recording is achieved by utilizing Google services, specifically Firebase, which stores the data in a database.
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.
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.
Palabras clave
IoT, MQTT protocol, ESP-NOW, Raspberry Pi, Physiological constants, IoT, Protocolo MQTT, ESP-NOW, Raspberry Pi, Constantes fisiológicas