Đồ án thiết kế mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe tại Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM

Nghiên cứu thiết kế mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT, giúp thu thập và giám sát các chỉ số sinh lý theo thời gian thực hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Quí Trúc
• Người hướng dẫn: Th.S Huỳnh Thị Thu Hiền
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông
• Đề tài: Thiết kế mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2026
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về thiết kế mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe

Nhu cầu chăm sóc sức khỏe chủ động đang tăng nhanh tại Việt Nam. Già hóa dân số tạo áp lực lớn lên hệ thống y tế công cộng. Thiết kế mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe là hướng đi công nghệ tất yếu. Nghiên cứu xuất phát từ Khoa Điện – Điện tử tại Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM. Mô hình ứng dụng Internet vạn vật nhằm tối ưu hóa việc quản lý sức khỏe cá nhân. Thiết bị thu thập dữ liệu sinh lý người dùng hoàn toàn tự động. Thông số đo lường bao gồm nhịp tim, nồng độ oxy bão hòa trong máu và nhiệt độ cơ thể. Công nghệ IoT kết hợp máy chủ cơ sở dữ liệu giúp lưu trữ tập trung. Người chăm sóc có thể truy cập thông tin bệnh nhân qua giao diện web. Quá trình giám sát diễn ra liên tục theo thời gian thực. Hệ thống giúp phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm sức khỏe đột ngột. Bệnh nhân nhận hỗ trợ y tế nhanh chóng hơn. Giải pháp này giúp giảm tải đáng kể cho các bệnh viện tuyến trên. Đồng thời, thiết kế đảm bảo tính kinh tế và khả năng ứng dụng thực tiễn cao.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu và bối cảnh phát triển đề tài

Đề tài hướng tới việc xây dựng thiết bị giám sát sức khỏe cá nhân nhỏ gọn. Mục tiêu chính là đo đạc chính xác các thông số sinh tồn cơ bản. Thiết bị phục vụ người cao tuổi và bệnh nhân điều trị ngoại trú. Nền tảng phần cứng ưu tiên tính cơ động và tiêu thụ ít điện năng. Dự án nghiên cứu tại ĐH Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM đáp ứng xu hướng chuyển đổi số y tế. Hệ thống tích hợp các khối cảm biến với bộ xử lý nhúng hiện đại. Thông tin sức khỏe truyền tải liên tục về máy chủ quản lý. Bác sĩ và gia đình theo dõi tình trạng thể chất mọi lúc. Thiết kế hạn chế sự phụ thuộc vào các thiết bị y tế đắt tiền tại bệnh viện.

1.2. Tầm quan trọng của giám sát sinh lý tự động liên tục

Theo dõi sinh lý liên tục mang lại giá trị rất lớn trong y học dự phòng. Phương pháp đo ngắt quãng truyền thống dễ bỏ sót các đợt phát bệnh cấp tính. Nhịp tim bất thường hoặc suy giảm oxy máu thường diễn biến đột ngột. Hệ thống tự động ghi nhận biến động chỉ số 24/7. Dữ liệu thời gian thực cho phép phát hiện sớm nguy cơ đột quỵ và suy hô hấp. Người bệnh có tiền sử mãn tính kiểm soát tình trạng sức khỏe an toàn hơn. Bác sĩ nắm bắt tiền sử bệnh lý chính xác qua biểu đồ theo dõi dài hạn. Giải pháp hạn chế tối đa biến chứng nặng, bảo vệ tính mạng người bệnh. Đây là nền tảng quan trọng giúp xây dựng mô hình y tế thông minh.

II. Phân tích thách thức trong hệ thống theo dõi sức khỏe IoT

Triển khai hệ thống theo dõi sức khỏe từ xa gặp nhiều rào cản kỹ thuật phức tạp. Vấn đề đầu tiên nằm ở độ chính xác của các cảm biến y sinh. Tín hiệu quang học PPG đo SpO2 rất nhạy cảm với chuyển động cơ học của người dùng. Khi ngón tay cử động hoặc sơn móng, ánh sáng phản xạ bị sai lệch nghiêm trọng. Cảm biến thân nhiệt cũng dễ bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ môi trường xung quanh. Thách thức tiếp theo liên quan đến hạ tầng truyền thông không dây. Mạng Wi-Fi truyền thống tiêu tốn nhiều năng lượng và có phạm vi phủ sóng hạn chế. Thiết bị đeo y tế đòi hỏi pin nhỏ gọn nhưng phải hoạt động liên tục nhiều ngày. Vấn đề bảo mật và độ trễ đường truyền cũng cần giải quyết triệt để. Dữ liệu y tế cá nhân cần được bảo vệ trước nguy cơ rò rỉ thông tin. Tình trạng nghẽn mạng có thể làm gián đoạn các tín hiệu cảnh báo cấp cứu. Những khó khăn này đòi hỏi một kiến trúc phần cứng và giao thức truyền tin tối ưu.

2.1. Nhiễu tín hiệu và sai số trong phép đo SpO2 quang học

Phép đo SpO2 bằng kỹ thuật quang phổ PPG dựa trên tỷ lệ hấp thụ tia đỏ và hồng ngoại. Phương pháp này rất dễ bị nhiễu do yếu tố ngoại cảnh. Cử động ngón tay khi đo làm dịch chuyển vị trí cảm biến. Hiện tượng này gây biến dạng dạng sóng thể tích máu. Lớp sơn móng tay hoặc vết bẩn bề mặt cản trở sự truyền quang. Nhiệt độ ngoại vi thấp làm co mạch máu, giảm biên độ xung phản hồi. Sai số gia tăng dẫn đến kết quả đo thiếu độ tin cậy y khoa. Nguy cơ cảnh báo giả hoặc bỏ sót thiếu oxy máu có thể gây nguy hiểm. Việc lọc nhiễu phần cứng và tiền xử lý thuật toán là yêu cầu bắt buộc.

2.2. Hạn chế về tiêu thụ năng lượng và truyền thông không dây

Thiết bị theo dõi sức khỏe cá nhân cần kích thước nhỏ gọn. Dung lượng pin của thiết bị đeo vì thế bị giới hạn đáng kể. Giao tiếp Wi-Fi truyền thống ngốn năng lượng rất nhanh khi truyền dữ liệu liên tục. Thời lượng pin ngắn gây bất tiện lớn cho người sử dụng hàng ngày. Phạm vi phủ sóng hẹp của sóng cục bộ cản trở giám sát khi di chuyển. Mạng di động 4G tiêu hao năng lượng cao và tốn chi phí thuê bao. Nguy cơ mất kết nối mạng làm gián đoạn chuỗi dữ liệu y tế. Dữ liệu truyền không đầy đủ gây khó khăn cho việc chẩn đoán từ xa. Cần giải pháp truyền thông công suất thấp với tầm phủ sóng xa hơn.

III. Giải pháp thiết kế mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe mới

Nhóm nghiên cứu tại ĐH Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM đề xuất kiến trúc hệ thống phân tầng thông minh. Mô hình chia làm hai khối xử lý chính nhằm tối ưu hóa hiệu năng. Khối xử lý trung tâm 1 sử dụng vi điều khiển ESP32-S2 Mini. Vi điều khiển này kết nối trực tiếp với cảm biến nhiệt độ và gia tốc. ESP32-S2 Mini đảm nhận thu thập tín hiệu và tiền xử lý số liệu ban đầu. Dữ liệu sau xử lý được truyền không dây qua module LoRa năng lượng thấp. Công nghệ LoRa giúp truyền tin cự ly xa mà không tiêu tốn nhiều pin. Khối xử lý trung tâm cấp cao hơn tiếp nhận dữ liệu từ LoRa. Khối này đảm nhiệm tính toán phức tạp, lưu trữ cơ sở dữ liệu và điều khiển hiển thị. Màn hình cảm ứng LCD 7 inch giao tiếp HDMI thể hiện thông số trực quan tại chỗ. Giao diện đồ họa hiển thị đồng thời dạng sóng nhịp tim, nồng độ oxy và thân nhiệt. Dữ liệu đồng thời tải lên nền tảng web phục vụ việc giám sát từ xa.

3.1. Ứng dụng vi điều khiển ESP32 S2 và mạng truyền LoRa

ESP32-S2 Mini đóng vai trò hạt nhân trong thiết bị đo tại chỗ. Chip xử lý 32-bit này sở hữu kích thước siêu nhỏ và tiết kiệm điện. Vi điều khiển tích hợp nhiều chân giao tiếp I2C, SPI và UART chuyên dụng. Các cảm biến gửi tín hiệu sinh học liên tục về bộ nhớ đệm. Sau khi lọc nhiễu ban đầu, dữ liệu đóng gói thành các khung tin chuẩn. Module LoRa tiếp nhận gói tin và phát sóng vô tuyến tần số thấp. Khoảng cách truyền dẫn đạt từ vài trăm mét đến hàng kilômét trong không gian mở. Tốc độ truyền ổn định đảm bảo tín hiệu không bị gián đoạn. Giải pháp cân bằng hoàn hảo giữa hiệu năng xử lý và thời lượng pin thiết bị.

3.2. Tích hợp màn hình cảm ứng IPS và giao diện web theo dõi

Khối hiển thị tại trung tâm sử dụng màn hình LCD 7 inch IPS qua cổng HDMI. Màn hình đạt độ phân giải 1024x600 pixels cùng cảm ứng điện dung mượt mà. Người dùng dễ dàng quan sát các đồ thị sinh lý trực quan tại phòng bệnh. Màu sắc hiển thị rõ nét giúp nhận diện các vùng cảnh báo nguy hiểm. Song song với màn hình cục bộ, máy chủ đồng bộ dữ liệu lên website quản lý. Nền tảng web cho phép nhân viên y tế giám sát nhiều bệnh nhân cùng lúc. Bác sĩ tra cứu lịch sử bệnh án và thiết lập ngưỡng báo động riêng biệt. Khi chỉ số SpO2 hoặc nhịp tim chạm ngưỡng rủi ro, hệ thống kích hoạt chuông cảnh báo tức thì.

IV. Ứng dụng thực tế của mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe

Mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe do nhóm nghiên cứu thực hiện mang lại giá trị thực tiễn to lớn. Hệ thống vận hành ổn định trong môi trường thử nghiệm với độ trễ truyền dữ liệu thấp. Khả năng cảnh báo sớm các dấu hiệu nguy kịch như tụt SpO2 hay nhịp tim bất thường hoạt động chuẩn xác. Mô hình đặc biệt thích hợp triển khai tại các viện dưỡng lão, bệnh viện dã chiến và hộ gia đình. Giải pháp này giúp người thân giám sát bệnh nhân già yếu mà không cần túc trực liên tục. Bác sĩ điều trị theo dõi tiến trình hồi phục từ xa thông qua giao diện web trực quan. Chi phí chế tạo hệ thống thấp hơn nhiều so với thiết bị y tế nhập khẩu. Điều này mở ra cơ hội thương mại hóa và ứng dụng rộng rãi trong cộng đồng. Đề tài khẳng định năng lực nghiên cứu ứng dụng thực tiễn của sinh viên ĐH Công nghệ Kỹ thuật TP.HCM. Trong tương lai, mô hình có thể tích hợp thêm trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán bệnh tự động. Đây là đóng góp thiết thực cho chuyển đổi số y tế quốc gia.

4.1. Khả năng triển khai tại gia đình và cơ sở y tế địa phương

Mô hình đáp ứng linh hoạt nhu cầu theo dõi bệnh nhân ngoại trú tại gia đình. Người cao tuổi dễ dàng tự đo các chỉ số sinh lý cơ bản mỗi ngày. Thiết bị tự động truyền dữ liệu giúp con cháu theo dõi tình trạng cha mẹ từ nơi làm việc. Tại các trạm y tế xã phường, hệ thống hỗ trợ quản lý sức khỏe cộng đồng hiệu quả. Nhân viên y tế theo dõi đồng thời nhiều hồ sơ bệnh nhân trên cùng màn hình trung tâm. Khi xảy ra dấu hiệu bất thường, hệ thống tự động phát còi báo động tại trạm. Đội ngũ y tế nhanh chóng cử người ứng cứu kịp thời. Mô hình giúp tối ưu hóa chi phí và nguồn lực nhân sự y tế cơ sở.

4.2. Tiềm năng tích hợp trí tuệ nhân tạo và nâng cấp tương lai

Hệ thống tạo tiền đề vững chắc cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tương lai. Kho dữ liệu sinh lý thu thập theo thời gian thực rất thích hợp để huấn luyện mô hình máy học. Thuật toán AI có thể phân tích xu hướng biến thiên nhịp tim nhằm dự báo sớm nguy cơ nhồi máu cơ tim. Các thuật toán học sâu giúp phân loại bất thường hô hấp dựa trên chỉ số SpO2. Hướng phát triển tiếp theo tập trung vào việc thu nhỏ kích thước bảng mạch phần cứng. Việc tối ưu ăng-ten LoRa giúp mở rộng bán kính truyền sóng xa hơn. Thiết bị đeo sẽ được thiết kế chống nước theo tiêu chuẩn công nghiệp. Sự kết hợp giữa AI và IoT tạo nên một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe toàn diện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan Trình bày lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu, nhiệm vụ, phương pháp nghiên cứu và bố cục tổng thể của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Giới thiệu các khái niệm và nguyên lý liên quan đến các chỉ số sinh học, cảm biến đo lường, công nghệ IoTs và các chuẩn giao tiếp được sử dụng. Chương 3: Thiết kế và xây dựng hệ thống Phân tích yêu cầu, thiết kế xây dựng phần cứng và phần mềm của hệ thống theo dõi sức khỏe. Chương 4: Kết quả và đánh giá Trình bày kết quả, đánh giá độ chính xác, tính ổn định và khả năng phát triển của hệ thống.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển Tổng kết các kết quả đạt được và đề xuất hướng phát triển, mở rộng hệ thống trong tương lai. 3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Giới thiệu về hệ thống giám sát sức khỏe Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học – công nghệ, đặc biệt trong lĩnh vực điện tử và Internet of Things, đã thúc đẩy sự ra đời của các hệ thống giám sát sức khỏe thông minh. Các hệ thống này cho phép thu thập và xử lý dữ liệu sinh lý của người dùng một cách liên tục, giúp nâng cao hiệu quả theo dõi và hỗ trợ can thiệp y tế kịp thời [1]. Hệ thống giám sát sức khỏe hiện đại sử dụng các cảm biến sinh học để đo các chỉ số cơ bản như nhịp tim, nhiệt độ cơ thể và nồng độ oxy trong máu, sau đó truyền dữ liệu đến bộ xử lý trung tâm và nền tảng giám sát nhằm phân tích, lưu trữ và hiển thị thông tin theo thời gian thực [2].1: Mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe Hình minh họa 2.1 cho thấy mô hình tổng quát của một hệ thống giám sát sức khỏe thông minh, trong đó các thiết bị đo đeo trên cơ thể và cảm biến y sinh được kết nối với bộ xử lý trung tâm, sau đó truyền dữ liệu đến máy tính hoặc hệ thống quản lý thông qua mạng Internet.

Thông tin sức khỏe được trực quan hóa dưới dạng biểu đồ, hồ sơ người dùng và 4 cảnh báo, giúp hỗ trợ theo dõi tình trạng sức khỏe một cách liên tục và thuận tiện, phù hợp với xu hướng phát triển của các hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh hiện nay [1], [2] Hệ thống theo dõi sức khỏe trong đề tài này được thiết kế nhằm giám sát các chỉ số sinh học cơ bản của con người. Dữ liệu được thu thập từ các cảm biến sẽ được xử lý bởi khối xử lý trung tâm, sau đó truyền không dây thông qua công nghệ LoRa đến khối nhận để hiển thị hoặc lưu trữ. Hệ thống gồm các khối chức năng chính: - Các khối cảm biến đầu vào - Hai khối xử lý trung tâm - Khối truyền dữ liệu truyền thông - Khối điều khiển và cảnh báo - Khối hiển thị - Cơ sở lưu trữ dữ liệu và website Nguyên lý hoạt động chung của hệ thống như sau: Hệ thống sẽ thu thập dữ liệu từ các cảm biến đầu vào → vi điều khiển ESP32 xử lý và chuẩn hóa dữ liệu → dữ liệu được truyền thông qua khối truyền thông → khối trung tâm sẽ nhận, xử lý, hiển thị và lưu trữ thông tin sức khỏe.2 ĐÁNH GIÁ VÀ KHẢO SÁT CÁC THIẾT BỊ, HỆ THỐNG GIÁM SÁT HIỆN CÓ Để có cái nhìn tổng quát về hệ thống theo dõi sức khỏe, nhóm đã khảo sát được một số mô hình hệ thống đã và đang được ứng dụng trong thực tế tại các cơ sở y tế, phòng khám. Những hệ thống này chủ yếu chú trọng vào vấn đề theo dõi các chỉ số sinh học, hỗ trợ tư vấn khám chữa bệnh từ xa, đánh giá và giám sát tình trạng của bệnh nhân thông qua các nền tảng ứng dụng công nghệ hiện đại.1 Hệ thống eDoctor Hệ thống eDoctor là mô hình hoạt động với sự kết hợp của việc tư vấn trực tuyến và cung cấp dịch vụ y tế trực tiếp, cho phép chúng ta linh hoạt trong việc kết nối trực tiếp 5 với bác sĩ, có thể yêu cầu các dịch vụ như đặt lịch khám, tư vấn sức khỏe và cũng có thể là xét nghiệm trực tiếp thông qua thiết bị di động.

Mô hình này giúp người sử dụng tùy ý linh hoạt, giảm tải cho các cho các cơ sở y tế truyền thống, đồng thời cũng góp phần giúp người dùng mở rộng khả năng tiếp cận những dịch vụ y tế thăm khám sức khỏe cho người dân, đặc biệt là những người ở vùng sâu, vùng xa những nơi thường khó có thể tiếp cận với các cơ sở y tế phòng khám thông thường [3].2 Hệ thống Telemedicine Vmed là một trong những nền tảng telemedicine được phát triển nhằm giúp người dùng có thể tư vấn, hỗ trợ thăm khám sức khỏe từ xa. Có thể theo dõi, quản lý các hộ sơ bệnh lý thông qua Internet, lấy dữ liệu từ các thiết bị y tế và truyền về trung tâm để xử lý và lưu trữ dữ liệu[4]. Với Telemedicine, giúp chúng ta giảm tải được công việc cho cơ sở y tế truyền thống, tiết kiệm thời gian và chi phí cho người bệnh. Đồng thời mở rộng hơn cho người dùng tiếp cận dễ hơn trong việc thăm khám, đặc biệt là các nơi ở vùng sâu vùng xa[4].2:Mô hình kết nối hệ thống Telemedicine 6 Tuy nhiên, hệ thống chủ yếu phục vụ cho hoạt động tư vấn và quản lý thông tin, chưa tập trung sâu vào giám sát liên tục các chỉ số sinh học trong sinh hoạt hằng ngày.3 Hệ thống mCare (TMA Innovation) Hệ thống mCare là nền tảng chăm sóc sức khỏe thông minh do TMA Innovation phát triển, hướng đến việc theo dõi sức khỏe người dùng qua các thiết bị cảm biến và ứng dụng di động.

Hệ thống có thể linh hoạt cho phép thu thập, giám sát và có thể lưu trữ dữ liệu trên các nền tảng đám mây giúp hỗ trợ cảnh báo khi người dung có bất kỳ dấu hiệu bất thường nào [5].3: Các tính năng nổi bật có trong hệ thống Một trong những ưu điểm của mCare là khả năng tích hợp linh hoạt và giao diện thân thiện với người dùng. Tuy nhiên, việc mở rộng hệ thống cho các mô hình giám sát độc lập hoặc chi phí triển khai vẫn còn là thách thức đối với các cơ sở nhỏ lẻ.4 Hệ thống Tele-ICU Monitoring Tele-ICU Monitoring là hệ thống giám sát bệnh nhân từ xa trong các đơn vị chăm sóc tích cực. Hệ thống cho phép theo dõi liên tục các chỉ số sinh tồn quan trọng như nhịp tim, nhịp thở, SpO₂ và huyết áp, đồng thời hỗ trợ bác sĩ giám sát nhiều bệnh nhân cùng lúc thông qua trung tâm điều khiển.4: Mô hình hệ thống Tele-ICU Monitoring Mặc dù mang lại hiệu quả cao trong môi trường bệnh viện, Tele-ICU Monitoring có chi phí đầu tư lớn, cấu hình phức tạp và không phù hợp để triển khai trong các mô hình theo dõi sức khỏe cá nhân hoặc hộ gia đình [6].5 Nhận xét chung Qua khảo sát các thiết bị hệ thống cho thấy, hầu hết các giải pháp đều tập trung vào môi trường y tế chuyên nghiệp với chi phí và hạ tầng tương đối cao. Điều này đặt ra yêu cầu cần có một mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe đơn giản, chi phí thấp, dễ triển khai nhưng vẫn đảm bảo khả năng giám sát các chỉ số sinh học cơ bản và cảnh báo sớm các dấu hiệu bất thường cho người sử dụng.3 TỔNG QUAN VỀ CÁC THÔNG SỐ SỨC KHỎE 2.1 Nhịp tim Tổng quan về nhịp tim Nhịp tim là số lần co bóp của tim trong một phút, phản ánh trực tiếp mức độ hoạt động của hệ tim mạch và tình trạng sức khỏe của con người.

Thông qua việc theo dõi nhịp tim, có thể đánh giá được khả năng tuần hoàn máu, mức độ đáp ứng của tim với các hoạt động thể chất cũng như phát hiện sớm những dấu hiệu bất thường liên quan đến tim mạch[7]. Tùy theo độ tuổi mà mỗi người có tần số nhịp tim khác nhau lúc nghỉ, dưới đây là bảng số liệu tần số nhịp tim trung bình ở các độ tuổi khác nhau.1: Tần số nhịp tim bình thường lúc nghỉ Số liệu Tần số tim lúc nghỉ (nhịp/ phút) Tuổi (Năm) Trung bình Bách phân vị 1% - 99% 20 – 29 67 43 – 98 30 – 39 69 46 – 100 40 – 49 69 46 – 101 50 – 59 68 46 – 102 60 – 69 67 44 – 102 70 – 79 65 43 – 101 80 – 89 65 43 – 101 90 – 99 70 43 – 146 Ở trạng thái nghỉ ngơi hoàn toàn, khi cơ thể không chịu tác động của vận động hay căng thẳng tâm lý, nhịp tim được gọi là nhịp tim lúc nghỉ. Đối với người trưởng thành khỏe mạnh, nhịp tim lúc nghỉ thường nằm trong khoảng 60 đến 100 nhịp/phút. Giá trị này có thể thay đổi tùy theo thể trạng từng người.

Đặc biệt, những người thường xuyên luyện 9 tập thể dục thể thao hoặc vận động viên có thể có nhịp tim lúc nghỉ thấp hơn mức trung bình, do tim hoạt động hiệu quả và bơm được nhiều máu hơn trong mỗi lần co bóp. Nhịp tim không phải là một thông số cố định mà chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác nhau. Khi cơ thể vận động mạnh hoặc làm việc nặng, nhịp tim sẽ tăng lên nhằm đáp ứng nhu cầu oxy và năng lượng của các cơ quan. Bên cạnh đó, trạng thái tâm lý như lo lắng, căng thẳng hay hồi hộp cũng có thể khiến nhịp tim tăng do sự kích thích của hệ thần kinh.

Ngoài ra, các yếu tố như nhiệt độ môi trường, tư thế cơ thể, việc sử dụng thuốc hoặc các chất kích thích cũng góp phần làm thay đổi nhịp tim trong một khoảng thời gian nhất định[7]. Các phương pháp đo, theo dõi nhịp tim Hiện nay, có nhiều phương pháp được sử dụng để đo nhịp tim, trong đó phổ biến nhất có thể kể đến: - Phương pháp đo điện tim (ECG): thu nhận trực tiếp tín hiệu điện sinh học của tim, cho độ chính xác cao. Tuy nhiên, phương pháp này yêu cầu nhiều điện cực tiếp xúc và hệ thống mạch xử lý phức tạp, khó triển khai trong các thiết bị nhỏ gọn[8].5: Thiết bị đo điện tim 10 - Phương pháp đo quang học (PPG): dựa trên việc sử dụng ánh sáng để đo sự thay đổi thể tích máu theo nhịp tim. Phương pháp này có ưu điểm là dễ triển khai, kích thước thiết bị nhỏ gọn và phù hợp với các thiết bị đeo cũng như các hệ thống giám sát sức khỏe theo hướng IoTs[9].