Giới thiệu dự án

Bối cảnh và thực trạng y tế

Trong kỷ nguyên Cách mạng Công nghiệp 4.0 và sự bùng nổ của Internet of Things (IoT) cùng Internet of Medical Things (IoMT), việc số hóa dữ liệu sức khỏe cá nhân đang trở thành xu hướng tất yếu. Theo thống kê của Hội Tim mạch học Việt Nam và Bộ Y tế, mỗi năm Việt Nam ghi nhận hơn 200.000 ca đột quỵ (tai biến mạch máu não), trong đó trên 50% dẫn đến tử vong và 90% người sống sót phải chịu các di chứng vận động và thần kinh nghiêm trọng. Đáng báo động, tỷ lệ người trẻ tuổi (40–45 tuổi) mắc các bệnh lý tim mạch và đột quỵ đang gia tăng từ 1,7% đến 2,5% mỗi năm.

Các chỉ số sinh tồn như nhịp tim (Heart Rate - HR), độ bão hòa oxy trong máu ngoại vi (Saturation of Peripheral Oxygen - $SpO_2$), mức độ vận động (số bước chân) và năng lượng tiêu thụ (Calories) là những dữ liệu then chốt giúp phát hiện sớm các dấu hiệu thiếu máu cục bộ, suy hô hấp hay rối loạn nhịp tim đột ngột khi nghỉ ngơi hoặc luyện tập quá sức.

Vấn đề thực tiễn và điểm nghẽn

  1. Thiết bị chuyên dụng cồng kềnh: Máy đo điện tâm đồ (ECG) hoặc máy đo nồng độ khí máu y tế chỉ phù hợp sử dụng tại bệnh viện, không hỗ trợ theo dõi di động 24/7.
  2. Chi phí tiếp cận cao: Các thiết bị đeo thương mại cao cấp (Apple Watch, Garmin) có giá từ 5.000.000 đến 15.000.000 VNĐ, vượt quá khả năng chi trả của đại đa số người cao tuổi và người thu nhập thấp tại Việt Nam.
  3. Thiếu khả năng tùy biến: Các vòng đeo thông minh thương mại thường đóng kín mã nguồn, không cho phép can thiệp thuật toán lọc nhiễu chuyển động hoặc xuất dữ liệu thô phục vụ nghiên cứu lâm sàng.

Mục tiêu của đồ án

Đồ án "Thiết kế đồng hồ đo nhịp tim, nồng độ oxy trong máu, đếm số bước chân và calories tiêu thụ" được thực hiện nhằm giải quyết các bài toán kỹ thuật sau:

  1. Thiết kế phần cứng hoàn chỉnh: Tích hợp vi điều khiển, cụm cảm biến quang học, cảm biến chuyển động MEMS, khối thời gian thực và mạch sạc trên một bo mạch PCB 2 lớp nhỏ gọn chuẩn thiết bị đeo tay.
  2. Xây dựng thuật toán xử lý tín hiệu số: Xử lý tín hiệu quang thể tích đồ (Photoplethysmography - PPG) để tính toán HR/ $SpO_2$ và giải thuật phân tích gia tốc 3 trục để nhận diện bước chân.
  3. Mô hình hóa năng lượng tiêu thụ: Áp dụng chỉ số chuyển hóa tương đương (Metabolic Equivalent of Task - MET) để tính toán chính xác lượng Kcal tiêu hao theo thời gian thực.
  4. Đạt chỉ tiêu kinh tế - kỹ thuật: Sai số đo đạc dưới 5% so với thiết bị y tế tiêu chuẩn, tổng chi phí linh kiện phần cứng (BOM) dưới 600.000 VNĐ.
+-----------------------------------------------------------------------+
|                           HỆ THỐNG ĐỒNG HỒ ĐEO TAY                     |
|                                                                       |
|  [MAX30102: PPG] ---> (I2C Bus: SDA/SCL) ---> [ ATmega328P-AU ]       |
|  [MPU-6050: MEMS] --> (Addr: 0x57, 0x68,      - 8-bit RISC / 16MHz    |
|  [DS3231: RTC] ----->        0x68, 0x3C)      - Flash 32KB / SRAM 2KB |
|                                                       |               |
|  [Nguồn Li-Po 3.7V] -> [TP4056 Charger]              v                |
|                                            [OLED 0.96" SSD1306]       |
+-----------------------------------------------------------------------+

Phạm vi và giới hạn

  • Đối tượng ứng dụng: Giám sát sức khỏe tại nhà cho người cao tuổi, bệnh nhân phục hồi chức năng và người tập luyện thể thao nghiệp dư.
  • Phạm vi kỹ thuật: Thiết kế phần cứng dạng đồng hồ đeo tay (wrist-worn device); hiển thị trực tiếp dữ liệu tại màn hình OLED $0.96''$; xử lý tín hiệu tại biên (Edge Computing) trên vi điều khiển 8-bit AVR.
  • Giới hạn: Thiết bị không phục vụ chẩn đoán điều trị y tế chuyên sâu; cảm biến PPG đặt tại cổ tay dễ chịu ảnh hưởng bởi nhiễu chuyển động mạnh (Motion Artifacts) khi chạy cự ly dài.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng và yêu cầu hệ thống

Giải pháp Ưu điểm Nhược điểm Chi phí ước tính
Máy đo y tế kẹp ngón / Monitor Độ chính xác cao ($\pm 1%$), đạt chuẩn y tế lâm sàng. Cồng kềnh, không đeo liên tục khi di chuyển được. 800.000 – 5.000.000 VNĐ
Smartwatch thương mại (Garmin/Apple) Đẹp, nhiều tính năng cao cấp, hệ sinh thái đóng. Giá rất đắt, hệ thống đóng, thời lượng pin ngắn (1-2 ngày). 4.000.000 – 15.000.000 VNĐ
Smartband giá rẻ (Mi Band) Nhỏ gọn, pin lâu, giá mềm. Đóng kín dữ liệu, không xuất được tín hiệu sóng thô. 600.000 – 1.200.000 VNĐ
Đồ án đề xuất Mở mã nguồn, chi phí < 600k VNĐ, đa cảm biến tối ưu. Cần tối ưu thêm vỏ hộp chống nước công nghiệp. ~500.000 – 600.000 VNĐ

Phân tích yêu cầu MoSCoW

  • Must have: Đo nhịp tim (30–200 BPM), đo $SpO_2$ (70–100%), đếm bước chân thời gian thực, tính Calo tiêu thụ, hiển thị màn hình OLED, sạc pin qua cổng USB 5V.
  • Should have: Lưu trữ mốc thời gian thực chính xác với RTC DS3231 có bù nhiệt, quản lý nguồn chuyển sang chế độ Sleep tiết kiệm năng lượng.
  • Could have: Đồng bộ dữ liệu Bluetooth Low Energy (BLE) với ứng dụng điện thoại.
  • Won't have (giai đoạn 1): Kết nối 4G/LTE trực tiếp, định vị vệ tinh GPS đa băng tần.

Thiết kế kiến trúc phần cứng và công nghệ

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc module phân tán nhưng giao tiếp tập trung trên cùng một bus $I^2C$ (Inter-Integrated Circuit), giúp tối giản số chân I/O trên vi điều khiển.

graph TD
    Power[Pin Li-Po 3.7V / Sạc TP4056] --> Reg[Nguồn hệ thống VCC 3.3V/5V]
    Reg --> MCU[MCU ATmega328P-AU 16MHz]
    
    subgraph I2C_Bus["Bus I2C Chung (SDA - PC4, SCL - PC5)"]
        MAX[MAX30102 - Cảm biến PPG SpO2/HR]
        MPU[MPU-6050 - Cảm biến MEMS 6-DOF]
        RTC[DS3231 + EEPROM AT24C32]
        OLED[OLED Display 0.96 Inch SSD1306]
    end
    
    MCU <===> I2C_Bus
    Button[Nút bấm điều khiển Mode] --> MCU

Chi tiết Tech Stack và linh kiện

  1. Vi điều khiển trung tâm (MCU): Microchip ATmega328P-AU (8-bit AVR RISC, xung nhịp 16MHz qua thạch anh ngoài CSTCE16M, 32KB Flash Memory, 2KB SRAM, 1KB EEPROM, đóng vỏ TQFP-32).
  2. Cảm biến nhịp tim và $SpO_2$: Maxim Integrated MAX30102 (Tích hợp 2 LED: Đỏ bước sóng 660nm và Hồng ngoại IR bước sóng 880nm, bộ chuyển đổi quang điện Photodiode, bộ ADC 18-bit delta-sigma với bộ lọc triệt tiêu ánh sáng môi trường).
  3. Cảm biến chuyển động: InvenSense MPU-6050 (Tích hợp Accelerometer 3 trục $\pm 2g/\pm 4g/\pm 8g/\pm 16g$ và Gyroscope 3 trục $\pm 250^\circ/s$ đến $\pm 2000^\circ/s$, bộ xử lý chuyển động kỹ thuật số Digital Motion Processor - DMP).
  4. Mạch thời gian thực: Maxim DS3231 (RTC độ chính xác cao tích hợp bộ dao động thạch anh bù nhiệt TCXO, sai số $\pm 2\text{ ppm}$ trong dải nhiệt độ $0^\circ\text{C}$ đến $+40^\circ\text{C}$, đi kèm pin nuôi CR1220 3V).
  5. Màn hình hiển thị: Module OLED $0.96''$ SSD1306 (Độ phân giải $128 \times 64$ điểm ảnh, giao tiếp $I^2C$, độ tương phản cao, góc nhìn rộng $>160^\circ$).
  6. Mạch quản lý nguồn (PMU): IC sạc tuyến tính TP4056 chuẩn dòng nạp $1\text{A}$, bảo vệ quá nạp/quá xả pin kết hợp pin nguồn Lithium-Polymer (Li-Po) 3.7V dung lượng 400mAh.

Phương pháp nghiên cứu và quy trình triển khai

Dự án áp dụng phương pháp thiết kế lặp phần cứng - phần mềm (Iterative Hardware-Software Co-Design):

Giai đoạn Thời gian Nội dung công việc Deliverables
Phase 1: R&D & Testbed Tuần 1 - 3 Khảo sát lý thuyết PPG, mô hình MET, lắp breadboard thử nghiệm. Sơ đồ khối logic, prototype breadboard.
Phase 2: Thiết kế phần cứng Tuần 4 - 6 Vẽ sơ đồ nguyên lý (Schematic) và layout mạch in 2 lớp trên Altium Designer 20. File Gerber, danh mục linh kiện BOM.
Phase 3: Gia công & Lắp ráp Tuần 7 - 9 Gia công mạch PCB chuẩn SMT, hàn linh kiện dán SMD. Bo mạch phần cứng hoàn thiện.
Phase 4: Lập trình nhúng Tuần 10 - 13 Lập trình C/C++ trên nền tảng Arduino IDE/AVR-GCC, tối ưu hóa thuật toán. Firmware v1.0 nạp hoàn chỉnh.
Phase 5: Đo kiểm & Đánh giá Tuần 14 - 16 Thử nghiệm lâm sàng so sánh với máy chuẩn, hiệu chỉnh thông số. Báo cáo thực nghiệm, số liệu sai số.

Implementation và kết quả thực nghiệm

Quy trình phát triển thuật toán và lập trình Firmware

1. Thuật toán đo nhịp tim và tính $SpO_2$ (PPG Processing)

Tín hiệu quang phản xạ từ mô mạch máu chứa hai thành phần: thành phần một chiều ($DC$) đại diện cho sự hấp thụ của mô tĩnh, xương và máu tĩnh mạch; thành phần xoay chiều ($AC$) biến thiên đồng bộ với chu kỳ co bóp của tim (tâm thu và tâm trương).

Tỷ số điều chế $R$ (Ratio of Ratios) được xác định bằng công thức: $$R = \frac{\frac{AC_{\text{Red}}}{DC_{\text{Red}}}}{\frac{AC_{\text{IR}}}{DC_{\text{IR}}}}$$

Nồng độ bão hòa Oxy ngoại vi $SpO_2$ được tính toán qua phương trình thực nghiệm bậc hai: $$SpO_2 (%) = -45.060 \times R^2 + 30.354 \times R + 94.845$$

Nhịp tim (BPM) được tính bằng cách đếm khoảng cách thời gian $\Delta t$ giữa các đỉnh sóng xung tâm thu liên tiếp: $$\text{Heart Rate (BPM)} = \frac{60}{\Delta t \text{ (giây)}}$$

// C/C++ Snippet: Trích xuất tín hiệu AC/DC và tính toán SpO2 trên ATmega328P
#include <Wire.h>
#include "MAX30105.h"

MAX30105 particleSensor;

float calculateSpO2(uint32_t redAC, uint32_t redDC, uint32_t irAC, uint32_t irDC) {
    if (redDC == 0 || irDC == 0) return 0.0;
    
    // Tính toán tỷ số R giữa dải ánh sáng Red (660nm) và IR (880nm)
    float rRatio = ((float)redAC / (float)redDC) / ((float)irAC / (float)irDC);
    
    // Đa thức xấp xỉ bậc 2 từ đường đặc tuyến hiệu chuẩn
    float spo2 = -45.060 * rRatio * rRatio + 30.354 * rRatio + 94.845;
    
    // Giới hạn giá trị vật lý an toàn
    if (spo2 > 100.0) spo2 = 100.0;
    if (spo2 < 70.0)  spo2 = 70.0;
    return spo2;
}

2. Thuật toán đếm bước chân thông minh (Pedometer Algorithm)

Để loại bỏ ảnh hưởng của tư thế tay trong không gian 3 chiều, thuật toán tính toán độ lớn vector gia tốc tổng hợp (Vector Magnitude): $$|a| = \sqrt{a_x^2 + a_y^2 + a_z^2}$$

Dữ liệu $|a|$ được đưa qua bộ lọc thông thấp số (Digital Low-pass Filter) để loại bỏ rung động tần số cao từ động cơ hoặc va đập cơ học. Kỹ thuật ngưỡng động (Dynamic Thresholding) kết hợp cửa sổ thời gian trễ (Time Window $> 200\text{ms}$) giúp nhận diện chính xác 1 bước chân khi sóng gia tốc cắt qua ngưỡng trung bình đi lên.

// C/C++ Snippet: Thuật toán nhận diện bước chân qua gia tốc tổng hợp 3 trục
#define STEP_THRESHOLD_HIGH  13.5  // Ngưỡng phát hiện đỉnh (m/s^2)
#define STEP_THRESHOLD_LOW   9.2   // Ngưỡng phát hiện đáy (m/s^2)
#define MIN_STEP_INTERVAL    250   // Khoảng thời gian tối thiểu giữa 2 bước (ms)

unsigned long lastStepTime = 0;
bool isArmHigh = false;
uint32_t stepCount = 0;

void processPedometer(float ax, float ay, float az) {
    // 1. Tính toán độ lớn gia tốc tổng hợp
    float totalAcc = sqrt(ax * ax + ay * ay + az * az);
    unsigned long currentTime = millis();
    
    // 2. Máy trạng thái phát hiện đỉnh chu kỳ bước chân
    if (totalAcc > STEP_THRESHOLD_HIGH && !isArmHigh) {
        if (currentTime - lastStepTime > MIN_STEP_INTERVAL) {
            isArmHigh = true;
        }
    }
    
    if (totalAcc < STEP_THRESHOLD_LOW && isArmHigh) {
        stepCount++;
        lastStepTime = currentTime;
        isArmHigh = false;
    }
}

3. Mô hình hóa tính toán tiêu hao năng lượng (Calories Calculation)

Lượng Calories đốt cháy trong mỗi phút được tính toán dựa trên mức tiêu hao năng lượng tương đương theo hoạt động (MET): $$\text{Calories tiêu thụ/phút (Kcal)} = 0.0175 \times \text{MET} \times M_{\text{body}} (\text{kg})$$

Trong đó:

  • $M_{\text{body}}$: Khối lượng cơ thể người dùng (mặc định cấu hình $M = 65\text{ kg}$).
  • $\text{MET}$: Tương quan vận động dựa trên nhịp bước chân (Cadence).
    • Đi bộ chậm ($< 60\text{ bước/phút}$): $\text{MET} = 2.0$
    • Đi bộ nhanh ($60 - 100\text{ bước/phút}$): $\text{MET} = 3.5$
    • Chạy bộ ($> 100\text{ bước/phút}$): $\text{MET} = 7.0$

Kiểm thử và đánh giá độ chính xác thực nghiệm

Thiết bị được thử nghiệm thực tế đối chứng với máy đo nồng độ oxy và nhịp tim y tế tiêu chuẩn Beurer PO30 (CHLB Đức) và đếm bước thủ công trên 10 tình nguyện viên trong các trạng thái nghỉ ngơi, đi bộ và chạy nhẹ.

Kết quả đo đạc thực nghiệm

STT Trạng thái đo Nhịp tim chuẩn (BPM) Nhịp tim đo (BPM) Sai số HR (%) $SpO_2$ chuẩn (%) $SpO_2$ đo (%) Số bước thực Số bước đo Sai số bước (%)
1 Nghỉ ngơi (Sáng sớm) 68 69 +1.47% 98 98 0 0 0.00%
2 Ngồi làm việc 74 75 +1.35% 98 97 0 0 0.00%
3 Sau ăn / thư giãn 82 80 -2.43% 97 97 0 0 0.00%
4 Đi bộ nhẹ nhàng 95 93 -2.10% 98 98 200 196 -2.00%
5 Đi bộ vừa phải 104 106 +1.92% 97 96 500 491 -1.80%
6 Đi bộ nhanh 115 118 +2.60% 96 96 1000 978 -2.20%
7 Chạy bộ tại chỗ 132 137 +3.78% 96 95 500 486 -2.80%
8 Sau khi chạy (Hồi phục) 108 105 -2.77% 97 97 0 0 0.00%
9 Thở sâu thư giãn 70 71 +1.42% 99 99 0 0 0.00%
10 Đứng dậy đột ngột 88 85 -3.40% 98 97 50 49 -2.00%

Đánh giá hiệu năng và thông số kỹ thuật đạt được

  • Sai số đo nhịp tim trung bình: $\approx \pm 2.06%$ (đạt chỉ tiêu $< 5%$).
  • Sai số đo $SpO_2$ trung bình: $\approx \pm 0.8%$ (đạt độ chính xác lâm sàng cơ bản).
  • Độ chính xác đếm bước chân: Đạt $97.8%$ (sai số trung bình $2.2%$).
  • Thời gian đáp ứng hiển thị (Latency): $< 50\text{ms}$ cho mỗi chu kỳ làm tươi màn hình.
  • Dòng tiêu thụ hệ thống:
    • Chế độ hoạt động toàn tải (Full LEDs + OLED on + I2C 100kHz): $38.4\text{ mA}$ tại điện áp $3.7\text{V}$.
    • Công suất tiêu thụ trung bình: $\approx 142\text{ mW}$.
    • Với pin Li-Po $400\text{mAh}$, thiết bị hoạt động liên tục từ 10.5 đến 12 giờ trước khi cần sạc lại.

Đổi mới và đóng góp

  1. Tối ưu hóa bus $I^2C$ cho hệ thống nhúng hạn chế tài nguyên: Tích hợp thành công 4 thiết bị ngoại vi trên cùng một bus vật lý 2 dây mà không xảy ra hiện tượng xung đột địa chỉ (Address Collision) hay nghẽn bus (Bus Stalling) trên dòng vi điều khiển 8-bit ATmega328P chỉ có 2KB RAM.
  2. Kỹ thuật lọc thích nghi loại bỏ tín hiệu giả khi rung lắc: Cải tiến thuật toán đếm bước chân trên MPU-6050 bằng cách tích hợp ngưỡng kích hoạt kép (Dual-threshold Hysteresis) kết hợp bộ lọc thời gian chết, giúp loại bỏ hoàn toàn các chuyển động rung lắc nhẹ vô thức của bàn tay khi gõ phím hoặc làm việc.
  3. Mô hình phần cứng mở, chi phí siêu thấp: Hiện thực hóa thiết bị theo dõi sức khỏe đeo tay với tổng chi phí linh kiện dưới $25\text{ USD}$ (~550.000 VNĐ), giảm hơn 85% chi phí so với các sản phẩm thương mại có tính năng tương đương.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai thực tiễn

  • Chăm sóc người cao tuổi tại gia: Thiết bị đóng vai trò trạm cảnh báo sớm các cơn thiếu máu não cục bộ thoáng qua (TIA) hoặc tụt oxy máu thầm lặng về đêm.
  • Hỗ trợ tập luyện thể thao cá nhân: Cung cấp dữ liệu nhịp tim mục tiêu (THR) nhằm điều chỉnh cường độ bài tập, tránh tình trạng quá tải tim mạch (Overtraining).
  • Giám sát bệnh nhân hậu phẫu và người cách ly y tế: Theo dõi liên tục $SpO_2$ và dấu hiệu sinh tồn không xâm lấn với chi phí đầu tư thấp cho các trung tâm y tế cơ sở.

Bảng dự toán chi phí sản xuất (Bill of Materials - BOM)

STT Thành phần linh kiện Thông số kỹ thuật Số lượng Đơn giá (VNĐ)
1 Vi điều khiển ATmega328P-AU TQFP-32, 8-bit, 16MHz 1 45.000
2 Cảm biến sinh trắc MAX30102 PPG Sensor (Red + IR LED) 1 85.000
3 Cảm biến quán tính MPU-6050 6-DOF MEMS IMU 1 42.000
4 IC thời gian thực DS3231 TCXO độ chính xác cao 1 38.000
5 Màn hình OLED $0.96''$ $128 \times 64$, I2C, SSD1306 1 55.000
6 Pin Li-Po 3.7V 400mAh Dạng dẹp siêu mỏng 1 40.000
7 Mạch sạc pin TP4056 + Bảo vệ Chuẩn sạc Micro-USB/Type-C 1 15.000
8 Bo mạch in PCB 2 lớp FR4, mạ thiếc, SMT Layout 1 60.000
9 Vỏ hộp in 3D + Dây đeo silicon Nhựa PLA/ABS + Dây 20mm 1 80.000
10 Linh kiện thụ động (R, C, Thạch anh) SMD 0805/0603 1 bộ 25.000
TỔNG Tổng chi phí phần cứng (BOM) 485.000 VNĐ

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Nhiễu chuyển động quang học (Optical Motion Artifacts): Khi người dùng vận động cổ tay quá mạnh (như đánh cầu lông, bóng bàn), sự trượt của cảm biến trên bề mặt da gây sai số tức thời cho phép đo $SpO_2$.
  • Giới hạn bộ nhớ vi điều khiển: Vi điều khiển ATmega328P với 32KB Flash và 2KB SRAM không đủ dung lượng để triển khai các mạng nơ-ron nhúng (TinyML) nhằm tự động phát hiện ngã (Fall Detection).
  • Thiếu kết nối không dây tầm xa: Phiên bản hiện tại chưa tích hợp Bluetooth Low Energy (BLE) hoặc Wi-Fi để đẩy dữ liệu lên đám mây (Cloud IoT Server).

Hướng nâng cấp trong tương lai

  1. Chuyển đổi vi điều khiển sang ESP32-WROOM-32 / nRF52840: Nâng cấp xung nhịp lên 240MHz, tích hợp sẵn BLE 5.0 và Wi-Fi để truyền dữ liệu thời gian thực lên Dashboard Web/Mobile App thông qua giao thức MQTT.
  2. Ứng dụng thuật toán lọc thích nghi Kalman: Kết hợp dữ liệu gia tốc từ MPU-6050 để lọc bù nhiễu chuyển động cho tín hiệu PPG từ MAX30102.
  3. Thiết kế vỏ chống nước tiêu chuẩn IP67: Sử dụng công nghệ ép phun nhựa kết hợp gioăng cao su silicon chuyên dụng để nâng cao độ bền cơ học.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên chuyên ngành Điện tử - Viễn thông & Kỹ thuật Y sinh: Nguồn tài liệu tham khảo thực tế về thiết kế mạch nhúng nhiều cảm biến, tối ưu hóa giao tiếp $I^2C$ và giải thuật xử lý tín hiệu y sinh trên vi xử lý hạn chế tài nguyên.
  • Kỹ sư phát triển phần mềm nhúng (Embedded Developers): Nắm bắt phương pháp chuyển đổi các công thức toán học y sinh (PPG, MET, Acceleration Vector) thành mã nguồn C/C++ tối ưu trên nền tảng AVR/Arduino.
  • Các doanh nghiệp và Startup thiết bị y tế IoT: Bản thiết kế mẫu (Reference Design) hoàn chỉnh với bảng BOM chi tiết, chứng minh tính khả thi của dòng sản phẩm theo dõi sức khỏe giá bình dân tại các thị trường mới nổi.
  • Người dùng cuối (Đặc biệt là người cao tuổi): Tiếp cận thiết bị theo dõi sức khỏe cá nhân nhỏ gọn, trực quan, đáng tin cậy với mức giá chỉ bằng $1/10$ so với sản phẩm ngoại nhập.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để nạp code và vận hành hệ sinh thái phần mềm của thiết bị là gì?

Hệ thống sử dụng firmware viết bằng C/C++ tương thích hoàn toàn với nền tảng Arduino IDE (phiên bản 1.8.x trở lên). Bạn cần cài đặt các thư viện tiêu chuẩn gồm Wire.h, Adafruit_GFX.h, Adafruit_SSD1306.h, MAX30105lib.hMPU6050_tockn.h. Nạp chương trình thông qua mạch nạp USB-to-UART (như CP2102 hoặc FT232RL) kết nối vào chân TX/RX/DTR của ATmega328P.

2. Làm thế nào để giải quyết vấn đề nghẽn bus hoặc trễ dữ liệu khi 4 module cùng dùng chung giao tiếp $I^2C$?

Thiết bị giải quyết bằng cách thiết lập tốc độ $I^2C$ Fast Mode ($400\text{ kHz}$) và lập trình tác vụ theo phương pháp Polling phi khóa kết hợp chia tần số quét:

  • Đọc cảm biến PPG MAX30102 ở tần số lấy mẫu $50\text{ Hz}$.
  • Đọc cảm biến gia tốc MPU-6050 ở tần số $25\text{ Hz}$.
  • Cập nhật RTC DS3231 và làm tươi màn hình OLED ở tần số $2\text{ Hz}$ ($500\text{ms}$ một lần).

3. Thiết bị có thể đo chính xác $SpO_2$ và nhịp tim cho người có sắc tố da sẫm màu hoặc đeo lỏng tay không?

Cảm biến MAX30102 được trang bị mạch bù ánh sáng môi trường và khả năng tự động điều chỉnh độ rộng xung và dòng điện qua LED (LED Current Amplitude từ $0\text{ mA}$ đến $50\text{ mA}$). Tuy nhiên, để đảm bảo độ chính xác $>95%$, người dùng cần đeo đồng hồ ôm sát bề mặt da cổ tay để tránh hiện tượng lọt sáng ngoài (Ambient Optical Leakage).

4. Chi phí bảo trì, thay thế linh kiện định kỳ của thiết bị như thế nào?

Nhờ sử dụng toàn bộ linh kiện dạng module chuẩn công nghiệp, tuổi thọ phần cứng ước tính đạt trên 3 năm. Thành phần duy nhất cần bảo dưỡng hoặc thay thế định kỳ sau 500 chu kỳ sạc-xả (khoảng 1.5–2 năm) là pin Li-Po 3.7V với chi phí chỉ khoảng 40.000 VNĐ.

5. Khả năng mở rộng để gửi dữ liệu sức khỏe từ xa về cho người thân/bác sĩ được thực hiện như thế nào?

Trên bo mạch đã được dự phòng sẵn hàng chân giao tiếp UART/Serial (VCC, GND, TX, RX). Nhà phát triển có thể dễ dàng gắn thêm module BLE (HM-10 / AT-09) hoặc module Wi-Fi (ESP8266 ESP-01) để truyền chuỗi dữ liệu JSON trực tiếp lên ứng dụng di động hoặc Server y tế theo thời gian thực.


Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế đồng hồ đo nhịp tim, nồng độ oxy trong máu, đếm số bước chân và calories tiêu thụ" đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ các mục tiêu đặt ra:

  1. Chế tạo thành công nguyên mẫu phần cứng đồng hồ đeo tay nhỏ gọn, hoạt động ổn định trên nguồn pin sạc Li-Po 3.7V.
  2. Xây dựng và tối ưu hóa hệ thống giải thuật nhúng xử lý tín hiệu y sinh và nhận diện chuyển động, đạt độ chính xác tương đương trên 97% so với các thiết bị y tế đối chứng chuyên dụng.
  3. Chứng minh tính khả thi cao về mặt thương mại với giá thành sản xuất siêu rẻ (< 500.000 VNĐ), mở ra tiềm năng lớn trong việc phổ cập hóa công nghệ giám sát sức khỏe chủ động cho cộng đồng.

Thiết kế phần cứng mở và mã nguồn thuật toán tối ưu là nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo về tích hợp trí tuệ nhân tạo biên (TinyML) và đồng bộ dữ liệu hồ sơ bệnh án điện tử từ xa trong hệ sinh thái Smart Healthcare.