Đồ án research design and manufacture of a health monitoring system using wireless sensor network for elderly at home

Đồ án thiết kế và chế tạo hệ thống theo dõi sức khỏe cho người cao tuổi tại nhà sử dụng mạng cảm biến không dây. Nghiên cứu chi tiết về giải pháp IoT tiềm năng.

• Tác giả: Vo Minh Quan
• Người hướng dẫn: PTS. Nguyen Vu Lan
• Trường học: Ho Chi Minh City University Of Technology And Education
• Chuyên ngành: Mechatronics
• Đề tài: Giám Sát Sức Khỏe Người Cao Tuổi Bằng WSN
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2019 - 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• DISCLAIMER
• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENTS
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. The urgency of the subject
• 1.2. Scientific and practical significance of the topic
• 1.3. Research objectives of the topic
• 1.4. Object and scope of the study
• 1.4.1. Research subjects
• 1.4.2. Research scope
• 1.5. Methodological basis
• 1.6. Specific research methods
• 1.7. Graduation project structure
• 1.8. Introduction
• 1.9. System characteristics
• 1.10. Structure of the system
• 1.11. Research related to the topic
• 3. CHAPTER 3: LITERATURE REVIEW
• 3.1. Internet of things IOT
• 3.2. What is IoT?
• 3.3. What is IoMT?
• 3.4. IOT based mobile app
• 4. CHAPTER 4: DIRECTIONS AND SOLUTIONS
• 4.1. Machine learning algorithm
• 4.2. Sending data to database
• 4.3. Android application implementation
• 5. CHAPTER 5: DESIGN AND IMPLEMENTATION
• 5.1. Printed circuit board (PCB)
• 5.2. Android general concept
• 5.3. Communication with user database on Android app
• 5.4. Application design flowchart
• 5.5. Application development and implementation
• 5.6. Exploratory Data Analysis(EDA)
• 5.7. Training and Experiment
• 6. CHAPTER 6: PRODUCTION EXPERIMENT
• 6.1. Necessary needs and metrics
• 6.2. Method of experiment
• 6.3. Static test analysis
• 6.4. Dynamic test analysis
• 6.5. Sensor node 1 final specification
• 6.6. Sensor node 2 final specification
• 6.7. Display module final specification
• CONCLUSION – RECOMMENDATION
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

Tóm tắt

I. Giới thiệu tổng quan và vai trò của giám sát sức khỏe người cao tuổi bằng WSN

Việc giám sát sức khỏe người cao tuổi trở thành nhu cầu cấp thiết trong bối cảnh dân số già toàn cầu ngày càng tăng. Mạng cảm biến không dây (WSN) là nền tảng công nghệ quan trọng giúp thu thập và truyền tải dữ liệu sức khỏe một cách hiệu quả và kịp thời từ xa. Mô hình giám sát sức khỏe dựa trên hệ thống giám sát sức khỏe sử dụng cảm biến sinh học, thiết bị đeo thông minh, cho phép theo dõi liên tục các chỉ số sinh học như nhịp tim, huyết áp, nhiệt độ cơ thể,... Giải pháp này không chỉ nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho người cao tuổi mà còn giảm tải gánh nặng cho ngành y tế và gia đình. Theo nghiên cứu của Đại học Bách Khoa TP.HCM, hệ thống WSN đem lại hiệu quả trong việc cảnh báo sớm sức khỏe, hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ xa, góp phần nâng cao tính an toàn và tự động hóa chăm sóc sức khỏe người cao tuổi.

1.1. Khái niệm mạng cảm biến không dây và ứng dụng trong giám sát sức khỏe

Mạng cảm biến không dây (WSN) là hệ thống các thiết bị cảm biến phân tán, liên kết với nhau qua mạng không dây để thu thập và truyền dữ liệu theo thời gian thực. Trong giám sát sức khỏe người cao tuổi, WSN được ứng dụng để theo dõi các chỉ số sinh học quan trọng, đảm bảo thu thập dữ liệu liên tục và tin cậy, góp phần phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường.

1.2. Tầm quan trọng của giám sát sức khỏe từ xa cho người cao tuổi hiện nay

Với xu hướng già hóa dân số và nhu cầu chăm sóc sức khỏe không ngừng tăng, việc áp dụng giám sát sức khỏe từ xa mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Giải pháp giúp phát hiện kịp thời các thay đổi về sức khỏe, giảm thiểu rủi ro, và đồng thời hỗ trợ người cao tuổi duy trì cuộc sống độc lập. Trong tình hình dịch bệnh COVID-19, giải pháp này càng trở nên quan trọng khi hạn chế tiếp xúc trực tiếp.

II. Phân tích các thách thức phổ biến khi giám sát sức khỏe người cao tuổi bằng WSN

Dù có nhiều ưu điểm, việc triển khai hệ thống giám sát sức khỏe người cao tuổi bằng WSN vẫn gặp không ít thách thức. Các vấn đề về bảo mật dữ liệu WSN, độ ổn định trong truyền tải dữ liệu sức khỏe thời gian thực, tính chính xác của cảm biến sinh học, cũng như khả năng tích hợp thiết bị đeo thông minh gây ảnh hưởng đến hiệu quả chung. Ngoài ra, chi phí đầu tư và khả năng tiếp cận công nghệ ở các vùng sâu vùng xa cũng là rào cản cần được giải quyết.

2.1. Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư trong dữ liệu giám sát WSN

Dữ liệu sức khỏe người cao tuổi rất nhạy cảm và việc truyền tải qua mạng không dây tiềm ẩn nguy cơ bị đánh cắp, thao túng. Do đó, cần thiết lập cơ chế bảo mật dữ liệu WSN mạnh mẽ, đảm bảo an toàn thông tin cá nhân và chống truy cập trái phép, bảo vệ quyền riêng tư người dùng.

2.2. Khó khăn trong theo dõi và phân tích chỉ số sinh học từ thiết bị đeo thông minh

Các thiết bị đeo thông minh, dù tiện lợi, đôi khi gặp khó khăn trong việc giữ độ chính xác và độ ổn định khi ghi nhận dữ liệu sinh học như nhịp tim, huyết áp. Thêm vào đó, người cao tuổi có thể gặp khó khăn khi sử dụng hoặc bảo dưỡng thiết bị, ảnh hưởng đến hiệu quả theo dõi chỉ số sinh học liên tục và khách quan.

III. Cách thiết kế phương pháp giám sát sức khỏe người cao tuổi sử dụng mạng cảm biến không dây hiệu quả

Phương pháp xây dựng hệ thống giám sát sức khỏe người cao tuổi dựa trên mạng cảm biến không dây (WSN) tập trung vào việc lựa chọn cảm biến sinh học chính xác, tạo mạng lưới truyền dẫn tin cậy và tối ưu hóa giao thức truyền dữ liệu. Việc sử dụng bộ xử lý trung tâm như Raspberry Pi để lưu trữ, phân tích dữ liệu, kết hợp với ứng dụng di động hỗ trợ người dùng giúp hệ thống linh hoạt và tiện dụng. Bên cạnh đó, thuật toán máy học còn được ứng dụng để phân tích dữ liệu và thực hiện chẩn đoán bệnh từ xa.

3.1. Lựa chọn và tích hợp cảm biến sinh học cho giám sát đa chỉ số

Các cảm biến sinh học như MAX30102, MLX90614, MPU6050 được dùng để đo nhịp tim, nồng độ oxy trong máu, nhiệt độ cơ thể và phát hiện té ngã. Việc lựa chọn cảm biến đáp ứng độ chính xác và khả năng tương thích với hệ thống WSN giúp đảm bảo dữ liệu thu thập được toàn diện và chính xác, phục vụ cho việc theo dõi sức khỏe hiệu quả.

3.2. Xây dựng hệ thống tự động hóa chăm sóc sức khỏe qua WSN và thiết bị đeo thông minh

Hệ thống sử dụng các thiết bị đeo thông minh cùng mạng WSN để tự động thu thập dữ liệu sức khỏe. Việc tích hợp thông tin vào nền tảng trung tâm giúp phát hiện và gửi cảnh báo sớm sức khỏe cho người thân và đội ngũ y tế khi phát hiện dấu hiệu nguy hiểm, đồng thời hỗ trợ thực hiện các biện pháp chăm sóc kịp thời.

3.3. Ứng dụng thuật toán máy học để nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán từ xa

Sử dụng thuật toán như Random Forest giúp phân tích dữ liệu sinh học thu thập từ WSN, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường trong sức khỏe người cao tuổi. Việc ứng dụng này tăng tính thông minh cho hệ thống, giúp cải thiện chất lượng chẩn đoán bệnh từ xa, giảm thiểu sai sót và gia tăng hiệu quả chăm sóc.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về giám sát sức khỏe người cao tuổi bằng WSN

Nhiều nghiên cứu và dự án đã chứng minh hiệu quả của hệ thống giám sát sử dụng mạng cảm biến không dây (WSN) cho người cao tuổi. Ví dụ, dự án từ Đại học Bách Khoa TP.HCM sử dụng bộ cảm biến như ESP8266 và Raspberry Pi để thu thập và xử lý dữ liệu sức khỏe, kết nối qua mạng không dây với ứng dụng di động Android và website dành cho bác sĩ. Kết quả cho thấy khả năng theo dõi nhịp tim, huyết áp, phát hiện té ngã và gửi cảnh báo sớm sức khỏe rất hiệu quả, góp phần nâng cao an toàn và chất lượng cuộc sống cho người cao tuổi.

4.1. Thực trạng ứng dụng WSN trong giám sát sức khỏe người cao tuổi tại Việt Nam

Tại Việt Nam, các hệ thống giám sát sức khỏe ứng dụng WSN còn ở giai đoạn phát triển với nhiều dự án thử nghiệm tại các cơ sở chăm sóc người cao tuổi. Những hệ thống này tập trung vào việc theo dõi các chỉ số như nhịp tim, huyết áp, nhiệt độ cơ thể với sự hỗ trợ của các thiết bị đeo thông minh và mạng không dây, đem lại kết quả tích cực trong việc cảnh báo kịp thời các tình trạng nguy hiểm.

4.2. Kết quả nghiên cứu và khả năng mở rộng mô hình giám sát WSN

Nghiên cứu sử dụng mô hình mạng WSN kết hợp xử lý dữ liệu trên Raspberry Pi và MySQL cho phép thu thập và lưu trữ dữ liệu sức khỏe liên tục, đáng tin cậy. Mô hình còn được thiết kế hỗ trợ đa người dùng, quản lý qua website, ứng dụng Android giúp mở rộng quy mô và dễ áp dụng thực tế trong chăm sóc sức khỏe người cao tuổi tại nhà, cơ sở y tế.

V. Phương pháp tối ưu bảo mật và dữ liệu thời gian thực trong hệ thống giám sát sức khỏe WSN

Bảo mật dữ liệu sức khỏe khi truyền tải qua mạng cảm biến không dây (WSN) là yêu cầu thiết yếu để đảm bảo độ tin cậy và quyền riêng tư. Việc áp dụng các giải pháp mã hóa, xác thực thiết bị cùng với quản lý truy cập nghiêm ngặt giúp ngăn chặn các nguy cơ mất an toàn thông tin. Bên cạnh đó, tối ưu luồng dữ liệu giúp hệ thống xử lý thông tin sức khỏe thời gian thực, giảm thiểu độ trễ, đảm bảo dữ liệu chính xác và kịp thời cho việc giám sát và can thiệp y tế.

5.1. Giải pháp bảo mật dữ liệu trong mạng cảm biến không dây cho sức khỏe người cao tuổi

Áp dụng các kỹ thuật như mã hóa AES, TLS cùng với xác thực đa lớp đảm bảo rằng bảo mật dữ liệu WSN được duy trì tốt. Điều này ngăn chặn nguy cơ truy cập trái phép, bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và tạo niềm tin khi triển khai hệ thống trong môi trường thực tế.

5.2. Quản lý dữ liệu sức khỏe thời gian thực để nâng cao hiệu quả ứng dụng

Dữ liệu được truyền liên tục từ các cảm biến đến trung tâm xử lý và cập nhật trên ứng dụng di động, website theo thời gian thực giúp phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. Việc xử lý dữ liệu hiệu quả, giảm độ trễ truyền tải bổ trợ cho việc giám sát sức khỏe từ xa hiệu quả và phù hợp với nhu cầu chăm sóc người cao tuổi.

VI. Tương lai phát triển và xu hướng ứng dụng giám sát sức khỏe người cao tuổi bằng WSN

Tương lai của hệ thống giám sát sức khỏe người cao tuổi bằng mạng cảm biến không dây (WSN) hướng đến việc tích hợp sâu hơn với trí tuệ nhân tạo, 5G, và các công nghệ IoT tiên tiến khác. Việc phát triển các thiết bị đeo thông minh nhỏ gọn, dễ sử dụng, đồng thời nâng cao thuật toán phân tích sẽ giúp cải thiện khả năng chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa. Hệ thống sẽ ngày càng tự động hóa hơn trong việc phát hiện sớm bệnh tật, hỗ trợ điều dưỡng và y bác sĩ đưa ra quyết định chính xác nhanh chóng, giảm thiểu chi phí và tăng cường an toàn cho người cao tuổi.

6.1. Xu hướng tích hợp IoT AI và tự động hóa trong giám sát sức khỏe người cao tuổi

Tích hợp AI với WSN sẽ giúp phân tích dữ liệu sức khỏe sâu sắc hơn, dự đoán nguy cơ, đưa ra cảnh báo dựa trên mô hình học máy. Sự kết hợp này hỗ trợ tăng khả năng tự động hóa chăm sóc sức khỏe, giảm thiểu sự can thiệp thủ công và nâng cao hiệu quả điều trị.

6.2. Định hướng nghiên cứu nâng cao thiết bị đeo thông minh và giao diện người dùng phổ thông

Phát triển thiết bị đeo thông minh đa chức năng với cảm biến chính xác và giao diện thân thiện giúp người cao tuổi dễ dàng sử dụng, theo dõi sức khỏe cá nhân mọi lúc, mọi nơi. Điều này thúc đẩy mô hình chăm sóc tại nhà, tạo môi trường sống an toàn, tiện nghi và nâng cao chất lượng cuộc sống.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh hiện nay, quá trình già hóa dân số đang diễn ra với tốc độ nhanh chóng trên phạm vi toàn cầu. Dẫn liệu từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cho thấy số lượng người từ 65 tuổi trở lên dự kiến sẽ đạt 1,4 tỷ người vào năm 2030 và tiếp tục gia tăng mạnh mẽ trong những thập kỷ tiếp theo. Sự chuyển dịch nhân khẩu học này đặt ra áp lực lớn đối với hệ thống y tế công cộng cũng như các mô hình viện dưỡng lão truyền thống. Nhu cầu cấp thiết đặt ra là phải phát triển các giải pháp hỗ trợ y tế có khả năng theo dõi, chăm sóc sức khỏe người cao tuổi liên tục nhằm giúp họ duy trì cuộc sống độc lập và an toàn tại gia đình.

Song song đó, đại dịch COVID-19 đã làm nổi bật tầm quan trọng của các giải pháp chăm sóc y tế từ xa (telehealth / remote healthcare). Việc triển khai các thiết bị giám sát tại gia giúp giảm bớt tần suất thăm khám trực tiếp không cần thiết tại bệnh viện và phòng khám, từ đó hạn chế tối đa nguy cơ lây nhiễm chéo, đồng thời tối ưu hóa chi phí điều trị cho người bệnh.

Đề tài "Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ thống giám sát sức khỏe cho người cao tuổi tại nhà ứng dụng mạng cảm biến không dây" (tiếng Anh: Research, design and manufacture of a health monitoring system using wireless sensor network for elderly at home) được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu cụ thể sau:

1. Phát triển hệ thống Internet of Things (IoT) có khả năng theo dõi và chăm sóc sức khỏe người cao tuổi hiệu quả với chi phí hợp lý.
2. Nâng cao tính an toàn và chất lượng cuộc sống cho người cao tuổi thông qua việc phát hiện sớm các dấu hiệu nguy hiểm (như bất thường nhịp tim, giảm oxy máu, sốt cao hoặc tai nạn té ngã).
3. Giảm bớt gánh nặng chăm sóc đối với gia đình và xã hội.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Nhóm đối tượng người cao tuổi có nhu cầu được giám sát và chăm sóc sức khỏe thường xuyên tại nhà.
• Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế và chế tạo các thiết bị phần cứng đeo tay tích hợp cảm biến sinh trắc học và chuyển động; thiết lập mạng cảm biến không dây truyền dữ liệu về bộ xử lý trung tâm; xây dựng cơ sở dữ liệu quan hệ lưu trữ thông tin; phát triển giao diện Web dành cho nhân viên y tế/bác sĩ và ứng dụng di động Android phục vụ người cao tuổi cùng thân nhân.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và công nghệ nền tảng

• Internet of Medical Things (IoMT): Tập hợp các thiết bị y tế và ứng dụng kết nối với hệ thống công nghệ thông tin y tế qua mạng máy tính. Các thiết bị IoMT liên kết dữ liệu máy - máy (M2M) cho phép thu thập, theo dõi các chỉ số sinh tồn và truyền tải về máy chủ trung tâm hoặc nền tảng đám mây.
• Mạng cảm biến không dây (WSN - Wireless Sensor Network): Cấu trúc mạng gồm các nút cảm biến độc lập, có nhiệm vụ thu thập dữ liệu vật lý/sinh học từ môi trường hoặc cơ thể người và truyền thông tin qua sóng vô tuyến (Wi-Fi/Bluetooth) đến trạm thu thập (Gateway/Hub).
• Hệ thống máy chủ Web (Web Server) và giao thức HTTP: Cơ chế xử lý yêu cầu và phản hồi (Request-Response Cycle) giữa người dùng, máy chủ và cơ sở dữ liệu để phân phối nội dung tĩnh và động.
• Học máy trong phân loại sự cố té ngã (Fall Detection): Phân tích dữ liệu gia tốc và chuyển động dựa trên các thuật toán học máy có giám sát (Supervised Learning). Sau khi đánh giá các thuật toán như Máy vectơ hỗ trợ (SVM - Support Vector Machines) và K láng giềng gần nhất (k-NN), đề tài xác định thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) là giải pháp phù hợp nhờ khả năng xử lý tốt các quan hệ dữ liệu phi tuyến, tính ổn định cao, hạn chế hiện tượng quá khớp (overfitting) và thích ứng tốt với dữ liệu mất cân bằng.

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài áp dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu khoa học kỹ thuật:

• Nghiên cứu tài liệu (Document study): Phân tích và tổng hợp lý thuyết về hệ thống nhúng, giao thức truyền thông không dây, cảm biến y tế và các mô hình học máy ứng dụng trong y tế. Đề tài tham khảo các công trình nghiên cứu tiền đề tại Việt Nam như: hệ thống lưu trữ dữ liệu y tế lớn Health DL (Phan Tấn và cộng sự, 2017), kỹ thuật Chatbot chẩn đoán bệnh tự động (Nguyễn Thị Bích Diệp, 2019), ứng dụng trí tuệ nhân tạo định vị cơ quan xạ trị (Trần Sỹ Hùng và cộng sự, 2020), giải pháp thiết kế trải nghiệm người dùng theo mô hình UCDC cho ứng dụng E-doctor (Trần Quốc Trung, 2020), cùng các nghiên cứu ứng dụng robot trong phẫu thuật tại Bệnh viện Bình Dân (2021).
• Phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis - EDA): Xử lý tập dữ liệu té ngã (Dataset Fall Detection), kiểm tra và làm sạch các giá trị khuyết thiếu (Missing Values), phân tích biến thiên nhịp tim (Heart Rate Variability) và độ bão hòa oxy trong máu (Blood Oxygen Saturation) để phục vụ huấn luyện mô hình.
• Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật (R&D): Thiết kế sơ đồ nguyên lý, vẽ mạch in (PCB), lập trình vi điều khiển, xây dựng giao diện ứng dụng và chế tạo vỏ thiết bị bằng công nghệ in 3D.
• Phương pháp thực nghiệm (Experiment): Đánh giá hoạt động của hệ thống qua hai phương thức là thử nghiệm tĩnh (Static test) và thử nghiệm động (Dynamic test) để đo lường độ chính xác và độ ổn định của các nút cảm biến.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Kiến trúc tổng thể hệ thống

Hệ thống giám sát sức khỏe được cấu thành từ 3 phân hệ chính:

1. Phân hệ nút cảm biến đeo tay (Sensor Nodes): Thu thập dữ liệu sinh học và chuyển động thực tế của người dùng, thực hiện tiền xử lý tín hiệu và truyền dữ liệu không dây qua Wi-Fi.
2. Phân hệ xử lý trung tâm và hiển thị (Central Processing Hub & Display Module): Tiếp nhận dữ liệu không dây từ các nút, lưu trữ tập trung vào cơ sở dữ liệu và hiển thị trực tiếp các thông số lên màn hình để người dùng quan sát.
3. Phân hệ ứng dụng người dùng (Web Server & Android App): Cung cấp các giao diện tương tác chuyên biệt cho đội ngũ y tế theo dõi nhiều bệnh nhân cùng lúc, đồng thời cho phép người nhà tiếp nhận thông báo cảnh báo và kiểm soát tình trạng sức khỏe theo thời gian thực.

Thông số kỹ thuật yêu cầu thiết kế

Các yêu cầu kỹ thuật ban đầu đối với các nút phần cứng được xác định cụ thể trong bảng sau:

Thông số thiết kế	Nút cảm biến 1 (Node 1)	Nút cảm biến 2 (Node 2)	Module hiển thị (Display Module)
Chức năng chính	Đo nhịp tim, SpO2, thân nhiệt	Đo chuyển động, phát hiện té ngã	Hiển thị thông số tổng hợp
Cảm biến tích hợp	MAX30102, MLX90614	MPU6050	Màn hình màu TFT
Chiều dài (Length)	50 mm	50 mm	105 mm
Chiều rộng (Width)	50 mm	55 mm	120 mm
Chiều cao/Dày (Height)	25 mm	38 mm	80 mm
Khối lượng (Weight)	100 g	100 g	-
Điện áp cung cấp (Voltage)	3.7 V (Pin LiPo)	3.7 V (Pin LiPo)	5.0 V
Dòng điện cung cấp (Current)	1 A	1 A	1 A
Yêu cầu độ chính xác	2%	2%	5%

Đánh giá và lựa chọn giải pháp công nghệ

Để tối ưu hóa chi phí, hiệu năng và tính khả thi của hệ thống, nhóm nghiên cứu đã tiến hành so sánh nhiều phương án công nghệ trước khi quyết định triển khai:

Hạng mục công nghệ	Các phương án khảo sát	Phương án được lựa chọn	Rationale / Cơ sở lựa chọn
Vi điều khiển cho Node	ESP32, Arduino Nano 33 BLE Sense, ESP8266	ESP8266	Tích hợp sẵn Wi-Fi, chi phí thấp, mức tiêu thụ năng lượng phù hợp với các tác vụ đo đạc cơ bản, hệ sinh thái phần mềm rộng mở.
Thuật toán học máy	SVM, k-NN, Random Forest	Random Forest	Xử lý tốt dữ liệu phi tuyến, khả năng chống quá khớp cao, hoạt động ổn định trước dữ liệu nhiễu và mẫu mất cân bằng.
Cơ sở dữ liệu trung tâm	PostgreSQL, MongoDB, MySQL	MySQL	Cơ sở dữ liệu quan hệ mã nguồn mở có tính ổn định cao, cấu trúc bảng rõ ràng, tối ưu cho việc truy vấn dữ liệu chuỗi thời gian y tế.
Ngôn ngữ phát triển Web	Node.js (Express), Python (Django), PHP	PHP	Hỗ trợ tương tác mạnh mẽ với MySQL, thuận tiện trong việc xử lý yêu cầu HTTP và tạo giao diện giám sát động cho bác sĩ.
Môi trường phát triển App	Flutter, MIT App Inventor, Android Studio	Android Studio	Môi trường phát triển chính thức cho Android, hỗ trợ kiểm soát toàn diện vòng đời ứng dụng (Activity Lifecycle) và tối ưu kết nối REST API.
Vật liệu chế tạo vỏ	Nhựa TPU, Nhựa ABS, Nhựa PLA	Nhựa PLA	Gia công bằng công nghệ in 3D; vật liệu PLA có chi phí thấp, an toàn, dễ in mẫu nhanh và đảm bảo độ bền cơ học cần thiết.

Thiết kế phần cứng và chế tạo mạch

• Khối nguồn: Sử dụng pin Lithium Polymer (LiPo) dung lượng 450 mAh để cấp nguồn độc lập cho thiết bị đeo tay. Nguồn pin được kết nối qua module IC ổn áp AMS1117 nhằm hạ áp và duy trì mức điện áp ổn định cho vi điều khiển ESP8266 và các cảm biến.
• Kết nối chân phần cứng trên PCB:
  • Nút cảm biến 1: Vi điều khiển ESP8266 kết nối với cảm biến quang học đo nhịp tim/SpO2 (MAX30102) và cảm biến hồng ngoại không tiếp xúc đo nhiệt độ cơ thể (MLX90614) thông qua các chân giao tiếp I2C. Mạch tích hợp sẵn các chân nạp lại firmware (Firmware reprogramming pins).
  • Nút cảm biến 2: Kết nối vi điều khiển ESP8266 với cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển 6 trục (MPU6050) qua bus I2C để trích xuất gia tốc 3 trục ($a_x, a_y, a_z$) và vận tốc góc phục vụ nhận dạng chuyển động té ngã.
• Trạm trung tâm (Hub): Máy tính nhúng Raspberry Pi đóng vai trò Web Server nội bộ và máy chủ cơ sở dữ liệu MySQL, chứa các bảng chuyên biệt: nhịp tim (Heart Rate), SpO2, nhiệt độ cơ thể (Body Temperature), sự cố té ngã (Fall Detection), và nhiệt độ/độ ẩm môi trường.

Thiết kế phần mềm và giao diện

• Giao diện Web cho bác sĩ: Xây dựng hệ thống đăng nhập bảo mật (Login UI), giao diện danh sách quản lý bệnh nhân (List of patients) và trang hồ sơ chi tiết từng cá nhân (Patient profile) hiển thị các biểu đồ theo dõi chỉ số sinh tồn liên tục.
• Ứng dụng di động Android: Thiết kế luồng đăng ký/đăng nhập (Signup/Login UI), thanh điều hướng (Sidebar), màn hình hiển thị số liệu trực tiếp, trung tâm thông báo đẩy (Push Notifications) cảnh báo tình huống khẩn cấp khi người dùng bị té ngã và tính năng nhắc nhở lịch trình uống thuốc định kỳ.

---

Nội dung chính theo từng chương

Báo cáo khóa luận tốt nghiệp được cấu trúc thành 6 chương chính cùng phần kết luận và kiến nghị:

• CHAPTER 1: INTRODUCTION (Mở đầu): Trình bày tính cấp thiết của đề tài trong kỷ nguyên già hóa dân số; phân tích ý nghĩa khoa học và thực tiễn của hệ thống IoT y tế; xác lập mục tiêu nghiên cứu, đối tượng, phạm vi khảo sát, phương pháp luận thực hiện và tổng quan các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước.
• CHAPTER 2: SYSTEM OVERVIEW (Tổng quan hệ thống): Giới thiệu kiến trúc tổng quát của hệ thống giám sát sức khỏe người cao tuổi; phân tích các đặc tính cốt lõi gồm tính linh hoạt, tính tiện lợi, hiệu quả kinh tế; mô tả chức năng của 4 thành phần chính (cảm biến, mạng truyền tải, trung tâm dữ liệu, ứng dụng di động) cùng các hạn chế kỹ thuật cần giải quyết.
• CHAPTER 3: LITERATURE REVIEW (Tổng quan tài liệu): Cung cấp cơ sở lý thuyết chi tiết về Internet of Things (IoT) và Internet of Medical Things (IoMT); nguyên lý hoạt động của Web Server thông qua chu trình HTTP Request-Response; mô hình ứng dụng di động trong quản lý thiết bị đeo; các nhóm thuật toán Machine Learning (học có giám sát, không giám sát, học tăng cường).
• CHAPTER 4: DIRECTIONS AND SOLUTIONS (Định hướng và Giải pháp): Phân tích chi tiết các yêu cầu vận hành và bảng thông số kỹ thuật mục tiêu; đối sánh ưu nhược điểm của các dòng vi điều khiển (ESP32, Arduino Nano 33 BLE Sense, ESP8266), các thuật toán nhận dạng té ngã (SVM, k-NN, Random Forest), hệ cơ sở dữ liệu (PostgreSQL, MongoDB, MySQL), ngôn ngữ web (Node.js, Django, PHP) và công cụ lập trình Android (Flutter, App Inventor, Android Studio).
• CHAPTER 5: DESIGN AND IMPLEMENTATION (Thiết kế và Triển khai): Trình bày quá trình lựa chọn vật liệu in 3D (PLA), thiết kế mạch in PCB, sơ đồ đấu nối chân linh kiện cho Node 1 và Node 2; phân tích dữ liệu EDA trên tập dữ liệu té ngã; huấn luyện mô hình học máy; phát triển cơ sở dữ liệu MySQL trên Raspberry Pi, lập trình giao diện Web bằng PHP và phát triển ứng dụng di động Android Studio.
• CHAPTER 6: PRODUCTION EXPERIMENT (Thực nghiệm sản phẩm): Thiết lập các chỉ số và phương pháp đo kiểm; tiến hành phân tích thử nghiệm tĩnh (Static test) và thử nghiệm động (Dynamic test); tổng hợp và công bố thông số kỹ thuật hoàn thiện cuối cùng của Nút cảm biến 1, Nút cảm biến 2 và Module hiển thị.
• CONCLUSION – RECOMMENDATION (Kết luận – Kiến nghị): Tổng kết các kết quả đạt được so với mục tiêu ban đầu và đề xuất các phương hướng nghiên cứu, cải tiến mở rộng cho hệ thống.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

• Chế tạo thành công mô hình phần cứng: Hoàn thiện 2 nút cảm biến đeo tay có kích thước nhỏ gọn, sử dụng vỏ in 3D bằng nhựa PLA, tích hợp pin sạc LiPo 450 mAh và mạch nguồn AMS1117. Nút 1 thực hiện đo đạc nhịp tim, SpO2 và thân nhiệt; Nút 2 thu thập gia tốc phục vụ thuật toán nhận diện té ngã.
• Xây dựng trạm trung tâm và cơ sở dữ liệu: Thiết lập thành công máy tính nhúng Raspberry Pi làm trạm xử lý trung tâm, tiếp nhận dữ liệu không dây qua Wi-Fi từ các nút ESP8266 và lưu trữ vào hệ thống cơ sở dữ liệu MySQL theo các bảng chỉ số chuyên biệt.
• Hoàn thiện hệ thống phần mềm giám sát đa nền tảng:
  • Triển khai trang Web bằng ngôn ngữ PHP cho phép bác sĩ theo dõi hồ sơ, danh sách và diễn biến sức khỏe của nhiều bệnh nhân cùng lúc.
  • Triển khai ứng dụng Android giao tiếp qua REST API, hiển thị các thông số tức thời, hỗ trợ cài đặt nhắc nhở uống thuốc và phát cảnh báo tự động khi có sự cố té ngã.
• Ứng dụng mô hình học máy: Tích hợp thành công mô hình Random Forest trong phân loại chuyển động, giúp hệ thống phát hiện chính xác các trạng thái ngã của người cao tuổi.

Đóng góp của đề tài

• Cung cấp một giải pháp kỹ thuật tích hợp hoàn chỉnh từ phần cứng thu thập tín hiệu sinh học, truyền thông không dây đến lưu trữ dữ liệu và hiển thị ứng dụng, chứng minh tính khả thi của mô hình IoMT chi phí thấp tại gia đình.
• Làm tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình thiết kế phần cứng nhúng kết hợp kỹ thuật học máy và phát triển phần mềm di động phục vụ y tế.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

Văn bản đồ án chỉ ra một số hạn chế nội tại của hệ thống:

• Chi phí triển khai chuyên sâu: Mặc dù đã tối ưu linh kiện, chi phí hoàn thiện hệ thống có thể vẫn tương đối cao đối với các trường hợp người cao tuổi có nhu cầu chăm sóc y tế đặc biệt phức tạp.
• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu (Privacy): Việc thu thập và truyền tải liên tục một lượng lớn dữ liệu cá nhân sinh trắc học đòi hỏi các giải pháp bảo mật và mã hóa nghiêm ngặt hơn để tránh nguy cơ rò rỉ thông tin riêng tư của người bệnh.
• Độ phụ thuộc vào hạ tầng mạng (Availability): Hệ thống vận hành dựa trên kết nối mạng Internet/Wi-Fi, do đó tại các khu vực có hạ tầng viễn thông kém hoặc tín hiệu chập chờn, khả năng truyền dữ liệu thời gian thực và gửi cảnh báo khẩn cấp có thể bị gián đoạn.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Tối ưu hóa kích thước mạch in và nâng cao hiệu suất năng lượng nhằm kéo dài thời gian sử dụng pin của các nút đeo tay.
• Triển khai các giao thức mã hóa dữ liệu đầu cuối trên mạng không dây nhằm tăng cường tính bảo mật cho hồ sơ bệnh án.
• Mở rộng tích hợp thêm các loại cảm biến sinh học khác (như cảm biến đo huyết áp, đường huyết) và nâng cấp mô hình học máy để phân loại nhiều dạng hoạt động sinh hoạt thường ngày.

---

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận tốt nghiệp là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật thực tế cho:

• Sinh viên và giảng viên thuộc các ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính và Kỹ thuật Y sinh (Biomedical Engineering).
• Kỹ sư nghiên cứu phát triển (R&D): Tham khảo quy trình thiết kế thiết bị đeo y tế (wearable devices), phương pháp phối hợp giữa vi điều khiển ESP8266 và máy tính nhúng Raspberry Pi, cấu trúc bảng dữ liệu MySQL cho các chỉ số sinh thái học, và quy trình xây dựng ứng dụng Android Studio kết nối REST API.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao nhóm nghiên cứu lựa chọn vi điều khiển ESP8266 thay vì ESP32 hay Arduino Nano 33 BLE Sense?
Trả lời: Mặc dù ESP32 và Arduino Nano 33 BLE Sense sở hữu năng lực xử lý mạnh mẽ hơn, ESP8266 được chọn vì đã tích hợp sẵn kết nối Wi-Fi, chi phí rẻ, tiêu thụ điện năng ở mức vừa phải, đáp ứng đầy đủ yêu cầu xử lý tín hiệu cảm biến cơ bản và có hệ sinh thái thư viện lập trình phát triển hoàn thiện.

2. Thuật toán học máy nào được sử dụng cho tính năng phát hiện té ngã và ưu điểm của nó là gì?
Trả lời: Nhóm tác giả sử dụng thuật toán Random Forest (Rừng ngẫu nhiên) sau khi so sánh với SVM và k-NN. Thuật toán này có ưu thế về khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến, tính ổn định cao, chống quá khớp (overfitting) và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu mất cân bằng trong bài toán nhận diện tai nạn té ngã.

3. Vỏ hộp và dây đeo thiết bị được chế tạo bằng vật liệu gì và sử dụng công nghệ nào?
Trả lời: Thiết bị sử dụng công nghệ in 3D với vật liệu nhựa PLA (Polylactic Acid). Nhựa PLA được chọn sau khi so sánh với TPU và ABS nhờ các đặc tính: an toàn sinh học, giá thành hợp lý, dễ gia công in mẫu nhanh và đáp ứng đủ độ bền cơ học cho thiết bị đeo.

4. Hai nút cảm biến đeo tay đảm nhiệm các nhiệm vụ đo lường cụ thể nào?
Trả lời: Nút cảm biến 1 (Sensor Node 1) tích hợp cảm biến MAX30102 để đo nhịp tim, độ bão hòa oxy trong máu (SpO2) và cảm biến MLX90614 để đo thân nhiệt. Nút cảm biến 2 (Sensor Node 2) tích hợp cảm biến chuyển động MPU6050 để thu thập dữ liệu gia tốc và góc nghiêng phục vụ phát hiện té ngã.

5. Cơ sở dữ liệu của hệ thống được lưu trữ ở đâu và chia thành những bảng thông tin nào?
Trả lời: Cơ sở dữ liệu được cài đặt bằng hệ quản trị MySQL trên máy tính nhúng Raspberry Pi (Central Hub), được tổ chức thành các bảng chuyên biệt gồm: bảng nhịp tim (Heart Rate), bảng SpO2, bảng thân nhiệt (Body Temperature), bảng dữ liệu phát hiện té ngã (Fall Detection) và bảng theo dõi nhiệt độ/độ ẩm môi trường.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ thống giám sát sức khỏe cho người cao tuổi tại nhà ứng dụng mạng cảm biến không dây" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã hoàn thành việc xây dựng một mô hình hệ thống IoMT hoàn chỉnh và khép kín. Bằng việc kết hợp các cảm biến y tế chuyên dụng, vi điều khiển ESP8266, trạm xử lý trung tâm Raspberry Pi cùng các giao diện Web và ứng dụng di động Android, hệ thống đáp ứng tốt các yêu cầu thu thập chỉ số sinh tồn và tự động phát hiện sự cố té ngã. Công trình là tài liệu thực nghiệm giá trị, chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng công nghệ mạng không dây và học máy vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING GRADUATION THESIS RESEARCH, DESIGN AND MANUFACTURE OF A HEALTH MONITORING SYSTEM USING WIRELESS SENSOR NETWORK FOR ELDERLY AT HOME Instructor: NGUYEN VU LAN Ph.D Students: VO MINH QUAN 19146130 NGUYEN HOANG DUONG 19146085 VU DUC ANH 19146003 Academic year: 2019 - 2023 Ho Chi Minh City, July/2023 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING MECHATRONICS DEPARTMENT GRADUATION THESIS Topic: ” RESEARCH, DESIGN AND MANUFACTURE OF A HEALTH MONITORING SYSTEM USING WIRELESS SENSOR NETWORK FOR ELDERLY AT HOME” Instructor: NGUYEN VU LAN Ph.D Students: VO MINH QUAN 19146130 NGUYEN HOANG DUONG 19146085 VU DUC ANH 19146003 Academic year: 2019 - 2023 Ho Chi Minh City, July/2023 HCM CITY UNI OF TECHNOLOGY AND EDUCATION SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING Independence – Liberty – Happiness Mechatronics department GRADUATION PROJECT ASSIGNMENT Semester II / year 2023 Instructor: NGUYEN VU LAN Ph. VO MINH QUAN ID: 19146130 Phone: [phone]. NGUYEN HOANG DUONG ID: 19146085 Phone: [phone]. VU DUC ANH ID: 19146003 Phone: [phone].

Project code: CLC100312 Project name: RESEARCH, DESIGN AND MANUFACTURE OF A HEALTH MONITORING SYSTEM USING WIRELESS SENSOR NETWORK FOR ELDERLY AT HOME 2. Original data and documents: Kit Raspberry pi, ESP8266, module bluetooth 3. Main content of the project: Overview of wireless sensor network, raspberry pi kit and related components; write program on raspberry pi; application of machine learning in healthcare; health monitoring model design 4. Expected products: Wearable sensor systems, central processing hubs 5.

Project delivery date: March 15, 2023 6. Project submission date: July 18, 2023 7. Presentation language: The report: English Vietnamese Defense presentation: English Vietnamese DEAN HEAD OF DEPARTMENT INSTRUCTOR (Sign, write full name) (Sign, write full name) (Sign, write full name) Defense allowed ……………………………………………………………………………………………………. (Instructor sign, write full name) DISCLAIMER - Topic: Research, design and manufacture of a health monitoring system using wireless sensor network for elderly at home - Instructor: Nguyen Vu Lan Ph.D - Students: Vo Minh Quan - Address: 198/13, Dinh Quang An Street, Phuoc Tan Ward, Bien Hoa City, Dong Nai - Phone: [phone] - Email: [e-mail] - Graduation thesis submission date: July 18, 2023 - Commitment: “I hereby declare that this graduate thesis is the work of I researched and implemented it myself.

I did not copy from any article published without citing the source. If there is any violation anyway, I take full responsibility." Ho Chi Minh City, July 18, 2023 Sign i DISCLAIMER - Topic: Research, design and manufacture of a health monitoring system using wireless sensor network for elderly at home - Instructor: Nguyen Vu Lan Ph.D - Students: Nguyen Hoang Duong - Address: 2/137, Hai Binh town, Long Hai, Long Dien, Ba Ria-Vung Tau - Phone: [phone] - Email: [e-mail] - Graduation thesis submission date: - Commitment: “I hereby declare that this graduate thesis is the work of I researched and implemented it myself. I did not copy from any article published without citing the source. If there is any violation anyway, I take full responsibility." Ho Chi Minh City, July 18, 2023 Sign ii DISCLAIMER - Topic: Research, design and manufacture of a health monitoring system using wireless sensor network for elderly at home - Instructor: Nguyen Vu Lan Ph.D - Students: Vu Duc Anh - Address: 31/60/5 kp6, Tan Bien, Bien Hoa, Dong Nai - Phone: [phone] - Email: [e-mail] - Graduation thesis submission date: July 18, 2023 - Commitment: “I hereby declare that this graduate thesis is the work of I researched and implemented it myself.

I did not copy from any article published without citing the source. If there is any violation anyway, I take full responsibility." Ho Chi Minh City, July 18, 2023 Sign iii ACKNOWLEDGEMENTS My teachers, family, and friends have all given me a lot of support as I've worked to finish the graduate internship report. I would like to express my profound gratitude to the lecturers at the Ho Chi Minh City University of Technology and Education who joyfully shared information and life-changing experiences with me during the course of my four years of training there. In particular, we would like to express our deep gratitude to Mr.

Nguyen Vu Lan Ph.D, who agreed to lead us to carry out the graduation project. The teacher gave us suggestions on how to implement the project. Finally, kindly express your sincere gratitude to my family and friends for their assistance and support in the past. Students iv ABSTRACT RESEARCH, DESIGN AND MANUFACTURE OF A HEALTH MONITORING SYSTEM USING WIRELESS SENSOR NETWORK FOR ELDERLY AT HOME Our country is becoming more and more modernized and industrialized.

Compared with other powers to catch up with them in development, our country's industry needs to have access to modern technologies and equipment. Technology engineers need to be equipped with broader and new knowledge to be able to meet the needs of accelerating the country's development. The Internet of Things (IoT) is a rapidly growing technology that connects billions of sensors to the internet. These sensors collect data that can be used to improve efficiency, safety, and productivity in a variety of industries.

A healthcare industry is one of the most important beneficiaries of the IoT. Sensors can be used to monitor patients' vital signs, track their medication intake, and even provide remote medical care. This has the potential to revolutionize healthcare delivery, making it more convenient, affordable, and accessible for patients around the world. COVID-19 pandemic has highlighted the need for remote healthcare solutions.

IoT sensors can be used to monitor patients' health at home, reducing the need for in-person visits to hospitals and clinics. This can help to prevent the spread of infection and ensure that patients receive the care they need. In this project, we study about health care and specifically health monitors. Applying the knowledge we have learned about embedded systems and IoT, we collect patient health information through sensors and store it to monitor their health.

The scientific significance of the topic: Bringing many advances in the application of modern science and technology to health care services, is the basis for the most effective and timely patient care. In addition, it can also be seen that students' understanding is increasingly enhanced when they have mastered the basic knowledge about science and apply it creatively and effectively to life. Students v TABLE OF CONTENTS DISCLAIMER.V TABLE OF CONTENTS. VI LIST OF TABLES.X LIST OF FIGURES.

XI CHAPTER 1: INTRODUCTION. The urgency of the subject. Scientific and practical significance of the topic. Research objectives of the topic.

Object and scope of the study. Specific research methods. Graduation project structure. Structure of the system.

Research related to the topic. The limitations of the system. 7 CHAPTER 3: LITERATURE REVIEW. Internet of things IOT.

What is IoT?. What is IoMT?. IOT based mobile app.13 CHAPTER 4: DIRECTIONS AND SOLUTIONS. Machine learning algorithm.

Sending data to database. Android application implementation. 27 CHAPTER 5: DESIGN AND IMPLEMENTATION. Printed circuit board (PCB).

Android general concept. Communication with user database on Android app. Application design flowchart. Application development and implementation.

Exploratory Data Analysis(EDA). Training and Experiment. 70 CHAPTER 6: PRODUCTION EXPERIMENT. Necessary needs and metrics.

Method of experiment. Static test analysis. Dynamic test analysis. Sensor node 1 final specification.

Sensor node 2 final specification. Display module final specification. 83 viii CONCLUSION – RECOMMENDATION. 85 ix LIST OF TABLES Table 4.2: Sensor node 1 specification requirement:.3: Sensor node 2 specification requirement.4: Display module specification.1: Processing module hardware connection description for sensor node 1.2: Sensor pins hardwareware connection description.

3: Firmware reprogramming pins hardware connection description.4: Voltage regulation module hardware connection description.5: Processing module hardware connection description for sensor node 2.6: MPU6050 hardware connection description for sensor node 2.7: MPU6050 hardware connection description for sensor node 2.8: Firmware reprogramming pins hardware connection description for sensor node 2 43 Table 5.9: Voltage regulation module hardware connection description for sensor node 2 .3: Sensor node 1 final specification.4: Sensor node 2 final specification.5: Display module specification. 83 x LIST OF FIGURES Figure 3.4: Web server structure.5: IOT for Home Convenience.6: Machine learning architecture.2: Arduino Nano 33 BLE Sense.8: Python with Django.6: Wrist-worn device.9: Block diagram of health monitoring system.10: Processing module hardware connection for sensor node 1.11: Sensor pins hardware connection.12: Firmware reprogramming pins hardware connection.13: Voltage regulation module hardware connection.14: Sensor node 2 connection.15: Voltage regulation module hardware connection for node 2.16: Android activity’s lifecycle.17: Example of an interactive User Interface for Android OS.18: Example of a simple sidebar by android studio.19: Android studio notification example.20: General concept of Rest API.21: HTTP Request-Response Cycle.22: Login UI structure.23: Signup button triggering function.24: Signup UI structure.25: Code snippet of.26: Activity main hanlder.27: Code snippet example of how data is collected.28: Dataset Fall Detection.29: Total Missing Values.32: Heart Rate Variability.33: Blood Oxygen Saturation.34: Login interface of the webpage.35: List of patients interface of the webpage.36: Profile patients interface of the webpage. 72 xii CHAPTER 1: INTRODUCTION 1. The urgency of the subject The elderly healthcare IoT system is a topic of great urgency due to the rapidly aging population of the world.

According to the World Health Organization, the number of people aged 65 and over is expected to reach 1.4 billion by 2030, and 2. This means that there will be a growing need for healthcare solutions that can help to keep the elderly healthy and independent. The IoT can play a vital role in meeting this need by providing a way to remotely monitor and track the health of the elderly. This can help to identify potential problems early on, and can also provide peace of mind for families and caregivers.

There are a number of different IoT-based solutions that are currently being developed for elderly healthcare. These include: • Fall detection systems: These systems use sensors to detect when an elderly person has fallen, and can then send an alert to a caregiver or emergency services. • Remote health monitoring systems: These systems use sensors to track the elderly person's vital signs, such as heart rate, blood pressure, and blood sugar levels. This information can then be sent to a caregiver or doctor for review.

• Virtual care systems: These systems allow elderly people to have video or audio consultations with doctors or nurses from the comfort of their own homes. This can help to reduce the need for in-person visits to hospitals or clinics. The IoT has the potential to revolutionize elderly healthcare by making it more convenient, affordable, and accessible. As the technology continues to develop, we can expect to see even more innovative solutions that can help to keep the elderly healthy and independent.

In addition to the benefits mentioned above, the IoT can also help to: • Reduce the risk of loneliness and isolation: The elderly are at risk of loneliness and isolation, which can have a negative impact on their physical and mental health. The IoT can help to connect the elderly with their families and friends, and can also provide access to social activities. • Improve the quality of life: The IoT can help to improve the quality of life for the elderly by providing them with access to information and services that can make their lives easier. 1 For example, the IoT can be used to provide reminders for medication, to order groceries, or to book appointments.

Overall, the IoT has the potential to make a significant contribution to elderly healthcare. By providing innovative solutions that can help to keep the elderly healthy, independent, and connected, the IoT can help to improve the quality of life for millions of people around the world. Scientific and practical significance of the topic Currently, the elderly healthcare iodine system is being developed rapidly and is becoming more and more popular. This system has the potential to revolutionize the way elderly people are cared for, helping them live safer, healthier and happier lives.