Nghiên cứu thiết kế hệ thống giám sát sức khỏe người già tại nhà dùng mạng cảm biến không dây

Giải pháp mạng cảm biến không dây giám sát sức khỏe người già. Theo dõi từ xa 24/7, phát hiện sớm dấu hiệu bất thường, đảm bảo an toàn.

• Tác giả: Võ Minh Quân
• Người hướng dẫn: PTS. Nguyễn Vũ Lan
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Mechatronics
• Đề tài: Research, Design And Manufacture Of A Health Monitoring System Using Wireless Sensor Network For Elderly At Home
• Loại tài liệu: Graduation Project
• Năm xuất bản: 2019 - 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu cụ thể
• 1.6. Cấu trúc đồ án tốt nghiệp
• 1.7. Cấu trúc của hệ thống
• 1.8. Nghiên cứu liên quan đến đề tài
• 1.9. Những hạn chế của hệ thống
• 3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 3.1. Mạng Internet vạn vật (IoT)
• 3.2. IoT là gì?
• 3.3. IoMT là gì?
• 3.4. Ứng dụng di động dựa trên IoT
• 4. CHƯƠNG 4: ĐỊNH HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP
• 4.1. Thuật toán học máy
• 4.2. Gửi dữ liệu lên cơ sở dữ liệu
• 4.3. Triển khai ứng dụng Android
• 5. CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI
• 5.1. Bo mạch in (PCB)
• 5.2. Khái niệm chung về Android
• 5.3. Giao tiếp với cơ sở dữ liệu người dùng trên ứng dụng Android
• 5.4. Lưu đồ thiết kế ứng dụng
• 5.5. Phát triển và triển khai ứng dụng
• 5.6. Phân tích khám phá dữ liệu (EDA)
• 5.7. Huấn luyện và thử nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: THỰC NGHIỆM SẢN PHẨM
• 6.1. Nhu cầu và các chỉ số cần thiết
• 6.2. Phương pháp thực nghiệm
• 6.3. Phân tích kiểm tra tĩnh
• 6.4. Phân tích kiểm tra động
• 6.5. Thông số kỹ thuật cuối cùng của nút cảm biến 1
• 6.6. Thông số kỹ thuật cuối cùng của nút cảm biến 2
• 6.7. Thông số kỹ thuật cuối cùng của mô-đun hiển thị
• KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Giám Sát Sức Khỏe Người Già bằng Mạng Cảm Biến

Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ, việc giám sát sức khỏe người già trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network - WSN) cung cấp một giải pháp theo dõi sức khỏe người cao tuổi từ xa, liên tục và không xâm lấn. Điều này đặc biệt quan trọng khi dân số thế giới đang già hóa nhanh chóng. Các cảm biến sức khỏe không dây cho người già có thể theo dõi các chỉ số sinh tồn quan trọng như nhịp tim, huyết áp, nhiệt độ cơ thể, và thậm chí phát hiện té ngã. Dữ liệu này được truyền tải qua mạng không dây đến một trung tâm xử lý, nơi có thể được phân tích và sử dụng để đưa ra các cảnh báo sớm hoặc hỗ trợ chăm sóc sức khỏe kịp thời. Hệ thống này không chỉ giúp cải thiện chất lượng cuộc sống của người lớn tuổi mà còn giảm bớt gánh nặng cho gia đình và hệ thống y tế. Theo báo cáo của WHO, số lượng người từ 65 tuổi trở lên dự kiến sẽ đạt 1.4 tỷ vào năm 2030, điều này nhấn mạnh sự cần thiết của các giải pháp chăm sóc sức khỏe từ xa như WSN. Các nghiên cứu gần đây cũng chỉ ra rằng việc sử dụng Internet of Things (IoT) trong chăm sóc sức khỏe người già có thể giảm chi phí điều trị và cải thiện đáng kể hiệu quả chăm sóc. Hệ thống giám sát sức khỏe từ xa cho người lớn tuổi trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh xã hội hiện đại, nơi mà việc chăm sóc sức khỏe chủ động và kịp thời là yếu tố then chốt.

1.1. Vai trò của IoT trong chăm sóc sức khỏe người cao tuổi

IoT đang cách mạng hóa cách chúng ta chăm sóc sức khỏe người cao tuổi. Bằng cách sử dụng các thiết bị đeo theo dõi sức khỏe người già và các cảm biến sinh học cho người già, chúng ta có thể thu thập dữ liệu về sức khỏe của họ một cách liên tục và không xâm lấn. Dữ liệu này sau đó có thể được phân tích để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm về các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn. Điều này cho phép các bác sĩ và người chăm sóc đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời, giúp ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng. Ví dụ, một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Gerontology cho thấy rằng việc sử dụng công nghệ hỗ trợ chăm sóc người già tại nhà dựa trên IoT có thể cải thiện đáng kể chất lượng cuộc sống và giảm tỷ lệ nhập viện ở người lớn tuổi.

1.2. Ứng dụng của mạng cảm biến không dây trong y tế

Ứng dụng của mạng cảm biến không dây trong y tế rất đa dạng, từ việc giám sát nhịp tim từ xa đến giám sát huyết áp không xâm lấn. Các cảm biến nhỏ gọn và không dây có thể được gắn trên cơ thể người bệnh để thu thập dữ liệu về các chỉ số sinh tồn, hoạt động thể chất và thậm chí là môi trường xung quanh. Dữ liệu này sau đó có thể được truyền tải đến một trung tâm điều khiển để phân tích và theo dõi. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của WSN trong y tế là phát hiện té ngã ở người già. Các cảm biến gia tốc có thể được sử dụng để phát hiện các cú ngã và gửi cảnh báo đến người chăm sóc hoặc dịch vụ khẩn cấp. Điều này có thể giúp giảm thiểu các biến chứng do té ngã, như gãy xương và chấn thương đầu.

II. Thách Thức Giám Sát Sức Khỏe Người Già và Yêu Cầu Kỹ Thuật

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc triển khai giải pháp giám sát sức khỏe cho người già neo đơn bằng WSN cũng đặt ra một số thách thức đáng kể. Một trong những thách thức lớn nhất là vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Dữ liệu sức khỏe là thông tin nhạy cảm và cần được bảo vệ khỏi truy cập trái phép. Ngoài ra, việc đảm bảo độ tin cậy và chính xác của dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng. Các cảm biến cần phải được hiệu chỉnh và bảo trì thường xuyên để đảm bảo rằng chúng cung cấp dữ liệu chính xác. Chi phí triển khai hệ thống giám sát sức khỏe người già cũng là một yếu tố cần xem xét. Cuối cùng, việc đảm bảo rằng hệ thống dễ sử dụng và thân thiện với người dùng cũng là một thách thức, đặc biệt là đối với những người lớn tuổi không quen thuộc với công nghệ. Theo nghiên cứu của Đại học Stanford, chỉ có khoảng 50% người lớn tuổi trên 65 tuổi sử dụng internet thường xuyên, điều này cho thấy cần có những thiết kế giao diện thân thiện và dễ tiếp cận.

2.1. Bảo mật dữ liệu sức khỏe người già

Bảo mật dữ liệu sức khỏe người già là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết khi triển khai các hệ thống giám sát từ xa. Dữ liệu sức khỏe chứa thông tin cá nhân nhạy cảm và cần được bảo vệ khỏi truy cập trái phép. Các biện pháp bảo mật cần được áp dụng ở tất cả các cấp của hệ thống, từ cảm biến đến trung tâm xử lý dữ liệu. Các kỹ thuật mã hóa, kiểm soát truy cập và xác thực người dùng nên được sử dụng để đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có thể truy cập dữ liệu sức khỏe. Ngoài ra, cần có các chính sách bảo mật rõ ràng và minh bạch để người dùng hiểu rõ cách dữ liệu của họ được thu thập, sử dụng và bảo vệ.

2.2. Độ tin cậy và chính xác của cảm biến

Độ tin cậy và chính xác của cảm biến là yếu tố then chốt để đảm bảo hiệu quả của hệ thống giám sát sức khỏe. Các cảm biến cần phải được hiệu chỉnh và bảo trì thường xuyên để đảm bảo rằng chúng cung cấp dữ liệu chính xác. Các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và nhiễu điện từ có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến. Cần có các quy trình kiểm tra và đánh giá định kỳ để đảm bảo rằng các cảm biến hoạt động đúng cách. Ngoài ra, cần có các cơ chế dự phòng để đảm bảo rằng hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi một số cảm biến bị lỗi. Đánh giá hiệu quả của hệ thống giám sát sức khỏe từ xa cần được thực hiện thường xuyên.

2.3. Chi phí triển khai và bảo trì hệ thống

Chi phí triển khai hệ thống giám sát sức khỏe người già là một yếu tố quan trọng cần được xem xét. Chi phí có thể bao gồm chi phí mua sắm cảm biến, chi phí lắp đặt và cấu hình hệ thống, và chi phí bảo trì và nâng cấp hệ thống. Cần có kế hoạch tài chính rõ ràng để đảm bảo rằng hệ thống có thể được triển khai và duy trì một cách bền vững. Các giải pháp giám sát sức khỏe người già bằng mạng cảm biến cần phải được thiết kế sao cho hiệu quả về chi phí mà vẫn đảm bảo chất lượng chăm sóc.

III. Giải Pháp Thiết Kế và Phát Triển Hệ Thống Giám Sát IoT Tiên Tiến

Để giải quyết những thách thức trên, cần có một thiết kế hệ thống giám sát sức khỏe người già bằng mạng cảm biến toàn diện và hiệu quả. Hệ thống này cần phải tích hợp các cảm biến tiên tiến, kết nối không dây ổn định và một nền tảng phần mềm mạnh mẽ để thu thập, phân tích và hiển thị dữ liệu. Thiết kế hệ thống nên tập trung vào tính bảo mật, độ tin cậy, dễ sử dụng và khả năng mở rộng. Ngoài ra, hệ thống cần phải tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định về bảo vệ dữ liệu sức khỏe. Theo một nghiên cứu gần đây của Gartner, thị trường các thiết bị y tế kết nối dự kiến sẽ đạt 53.4 tỷ đô la vào năm 2022, cho thấy tiềm năng to lớn của các giải pháp theo dõi sức khỏe người cao tuổi.

3.1. Lựa chọn cảm biến phù hợp và đáng tin cậy

Việc lựa chọn cảm biến phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của hệ thống giám sát sức khỏe. Các cảm biến cần phải được lựa chọn dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, độ nhạy, độ ổn định, kích thước, trọng lượng và mức tiêu thụ năng lượng. Các cảm biến thường được sử dụng trong hệ thống giám sát sức khỏe bao gồm cảm biến nhịp tim, cảm biến huyết áp, cảm biến nhiệt độ, cảm biến gia tốc (để phát hiện té ngã) và cảm biến oxy trong máu. Các cảm biến sức khỏe không dây cho người già cần phải được kiểm tra và đánh giá kỹ lưỡng trước khi triển khai.

3.2. Phát triển nền tảng phần mềm mạnh mẽ

Nền tảng phần mềm là trái tim của hệ thống giám sát sức khỏe. Nền tảng này cần phải có khả năng thu thập dữ liệu từ các cảm biến, phân tích dữ liệu để phát hiện các dấu hiệu bất thường, hiển thị dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu, và gửi cảnh báo đến người chăm sóc hoặc dịch vụ khẩn cấp khi cần thiết. Nền tảng phần mềm cũng cần phải có khả năng lưu trữ và quản lý dữ liệu một cách an toàn và bảo mật. Các thuật toán phân tích dữ liệu sức khỏe người già cần phải được tối ưu hóa để phát hiện các mẫu và xu hướng quan trọng.

3.3. Thiết kế giao diện người dùng thân thiện

Giao diện người dùng cần phải được thiết kế sao cho dễ sử dụng và thân thiện với người dùng, đặc biệt là những người lớn tuổi không quen thuộc với công nghệ. Giao diện nên có các nút lớn, phông chữ rõ ràng và hướng dẫn đơn giản. Ngoài ra, giao diện nên có khả năng tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu và sở thích của từng người dùng. Phần mềm giám sát sức khỏe người già cần phải được thiết kế với sự chú trọng đến trải nghiệm người dùng.

IV. Ứng Dụng Nghiên Cứu và Thử Nghiệm Hệ Thống Giám Sát Thực Tế

Để đánh giá hiệu quả của hệ thống giám sát sức khỏe người già bằng mạng cảm biến, cần tiến hành các nghiên cứu và thử nghiệm thực tế. Các thử nghiệm này nên được thực hiện với sự tham gia của người lớn tuổi và người chăm sóc để thu thập phản hồi và đánh giá tính khả thi của hệ thống. Các kết quả thử nghiệm có thể được sử dụng để cải thiện thiết kế hệ thống và tối ưu hóa các thuật toán phân tích dữ liệu. Theo một nghiên cứu của Trung tâm Nghiên cứu Lão hóa Quốc gia (NIA), các hệ thống giám sát sức khỏe từ xa có thể giúp giảm tỷ lệ nhập viện và cải thiện chất lượng cuộc sống của người lớn tuổi.

4.1. Thiết lập môi trường thử nghiệm

Việc thiết lập môi trường thử nghiệm là bước quan trọng để đảm bảo tính khách quan và tin cậy của các kết quả thử nghiệm. Môi trường thử nghiệm nên mô phỏng các điều kiện sống thực tế của người lớn tuổi và bao gồm các yếu tố như ánh sáng, nhiệt độ, độ ẩm và tiếng ồn. Các thiết bị và dụng cụ đo lường cần phải được hiệu chỉnh và kiểm tra kỹ lưỡng trước khi sử dụng. Cần có các quy trình thu thập và ghi chép dữ liệu rõ ràng và nhất quán.

4.2. Thu thập và phân tích dữ liệu thử nghiệm

Dữ liệu thử nghiệm cần được thu thập một cách cẩn thận và chính xác. Dữ liệu có thể bao gồm các chỉ số sinh tồn, hoạt động thể chất, té ngã và các sự kiện bất thường khác. Dữ liệu sau đó cần được phân tích để đánh giá hiệu quả của hệ thống giám sát. Các thuật toán phân tích dữ liệu sức khỏe người già cần phải được điều chỉnh và tối ưu hóa để phát hiện các mẫu và xu hướng quan trọng.

4.3. Đánh giá phản hồi từ người dùng và người chăm sóc

Phản hồi từ người dùng và người chăm sóc là vô cùng quan trọng để cải thiện thiết kế hệ thống và đảm bảo tính khả thi của hệ thống trong thực tế. Cần có các cuộc phỏng vấn và khảo sát để thu thập phản hồi về tính dễ sử dụng, tính hữu ích và tính bảo mật của hệ thống. Phản hồi từ người dùng có thể được sử dụng để điều chỉnh giao diện người dùng, cải thiện các tính năng và khắc phục các lỗi.

V. Tương Lai Phát Triển và Mở Rộng Ứng Dụng Giám Sát Sức Khỏe

Trong tương lai, các hệ thống giám sát sức khỏe người già bằng mạng cảm biến sẽ tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn. Các tiến bộ trong công nghệ cảm biến, kết nối không dây và trí tuệ nhân tạo sẽ cho phép các hệ thống này cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa và chủ động hơn. Các hệ thống này cũng có thể được tích hợp với các hệ thống chăm sóc sức khỏe khác, như hồ sơ bệnh án điện tử và các dịch vụ telehealth, để cung cấp một giải pháp chăm sóc sức khỏe toàn diện hơn. Ứng dụng của mạng cảm biến không dây trong y tế sẽ ngày càng mở rộng.

5.1. Tích hợp trí tuệ nhân tạo AI để phân tích dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các cảm biến và phát hiện các dấu hiệu bất thường hoặc các mẫu và xu hướng quan trọng. AI có thể giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống giám sát. Các thuật toán thuật toán phân tích dữ liệu sức khỏe người già dựa trên AI có thể dự đoán các rủi ro sức khỏe tiềm ẩn và đưa ra các cảnh báo sớm.

5.2. Kết nối với các dịch vụ telehealth và chăm sóc sức khỏe

Các hệ thống giám sát sức khỏe có thể được kết nối với các dịch vụ telehealth và chăm sóc sức khỏe để cung cấp một giải pháp chăm sóc sức khỏe toàn diện hơn. Điều này cho phép người lớn tuổi tiếp cận với các dịch vụ tư vấn y tế từ xa và được chăm sóc tại nhà một cách hiệu quả hơn.

5.3. Phát triển các thiết bị đeo thông minh hơn

Các thiết bị đeo thông minh có thể được phát triển để thu thập nhiều loại dữ liệu hơn và cung cấp các tính năng mới như theo dõi giấc ngủ, theo dõi hoạt động thể chất và phát hiện căng thẳng. Các thiết bị đeo theo dõi sức khỏe người già cần phải được thiết kế sao cho thoải mái, dễ sử dụng và có thời lượng pin dài.

VI. Kết Luận Giám Sát Sức Khỏe Từ Xa Giải Pháp Cho Tương Lai

Việc giám sát sức khỏe người già bằng mạng cảm biến không dây mang lại nhiều lợi ích tiềm năng cho cả người lớn tuổi, gia đình và hệ thống y tế. Mặc dù có một số thách thức cần vượt qua, các tiến bộ trong công nghệ và nghiên cứu liên tục hứa hẹn một tương lai tươi sáng cho lĩnh vực này. Bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến và thiết kế các hệ thống thân thiện với người dùng, chúng ta có thể cải thiện đáng kể chất lượng cuộc sống và tuổi thọ của người lớn tuổi. Hệ thống giám sát sức khỏe từ xa cho người lớn tuổi là một phần quan trọng trong việc xây dựng một xã hội khỏe mạnh và thịnh vượng.

6.1. Tóm tắt các lợi ích chính của hệ thống

Hệ thống giám sát sức khỏe người già bằng mạng cảm biến không dây mang lại nhiều lợi ích chính, bao gồm: cải thiện khả năng phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe, giảm tỷ lệ nhập viện, cải thiện chất lượng cuộc sống, giảm gánh nặng cho gia đình và hệ thống y tế, và cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa và chủ động hơn.

6.2. Nhấn mạnh tầm quan trọng của nghiên cứu và phát triển liên tục

Nghiên cứu và phát triển liên tục là vô cùng quan trọng để đảm bảo rằng các hệ thống giám sát sức khỏe người già luôn được cải thiện và đáp ứng các nhu cầu thay đổi của người dùng và hệ thống y tế. Cần có sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, bác sĩ và người dùng để tạo ra các hệ thống hiệu quả và thân thiện với người dùng.

6.3. Kêu gọi đầu tư vào công nghệ chăm sóc sức khỏe từ xa

Đầu tư vào công nghệ chăm sóc sức khỏe từ xa là cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của dân số già hóa. Các chính phủ, các tổ chức y tế và các nhà đầu tư tư nhân nên hỗ trợ các dự án nghiên cứu và phát triển, triển khai và bảo trì các hệ thống giám sát sức khỏe từ xa.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Theo số liệu từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) được trích dẫn trong đồ án, số lượng người từ 65 tuổi trở lên dự kiến đạt 1,4 tỷ người vào năm 2030. Xu hướng già hóa dân số toàn cầu đặt ra nhu cầu cấp thiết về các giải pháp chăm sóc sức khỏe nhằm duy trì tính độc lập và an toàn cho người cao tuổi tại nhà. Đồng thời, bối cảnh đại dịch COVID-19 cũng thúc đẩy việc ứng dụng các giải pháp y tế từ xa (telehealth/remote healthcare) nhằm giảm tải cho các bệnh viện và hạn chế lây nhiễm chéo.

Đề tài tốt nghiệp "Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ thống giám sát sức khỏe cho người cao tuổi tại nhà sử dụng mạng cảm biến không dây" (Mã đề tài: CLC100312) do nhóm sinh viên Võ Minh Quân, Nguyễn Hoàng Dương và Vũ Đức Anh thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Vũ Lân tại Khoa Đào tạo Chất lượng cao, ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE), niên khóa 2019 – 2023.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu của đồ án bao gồm:

1. Phát triển hệ thống Internet vạn vật (IoT) giám sát và chăm sóc sức khỏe người cao tuổi tại nhà một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
2. Tăng cường sự an toàn và nâng cao chất lượng cuộc sống cho người cao tuổi thông qua giám sát liên tục các chỉ số sinh tồn và phát hiện sớm các tai biến (té ngã).
3. Giảm bớt gánh nặng chăm sóc cho gia đình và xã hội bằng việc truyền dữ liệu theo thời gian thực tới người thân và nhân viên y tế.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Người cao tuổi có nhu cầu theo dõi và chăm sóc sức khỏe tại môi trường gia đình.
• Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế và chế tạo hệ thống phần cứng thu thập tín hiệu sinh học đeo trên người (wearable devices), trạm xử lý trung tâm (central processing hub), cơ sở dữ liệu lưu trữ và giao diện giám sát gồm ứng dụng di động Android và trang web chuyên dụng cho bác sĩ. Thời gian thực hiện từ ngày 15/03/2023 đến ngày 18/07/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết và công nghệ chính:

• Internet vạn vật trong y tế (Internet of Medical Things - IoMT): Khái niệm mạng lưới các thiết bị y tế kết nối không dây thu thập và truyền tải dữ liệu sinh học đến các hệ thống lưu trữ đám mây hoặc máy chủ cục bộ.
• Thuật toán học máy (Machine Learning): Ứng dụng các thuật toán phân loại có giám sát (Supervised Learning) để xử lý dữ liệu gia tốc và vận tốc góc nhằm phát hiện sự cố té ngã của người cao tuổi.
• Hệ thống nhúng và mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network - WSN): Giao thức truyền dữ liệu không dây Wi-Fi, kiến trúc máy chủ Web (Web Server), kiến trúc RESTful API và mô hình vòng đời ứng dụng di động Android.

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm:

• Phương pháp nghiên cứu tài liệu (Document study): Phân tích và tổng hợp các công trình nghiên cứu đi trước về xử lý dữ liệu y tế, hệ thống chẩn đoán tự động và các mô hình thiết kế trải nghiệm người dùng y tế.
• Phương pháp thiết kế và phát triển kỹ thuật (Research & Development): Lựa chọn linh kiện, thiết kế mạch in (PCB), mô hình hóa 3D phần cứng, lập trình phần mềm nhúng, xây dựng backend web và giao diện ứng dụng di động.
• Phương pháp thực nghiệm (Experiment): Kiểm thử tĩnh (static test) và kiểm thử động (dynamic test) các thông số kỹ thuật, đánh giá độ sai số và độ ổn định của hệ thống truyền nhận dữ liệu.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được tổ chức thành 3 khối chính: 2 nút cảm biến đeo tay (Sensor Nodes), 1 khối xử lý và hiển thị trung tâm (Display Module / Central Hub), cùng hệ thống phần mềm giám sát (Web server và Ứng dụng Android).

[Khối cảm biến đeo người (ESP8266 + Sensors)] 
       [Web giám sát cho Bác sĩ (PHP)]                                     [Ứng dụng Android (Android Studio)]

1. Phân tích và lựa chọn phần cứng

Nhóm nghiên cứu đã so sánh các dòng vi điều khiển và vi xử lý phổ biến:

• Vi điều khiển cho nút cảm biến: So sánh giữa ESP32, Arduino Nano 33 BLE Sense và ESP8266. Nhóm quyết định lựa chọn ESP8266 do tích hợp sẵn chuẩn kết nối Wi-Fi, kích thước nhỏ gọn, tiêu thụ năng lượng thấp và giá thành tối ưu cho thiết bị đeo.
• Khối xử lý trung tâm: Sử dụng bo mạch Raspberry Pi làm trạm trung tâm để tiếp nhận dữ liệu không dây từ các nút ESP8266, quản lý cơ sở dữ liệu và vận hành hệ thống máy chủ nội bộ.
• Các cảm biến sinh học:
  • Cảm biến MAX30102: Đo nhịp tim và độ bão hòa oxy trong máu (SpO2).
  • Cảm biến MLX90614: Đo thân nhiệt người dùng không tiếp xúc bằng hồng ngoại.
  • Cảm biến MPU6050: Cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển 6 trục phục vụ nhận diện hành vi và phát hiện té ngã.
• Vật liệu chế tạo vỏ hộp: So sánh giữa nhựa PLA, nhựa TPU và nhựa ABS trong công nghệ in 3D. Nhóm lựa chọn nhựa PLA vì đặc tính dễ gia công, an toàn, chi phí hợp lý và đáp ứng đủ độ bền cơ học cho thiết bị đeo và vỏ trạm trung tâm.

2. Lựa chọn thuật toán phát hiện té ngã

Nhóm đánh giá 3 thuật toán học máy phân loại: Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN) và Random Forest. Thuật toán Random Forest được chọn nhờ khả năng xử lý tốt dữ liệu phi tuyến tính nhiều chiều, tính kháng nhiễu, hạn chế tối đa hiện tượng quá khớp (overfitting) và làm việc hiệu quả với các tập dữ liệu mất cân bằng.

3. Kiến trúc phần mềm và cơ sở dữ liệu

• Cơ sở dữ liệu: Lựa chọn MySQL để lưu trữ có cấu trúc các bảng dữ liệu về nhịp tim, SpO2, thân nhiệt, sự cố té ngã và nhiệt độ/độ ẩm môi trường.
• Nền tảng Web: Lựa chọn ngôn ngữ PHP để xây dựng cổng thông tin cho bác sĩ vì khả năng tương thích cao với cơ sở dữ liệu MySQL, xử lý linh hoạt các yêu cầu HTTP và tạo giao diện HTML động.
• Ứng dụng di động: Lựa chọn môi trường Android Studio (so với Flutter và MIT App Inventor) nhằm khai thác tối đa tài nguyên hệ điều hành Android gốc, xây dựng giao diện hiển thị thời gian thực, quản lý dịch vụ thông báo đẩy và nhắc lịch uống thuốc.

Hạng mục hệ thống	Giải pháp / Công nghệ được chọn	Lý do lựa chọn chính
Vi điều khiển nút cảm biến	ESP8266	Tích hợp Wi-Fi, giá thành thấp, tiết kiệm điện năng
Khối trung tâm	Raspberry Pi	Năng lực tính toán cao, chạy web server và cơ sở dữ liệu
Cảm biến sinh học	MAX30102, MLX90614, MPU6050	Thu thập đầy đủ nhịp tim, SpO2, thân nhiệt, gia tốc ngã
Thuật toán học máy	Random Forest	Kháng nhiễu tốt, phân loại ngã chính xác trên dữ liệu phi tuyến
Cơ sở dữ liệu	MySQL	Quản lý dữ liệu có cấu trúc ổn định, truy vấn nhanh
Nền tảng Web bác sĩ	PHP	Tích hợp trực tiếp với MySQL, xử lý HTTP request tối ưu
Ứng dụng di động	Android Studio (Native Android)	Tận dụng API gốc, hiệu năng cao, giao tiếp Rest API mượt mà
Vật liệu vỏ thiết bị	Nhựa PLA (In 3D)	Chi phí thấp, dễ tạo mẫu nhanh, độ bền đáp ứng yêu cầu

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài (Introduction)

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của nghiên cứu dựa trên bối cảnh già hóa dân số thế giới và nhu cầu y tế từ xa sau đại dịch COVID-19. Tác giả xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, đối tượng là người cao tuổi tại gia đình, phương pháp tiếp cận kết hợp lý thuyết và thực nghiệm chế tạo. Phần tổng quan tài liệu điểm qua 5 công trình nghiên cứu liên quan tại Việt Nam: hệ thống thu thập dữ liệu y tế Health DL (Phan Tấn và cộng sự, 2017), kỹ thuật chatbot chẩn đoán tự động (Nguyễn Thị Bích Diệp, 2019), ứng dụng AI định vị cơ quan trong xạ trị (Trần Sỹ Hùng và cộng sự, 2020), giải pháp UX dựa trên mô hình UCDC cho ứng dụng E-doctor (Trần Quốc Trung, 2020), và đề tài phẫu thuật robot điều trị ung thư tại Bệnh viện Bình Dân (2021). Chương 1 cũng thẳng thắn chỉ ra các giới hạn của hệ thống IoT y tế gồm chi phí phần cứng, vấn đề bảo mật dữ liệu riêng tư và sự phụ thuộc vào chất lượng kết nối Internet.

Chương 2: Tổng quan đề tài (Project Overview)

Trình bày tổng quan mục tiêu tổng thể của dự án, các yêu cầu vận hành, cấu trúc cơ bản của hệ thống giám sát và phân định phạm vi hoạt động của từng mô-đun chức năng.

Chương 3: Cơ sở lý thuyết và tổng quan tài liệu (Literature Review)

Cung cấp cơ sở lý thuyết chi tiết về:

• Khái niệm và các ứng dụng của IoT trong nông nghiệp, sản xuất, bán lẻ, giao thông, nhà thông minh và y tế.
• Khái niệm Internet of Medical Things (IoMT) và vai trò của các thiết bị đeo y tế trong việc theo dõi bệnh nhân mạn tính.
• Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của máy chủ web (Web Server), cơ chế truyền tải trang web thông qua giao thức HTTP.
• Ứng dụng di động trên nền tảng IoT và các mô hình học máy: học có giám sát (Supervised Learning), học không giám sát (Unsupervised Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning).

Chương 4: Định hướng và giải pháp kỹ thuật (Directions and Solutions)

Xác định chỉ tiêu kỹ thuật chi tiết cho các thành phần phần cứng và thực hiện phân tích so sánh các phương án công nghệ:

• Yêu cầu kỹ thuật Nút cảm biến 1 (Sensor node 1): Kích thước 50 x 50 x 25 mm, trọng lượng 100g, nguồn cấp 3.7V/1A, độ chính xác yêu cầu 2%.
• Yêu cầu kỹ thuật Nút cảm biến 2 (Sensor node 2): Kích thước 55 x 50 x 38 mm, trọng lượng 100g, nguồn cấp 3.7V/1A, độ chính xác yêu cầu 2%.
• Yêu cầu kỹ thuật Khối hiển thị (Display module): Kích thước 120 x 105 x 80 mm, nguồn cấp 5V/1A, độ chính xác 5%.
• Thực hiện đánh giá ưu nhược điểm giữa ESP32, Arduino Nano 33 BLE Sense, ESP8266; giữa các thuật toán SVM, k-NN, Random Forest; giữa các cơ sở dữ liệu MySQL, PostgreSQL, MongoDB; giữa các framework web Node.js, Django, PHP; và giữa các nền tảng ứng dụng di động Flutter, App Inventor, Android Studio để chọn ra hệ thống giải pháp tối ưu.

Chương 5: Thiết kế và hiện thực hóa hệ thống (Design and Implementation)

Trình bày chi tiết quá trình chế tạo vật lý và phần mềm:

• Thiết kế cơ khí và vỏ hộp: Lựa chọn nhựa in 3D PLA để gia công vỏ hộp khối hiển thị và 2 thiết bị đeo tay.
• Thiết kế mạch in (PCB) và sơ đồ kết nối phần cứng: Sơ đồ chân kết nối giữa ESP8266 với các cảm biến MAX30102, MLX90614, MPU6050, mạch nạp firmware và mô-đun hạ áp/nguồn.
• Phát triển phần mềm Android: Xây dựng vòng đời Activity (Lifecycle), giao diện tương tác, thanh điều hướng (Sidebar), hệ thống nhận thông báo, giao thức REST API và chu trình gửi/nhận dữ liệu HTTP Request-Response; xây dựng luồng đăng nhập (Login UI) và đăng ký tài khoản (Signup UI).
• Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và huấn luyện mô hình: Phân tích tập dữ liệu phát hiện té ngã (Dataset Fall Detection), xử lý giá trị khuyết thiếu (Missing Values), đánh giá biến thiên nhịp tim (Heart Rate Variability) và nồng độ oxy trong máu (Blood Oxygen Saturation).
• Xây dựng giao diện Web cho Bác sĩ: Giao diện đăng nhập, danh sách quản lý bệnh nhân và trang hồ sơ chi tiết từng bệnh nhân.

Chương 6: Thử nghiệm sản phẩm và đánh giá (Production Experiment)

Xác định các chỉ số đo lường cần thiết và phương pháp thử nghiệm. Tiến hành phân tích kiểm thử tĩnh và kiểm thử động đối với toàn bộ hệ thống; công bố bảng thông số kỹ thuật xuất xưởng chính thức cho Nút cảm biến 1, Nút cảm biến 2 và Khối hiển thị trung tâm.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã hoàn thành thiết kế, chế tạo và kiểm thử thành công hệ thống giám sát sức khỏe người cao tuổi tại nhà với các kết quả cụ thể:

1. Sản phẩm phần cứng hoàn chỉnh:
   • Chế tạo thành công 2 nút cảm biến đeo tay sử dụng vi điều khiển ESP8266 tích hợp cảm biến MAX30102, MLX90614 và MPU6050.
   • Chế tạo khối hiển thị trung tâm sử dụng bo mạch Raspberry Pi, cấp nguồn 5V/1A, đóng vai trò làm hub thu nhận và hiển thị thông số.
   • Vỏ thiết bị được in 3D hoàn chỉnh bằng nhựa PLA, đảm bảo trọng lượng nhẹ (100g) phù hợp đeo trên cổ tay người già.
2. Triển khai mô hình Học máy phát hiện ngã: Áp dụng thuật toán Random Forest để phân loại dữ liệu gia tốc chuyển động, hỗ trợ cảnh báo kịp thời tai biến té ngã.
3. Phần mềm quản lý đa nền tảng:
   • Xây dựng hoàn chỉnh cơ sở dữ liệu MySQL lưu trữ dữ liệu sinh học và môi trường.
   • Hoàn thiện ứng dụng di động Android gốc kết nối Rest API với đầy đủ tính năng theo dõi chỉ số sinh tồn thời gian thực, thông báo cảnh báo và nhắc nhở uống thuốc.
   • Vận hành trang web chuyên dụng bằng PHP cho phép bác sĩ theo dõi đồng thời nhiều hồ sơ bệnh nhân từ xa.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên các nội dung được nhóm tác giả nêu trong văn bản:

• Hạn chế:
  • Chi phí thiết bị: Chi phí đầu tư ban đầu của hệ thống có thể còn cao đối với một số đối tượng người cao tuổi có hoàn cảnh khó khăn hoặc có nhu cầu chăm sóc chuyên biệt.
  • Vấn đề riêng tư và bảo mật: Hệ thống thu thập khối lượng lớn dữ liệu sinh hoạt và chỉ số cá nhân, đòi hỏi các giải pháp bảo vệ quyền riêng tư nghiêm ngặt hơn.
  • Tính khả dụng hạ tầng mạng: Hệ thống phụ thuộc vào kết nối Wi-Fi/Internet ổn định, dễ gián đoạn hoạt động tại các khu vực có hạ tầng mạng yếu.
• Hướng mở rộng: Tiếp tục tối ưu hóa kích thước mạch phần cứng, nâng cao thuật toán xử lý dữ liệu và cải thiện khả năng bảo mật thông tin y tế trên đường truyền.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án tốt nghiệp này mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho:

• Sinh viên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông và Kỹ thuật Máy tính: Tham khảo cấu trúc thiết kế một hệ thống IoT hoàn chỉnh từ tầng phần cứng (PCB, cảm biến, vi điều khiển ESP8266, Raspberry Pi) đến tầng truyền thông và xử lý trung tâm.
• Người nghiên cứu các đề tài IoMT và Thiết bị Y tế đeo tay: Tham khảo cách kết nối, cấu hình các cảm biến sinh học thông dụng (MAX30102, MLX90614, MPU6050) và giải pháp tích hợp thuật toán phân loại ngã (Random Forest).
• Lập trình viên hệ thống nhúng và ứng dụng: Tham khảo mô hình kết nối đồng bộ giữa phần cứng nhúng với cơ sở dữ liệu MySQL, xây dựng REST API, giao diện web PHP và ứng dụng di động Android Studio.

Câu hỏi thường gặp

1. Đồ án sử dụng những vi điều khiển và vi xử lý nào cho phần cứng? Hệ thống sử dụng vi điều khiển ESP8266 cho 2 nút cảm biến đeo tay để thu thập tín hiệu và truyền dữ liệu qua Wi-Fi; trạm xử lý trung tâm và hiển thị (Central hub) sử dụng bo mạch máy tính mini Raspberry Pi.

2. Các chỉ số sức khỏe nào được thu thập và theo dõi trong hệ thống? Hệ thống theo dõi các chỉ số sinh thái và sinh tồn gồm: Nhịp tim và nồng độ oxy trong máu SpO2 (cảm biến MAX30102), Thân nhiệt cơ thể không tiếp xúc (cảm biến MLX90614), Gia tốc chuyển động để phát hiện sự cố té ngã (cảm biến MPU6050), cùng với nhiệt độ và độ ẩm môi trường xung quanh.

3. Thuật toán học máy nào được nhóm tác giả lựa chọn để phát hiện té ngã và vì sao? Nhóm tác giả lựa chọn thuật toán Random Forest sau khi so sánh với SVM và k-NN. Lý do là Random Forest có khả năng xử lý tốt dữ liệu phi tuyến tính nhiều chiều, kháng nhiễu tốt, chống hiện tượng quá khớp (overfitting) và làm việc hiệu quả với các tập dữ liệu mất cân bằng trong các tình huống ngã thực tế.

4. Kiến trúc phần mềm quản lý phía người dùng và nhân viên y tế được xây dựng bằng công nghệ gì? Cơ sở dữ liệu trung tâm sử dụng MySQL; trang web dành cho bác sĩ được xây dựng bằng ngôn ngữ PHP hỗ trợ truy vấn và hiển thị danh sách/hồ sơ bệnh nhân; ứng dụng di động cho người thân và bệnh nhân được phát triển bằng môi trường Android Studio kết nối qua giao thức REST API.

5. Vật liệu nào được chọn để chế tạo vỏ thiết bị đeo tay và hộp hiển thị? Nhóm tác giả sử dụng nhựa PLA kết hợp công nghệ in 3D để chế tạo vỏ hộp hiển thị và thiết bị đeo tay, nhờ đặc tính dễ gia công, giá thành rẻ, an toàn và đảm bảo yêu cầu cơ học với trọng lượng thiết kế mỗi nút đeo tay chỉ khoảng 100g.

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 sử dụng mạng cảm biến không dây" đã giải quyết trọn vẹn bài toán tích hợp phần cứng cảm biến sinh học, vi điều khiển không dây ESP8266, trạm Raspberry Pi và mô hình học máy phát hiện ngã Random Forest. Hệ thống cung cấp giải pháp theo dõi sức khỏe liên tục, tự động gửi cảnh báo nguy hiểm qua ứng dụng Android và hệ thống web PHP chuyên dụng. Công trình là tài liệu mẫu mực về thiết kế hệ thống Cơ điện tử ứng dụng trong lĩnh vực Chăm sóc sức khỏe thông minh (IoMT).

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 PROJECT MECHATRONICS DEPARTMENT RESEARCH, DESIGN AND MANUFACTURE OF A HEALTH MONITORING SYSTEM USING WIRELESS SENSOR NETWORK FOR ELDERLY AT HOME ADVISOR: Ph.D NGUYEN VU LAN STUDENT: VO MINH QUAN NGUYEN HOANG DUONG VU DUC ANH SKL010852 Ho Chi Minh city, July 2023 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 - ID: 19146130 Class: 19146CLA1 - 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 - ID: 19146085 Class: 19146CLA2 - 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 - ID: 19146003 Class: 19146CLA1 - 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.