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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41643
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | SICOMBO: sistema universal de IoT com computação de borda para seguro monitoramento clínico |
Alternate title (s): | SICOMBO: Universal IoT system with edge computing for secure clinical monitoring |
Author: | Silva, Rafael Marinho e |
First Advisor: | Nomura, Shigueo |
First coorientator: | Silva, Flávio de Oliveira |
First member of the Committee: | Rosa, Pedro Frosi |
Second member of the Committee: | Mokarzel, Fabio Carneiro |
Third member of the Committee: | Silva, Flávio de Oliveira |
Fourth member of the Committee: | Nomura, Shigueo |
Summary: | Tradicionalmente, o monitoramento integral do quadro clínico de pacientes ocorre em ambientes hospitalares com equipamentos e profissionais especializados, exigindo altos investimentos financeiros. Isso limita o acesso de pessoas de baixa renda a tratamentos básicos em hospitais do SUS no Brasil. Contudo, os avanços na Internet das Coisas (IoT) têm impulsionado inovações na área da saúde, incluindo o monitoramento remoto de pacientes. Neste contexto, este trabalho propõe um sistema de baixo custo, utilizando computação de borda e dispositivos IoT, para monitorar remotamente dados vitais específicos dos pacientes e e ainda, controlar de forma precisa a administração de medicamentos. Durante o desenvolvimento do sistema, foram criadas duas arquiteturas. A primeira inclui microcontroladores ESP32 conectados à Internet para coletar e gerenciar dados vitais, como frequência cardíaca, saturação periférica de oxigênio no sangue e temperatura corporal do paciente, além da temperatura ambiente. Ela também possui a capacidade de identificar o profissional que realiza procedimentos de medicação no paciente. A segunda arquitetura foi desenvolvida com o objetivo de aprimorar a primeira, adicionando os seguintes recursos: controle preciso da prescrição e administração de medicamentos, visando reduzir riscos à saúde do paciente por erros nesses processos; armazenar localmente os dados coletados pelos sensores e processados pelos microcontroladores ESP32 em cartões microSD (datalogger); enviar estes dados por meio de um protocolo (MQTT) para um minicomputador (Raspberry Pi) que é gerenciado pelo sistema desenvolvido no Node-RED, que por sua vez armazena (via protocolo (HTTP) todas as informações geradas em uma planilha no Google Drive. Os resultados experimentais, das simulações das duas arquiteturas com um voluntário, foram devidamente validados (benchmarking) comparando-se com dispositivos usados em ambientes hospitalares. Também, os dados foram coletados, transmitidos e armazenados pelos respectivos módulos do sistema desenvolvido, conforme o esperado nos experimentos. Pode-se concluir que o sistema desenvolvido, visando acessibilidade (baixo custo) para todos os pacientes, atingiu os objetivos propostos e satisfez às hipóteses sobre monitoramento remoto do quadro clínico e segurança na prescrição e administração precisas de medicamentos dos pacientes. |
Abstract: | Traditionally, the comprehensive monitoring of patients' clinical conditions occurs in hospital environments with specialized equipment and professionals, requiring high financial investments. This limits the access of low-income individuals to basic treatments in SUS hospitals in Brazil. However, advances in the Internet of Things (IoT) have propelled innovations in the healthcare sector, including remote patient monitoring. In this context, this work proposes a low-cost system utilizing edge computing and IoT devices to remotely monitor specific vital patient data and precisely control medication administration. Two architectures were created during the development of the system; the first one has ESP32 microcontrollers connected to the Internet for collecting and managing vital data such as heart rate, blood oxygen peripheral saturation, a patient's body temperature, and the temperature of his or her environment. It also has the feature of identifying the professional who performs the medication procedure on the patient. The second architecture, on the other hand, was developed to improve the first, adding the following features: precise control of prescription and administration of medications, to reduce the risks to the patient's health due to errors in these processes; locally store the data collected by the sensors and processed by the ESP32 microcontrollers on microSD cards (datalogger); send this data through a protocol (MQTT) to a minicomputer (Raspberry Pi) that is managed by the system developed in Node-RED, which in turn stores it (via protocol (HTTP) all information generated in a spreadsheet on Google Drive. The experimental results, from the simulations of the two architectures with a volunteer, were duly validated (benchmarking) compared to devices used in hospital environments. Also, data were collected, transmitted and stored by the respective modules of the developed system, as expected in the experiments. One can conclude that the developed system, aiming for accessibility (low cost) for all patients, achieved the proposed objectives and fulfilled the hypotheses regarding remote monitoring of patients' clinical conditions and safety in precise prescription and administration of medications. |
Keywords: | Acessibilidade de pacientes Computação de borda Dispositivos de IoT Monitoramento remoto de pacientes Segurança de pacientes Sistema de baixo custo Patient affordability Edge computing IoT devices Patient remote monitoring Patient safety Low cost system Computação |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::HARDWARE |
Subject: | Computação Internet das coisas Integração de dados (Computação) Linguagem de programação de domínio específico (Computadores) |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
Quote: | Silva, Rafael Marinho. SICOMBO: sistema universal de IoT com computação de borda para seguro monitoramento clínico. 2020. 102 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.9. |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.9 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41643 |
Date of defense: | 30-Dec-2020 |
Sustainable Development Goals SDGs: | ODS::ODS 3. Saúde e bem-estar - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades. |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação |
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