Giới thiệu dự án

Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), các bệnh lý không lây nhiễm (NCDs) như tim mạch, tăng huyết áp và đái tháo đường chiếm tới 74% tổng số ca tử vong toàn cầu mỗi năm. Việc phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm chức năng sinh tồn như hạ nồng độ oxy trong máu, rối loạn nhịp tim hay sốt cấp tính là yếu tố quyết định để can thiệp y tế kịp thời. Tuy nhiên, các thiết bị giám sát lâm sàng tiêu chuẩn tại bệnh viện thường cồng kềnh, chi phí cao và đòi hỏi chuyên môn vận hành phức tạp, trong khi các thiết bị thương mại gia đình thường hoạt động độc lập, thiếu khả năng đồng bộ dữ liệu tập trung theo thời gian thực.

Dự án "Thiết kế và thi công thiết bị đo nhiệt độ, nhịp tim và nồng độ oxy trong máu" giải quyết triệt để bài toán giám sát sức khỏe từ xa (Telehealth) thông qua mô hình IoT khép kín, kết hợp phần cứng thu nhận tín hiệu y sinh không xâm lấn và hạ tầng điện toán đám mây.

graph LR
    A[Bệnh nhân] -->|Tiếp xúc quang học & Bức xạ nhiệt| B[Khối cảm biến MAX30100 & MLX90614]
    B -->|Tín hiệu I2C / Raw Data| C[Khối xử lý kép: Nano + ESP8266]
    C -->|Hiển thị trực tiếp| D[Màn hình OLED 0.96 SSD1306]
    C -->|Giao thức TCP/IP WiFi| E[(Google Firebase Cloud)]
    E -->|JSON Realtime Stream| F[Mobile App Android MIT App Inventor]

Mục tiêu kỹ thuật cụ thể

  1. Thiết kế phần cứng thu nhận đa thông số: Tích hợp thành công cảm biến quang học đo nhịp tim/SpO2 và cảm biến hồng ngoại đo thân nhiệt không tiếp xúc trên cùng một bo mạch điều khiển.
  2. Xây dựng giải thuật xử lý tín hiệu y sinh: Lọc nhiễu chuyển động và trích xuất chỉ số nhịp tim (BPM), độ bão hòa oxy mao mạch ngoại vi ($SpO_2$) và nhiệt độ bề mặt với độ trễ xử lý $< 1.5s$.
  3. Phát triển hệ thống IoT thời gian thực: Đồng bộ dữ liệu đo lường lên Firebase Realtime Database qua mạng WiFi 2.4GHz và hiển thị trực quan trên ứng dụng Android.
  4. Tích hợp tính năng hỗ trợ điều trị: Xây dựng hệ thống đèn LED và nút bấm vật lý phản hồi để nhắc nhở và xác nhận lịch uống thuốc của bệnh nhân.

Phạm vi và giới hạn hệ thống

  • Phạm vi ứng dụng: Giám sát cá nhân tại gia đình, viện dưỡng lão, hỗ trợ sàng lọc ban đầu các triệu chứng sốt, cảm cúm, thiếu oxy mô và rối loạn nhịp tim ngoại tâm thu cơ bản.
  • Giới hạn kỹ thuật: Kích thước thiết bị đóng hộp đạt $20 \times 10 \times 5\text{ cm}$; dải đo nhiệt độ định chuẩn y tế từ $32^\circ\text{C} - 42.5^\circ\text{C}$; yêu cầu môi trường mạng WiFi IEEE 802.11 b/g/n ổn định để đồng bộ đám mây.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí so sánh Xiaomi iHealth Version 2 Beurer PO40 Thiết bị IoT đề xuất
Thông số đo Huyết áp, Nhịp tim, Nhiệt độ Nhịp tim, $SpO_2$ Nhiệt độ, Nhịp tim, $SpO_2$
Phương pháp đo nhiệt Hồng ngoại tiếp xúc / nhập tay Không hỗ trợ Hồng ngoại không tiếp xúc (MLX90614)
Xử lý quang học Áp lực vòng bít + quang học Kẹp ngón tay ($HbO_2 / RHb$) Phổ kế quang học phản xạ (MAX30100)
Truyền thông đám mây MiHome Cloud (Đóng) Không (Offline) Google Firebase Realtime (Mở/API)
Tính năng phụ trợ Lời nhắc qua App Cảnh báo pin yếu Hộp nhắc uống thuốc vật lý + App
Giá thành sản xuất ~1.500.000 VNĐ ~1.200.000 VNĐ < 650.000 VNĐ

Yêu cầu người dùng (Mô hình MoSCoW)

  • Must-have: Đo nhiệt độ cơ thể không tiếp xúc sai số $< \pm 0.5^\circ\text{C}$; đo $SpO_2$ trong dải $70% - 100%$; đo nhịp tim $30 - 200\text{ BPM}$; hiển thị tại chỗ qua màn hình OLED; lưu trữ lịch sử đám mây.
  • Should-have: Giao diện ứng dụng di động hiển thị biểu đồ theo ngày/giờ; cảnh báo led trạng thái uống thuốc; tự động đồng bộ lại khi mất kết nối mạng.
  • Could-have: Chế độ Deep Sleep tiết kiệm năng lượng cho ESP8266; xuất báo cáo định dạng CSV/PDF gửi bác sĩ chuyên khoa.
  • Won't-have: Chẩn đoán tự động bệnh lý van tim phức tạp bằng AI cục bộ; tích hợp điện tâm đồ 12 đạo trình chuyên sâu.

Thiết kế kiến trúc hệ thống

Hệ thống ứng dụng kiến trúc vi điều khiển phân tán (Distributed Dual-MCU Architecture) nhằm tối ưu hóa việc phân tách tác vụ thời gian thực (Real-time Critical Task) và tác vụ mạng (Network Stack Overhead):

graph TD
    subgraph "Khối Thu Thập Dữ Liệu (Front-End)"
        S1[MAX30100 Pulse Oximeter] -->|I2C Bus: 400kHz| MCU1[Arduino Nano - ATmega328P]
        S2[MLX90614 IR Thermometer] -->|I2C Bus: 100kHz| MCU2[NodeMCU ESP8266EX]
    end

    subgraph "Khối Xử Lý & Truyền Thông (Back-End)"
        MCU1 -->|UART Serial: 9600 Baud| MCU2
        MCU2 -->|I2C Bus| DISP[OLED 0.96 SSD1306]
        MCU2 -->|GPIO Control| ACT[Khối LED & Phím bấm nhắc thuốc]
    end

    subgraph "Khối Điện Toán Đám Mây & Ứng Dụng"
        MCU2 -->|REST API / WebSockets| FB[(Google Firebase Database)]
        FB -->|Data Synchronization| APP[Ứng dụng Android - MIT App Inventor]
    end

Technology Stack và Phần cứng

  • Xử lý tín hiệu lõi: ATmega328P (Arduino Nano V3.0, 16MHz clock, 32KB Flash, 2KB SRAM) đảm nhận thuật toán trích xuất PPG từ MAX30100 với tần số lấy mẫu 100Hz.
  • Xử lý trung tâm & IoT: ESP8266 NodeMCU V3 (Tensilica Xtensa 32-bit L106, 80MHz, 4MB Flash, TCP/IP stack tích hợp).
  • Cảm biến thân nhiệt: MLX90614ESF-BAA (Góc nhìn FOV $90^\circ$, bộ chuyển đổi ADC 17-bit, bộ lọc số DSP tích hợp, chuẩn giao tiếp SMBus/I2C).
  • Cảm biến quang học: MAX30100 (LED phát bước sóng kép Red $660\text{ nm}$ và Infrared $880\text{ nm}$, mạch khử ánh sáng môi trường và bộ đệm FIFO 16 mẫu).
  • Hiển thị tại chỗ: OLED 0.96 inch Driver SSD1306 ($128 \times 64\text{ pixels}$, giao thức I2C, dòng tiêu thụ $0.04\text{ W}$).
  • Nền tảng Cloud & Mobile: Firebase Realtime Database (Giao thức truyền dữ liệu JSON qua cổng HTTPS SSL/TLS 1.2) và MIT App Inventor 2.
{
  "Patient_Records": {
    "Device_ID_01": {
      "Current_Vitals": {
        "Heart_Rate_BPM": 76.5,
        "SpO2_Percent": 98.2,
        "Body_Temperature": 36.8,
        "Timestamp": 1594803600
      },
      "Medication_Alert": {
        "Status": "TAKEN",
        "Slot_1": true,
        "Slot_2": false
      }
    }
  }
}

Phương pháp luận phát triển (Methodology)

Dự án được triển khai theo quy trình lai giữa V-Model và Agile Hardware Development:

  1. Giai đoạn 1 (Milestone 1 - Tuần 1-4): Nghiên cứu lý thuyết quang phổ quang học (Beer-Lambert Law), bức xạ vật đen Planck và thiết kế mạch nguyên lý trên phần mềm Proteus/Altium Designer.
  2. Giai đoạn 2 (Milestone 2 - Tuần 5-10): Thi công bo mạch in PCB đơn lớp, hàn linh kiện dán SMD/DIP, nạp firmware thử nghiệm các khối giao tiếp I2C/UART.
  3. Giai đoạn 3 (Milestone 3 - Tuần 11-14): Lập trình ứng dụng Android, tích hợp Firebase Realtime Database, căn chỉnh giải thuật lọc số trung bình động (Moving Average Filter).
  4. Giai đoạn 4 (Milestone 4 - Tuần 15-18): Đo đạc kiểm chuẩn lâm sàng chéo với thiết bị y tế tiêu chuẩn, hiệu chỉnh sai số và hoàn thiện đóng gói vỏ hộp module.

Implementation và kết quả

Quy trình phát triển phần cứng và giải thuật

Thuật toán đo nồng độ $SpO_2$ dựa trên sự khác biệt về hệ số hấp thụ quang phổ của Hemoglobin bão hòa oxy ($HbO_2$) và Hemoglobin khử ($RHb$) tại hai bước sóng $660\text{ nm}$ (Red) và $880\text{ nm}$ (Infrared). Tỷ số điều chế $R$ được xác định theo công thức:

$$R = \frac{(AC_{\text{Red}} / DC_{\text{Red}})}{(AC_{\text{IR}} / DC_{\text{IR}})}$$

Độ bão hòa oxy động mạch được xấp xỉ qua hàm đa thức thực nghiệm:

$$SpO_2 = 110 - 25 \times R \quad [%]$$

#include <Wire.h>
#include "MAX30100_PulseOximeter.h"
#include <Adafruit_MLX90614.h>
#include <ESP8266WiFi.h>
#include <FirebaseArduino.h>

#define REPORTING_PERIOD_MS 1000
PulseOximeter pox;
Adafruit_MLX90614 mlx = Adafruit_MLX90614();
uint32_t tsLastReport = 0;

void onBeatDetected() {
    // Ngắt nhịp tim phát hiện đỉnh sóng PPG
}

void setup() {
    Serial.begin(9600); // Giao tiếp UART với Arduino Nano
    Wire.begin(D2, D1); // SDA = D2, SCL = D1 trên ESP8266
    
    if (!mlx.begin()) {
        Serial.println("Loi ket noi MLX90614");
    }
    
    WiFi.begin("SSID_NAME", "PASSWORD");
    while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
        delay(500);
    }
    Firebase.begin("iot-health-monitor.firebaseio.com", "FIREBASE_SECRET_KEY");
}

void loop() {
    float temp_body = mlx.readObjectTempC();
    
    if (Serial.available() > 0) {
        String data = Serial.readStringUntil('\n');
        // Parse chuỗi định dạng: "BPM,SpO2" truyền từ Arduino Nano
        int commaIndex = data.indexOf(',');
        if (commaIndex > 0) {
            float bpm = data.substring(0, commaIndex).toFloat();
            float spo2 = data.substring(commaIndex + 1).toFloat();
            
            if (millis() - tsLastReport > REPORTING_PERIOD_MS) {
                Firebase.setFloat("Patient_Records/Device_ID_01/Current_Vitals/Heart_Rate_BPM", bpm);
                Firebase.setFloat("Patient_Records/Device_ID_01/Current_Vitals/SpO2_Percent", spo2);
                Firebase.setFloat("Patient_Records/Device_ID_01/Current_Vitals/Body_Temperature", temp_body);
                tsLastReport = millis();
            }
        }
    }
}

Thách thức tích hợp phần cứng và giải pháp xử lý

  • Hiện tượng sụt áp và nhiễu nguồn I2C: Khi cả hai cảm biến và màn hình OLED cùng kéo dòng trên bus I2C, tín hiệu xung Clock (SCL) bị méo dạng.
    • Giải pháp: Thiết kế bus I2C riêng biệt cho MLX90614 và OLED trên ESP8266, cô lập bus I2C của MAX30100 trên Arduino Nano; bổ sung cặp điện trở kéo lên (Pull-up resistors) $4.7\text{ k}\Omega$ chuẩn hóa mức điện áp logic $3.3\text{V}$.
  • Trễ tín hiệu mạng và mất gói tin: Khi mạng WiFi bị suy hao, lệnh gọi ghi Firebase đồng bộ chặn luồng đọc cảm biến.
    • Giải pháp: Tách tác vụ đọc tín hiệu nhịp tim sang Arduino Nano chạy độc lập, truyền dữ liệu qua bộ đệm UART Ring Buffer với chu kỳ $1000\text{ ms}$.

Kiểm nghiệm và đối chuẩn thực nghiệm

Thiết bị được thử nghiệm thực tế đối chuẩn song song với hai máy chuẩn y tế: Máy đo thân nhiệt hồng ngoại Omron MC-720 và Monitor theo dõi bệnh nhân đa thông số Infinium Omni II.

pie title Phân bổ công suất tiêu thụ toàn mạch (Tổng: 0.736 W)
    "NodeMCU ESP8266 (70mA)" : 47.5
    "Arduino Nano (40mA)" : 27.2
    "LED Cảnh báo (25mA)" : 17.0
    "OLED Display (10mA)" : 4.8
    "MAX30100 & MLX90614 (6mA)" : 3.5

Bảng đối chuẩn nhiệt độ bề mặt cơ thể (So với Omron MC-720)

Lần đo Omron MC-720 ($^\circ\text{C}$) Thiết bị đề xuất ($^\circ\text{C}$) Sai số tuyệt đối ($^\circ\text{C}$) Sai số tương đối (%)
Mẫu 1 36.50 36.60 +0.10 0.27%
Mẫu 2 36.70 36.65 -0.05 0.14%
Mẫu 3 37.00 37.15 +0.15 0.40%
Mẫu 4 36.80 36.80 0.00 0.00%
Mẫu 5 37.20 37.05 -0.15 0.40%
Giá trị TB 36.84 36.85 $\pm 0.09$ 0.24%

Bảng đối chuẩn Nhịp tim và $SpO_2$ (So với Infinium Omni II)

Tiêu chuẩn đo lường Infinium Omni II (Chuẩn) Thiết bị nghiên cứu Độ lệch chuẩn ($\sigma$) Kết luận kỹ thuật
Nhịp tim trung bình $78.40\text{ BPM}$ $77.85\text{ BPM}$ $\sigma = 1.12\text{ BPM}$ Độ chính xác đạt $99.3%$
Nồng độ $SpO_2$ TB $98.10%$ $97.60%$ $\sigma = 0.58%$ Sai số trong ngưỡng $\pm 1.0%$
Thời gian đáp ứng $1.0\text{ giây}$ $1.5\text{ giây}$ $\Delta t = 0.5\text{ s}$ Đáp ứng tốt giám sát gia đình

Đổi mới và đóng góp

  1. Kiến trúc phần cứng tách tầng thông minh: Thay vì dồn toàn bộ xử lý vào một MCU đơn lẻ gây tràn RAM và nghẽn luồng ngắt quang học, việc kết hợp Arduino Nano (Low-level Signal Processing) và ESP8266 (High-level Networking & Display) giúp thiết bị hoạt động liên tục 24/7 mà không bị treo hệ thống (Zero Watchdog Reset).
  2. Tích hợp giải pháp khép kín 3-trong-1 giá rẻ: Kết hợp đồng thời 3 thông số sinh tồn quan trọng bậc nhất ($T^\circ, \text{HR}, SpO_2$) trên cùng một module cầm tay với giá thành linh kiện giảm hơn 60% so với việc trang bị các thiết bị rời trên thị trường.
  3. Mô đun hóa tính năng tuân thủ điều trị (Medication Adherence): Giải quyết vấn đề quên uống thuốc ở người cao tuổi nhờ cơ chế đồng bộ 2 chiều: Đèn báo trên thiết bị vật lý bật sáng theo lịch -> Bệnh nhân uống thuốc và bấm nút xác nhận -> Trạng thái lập tức cập nhật lên cơ sở dữ liệu để người nhà theo dõi từ xa.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản sử dụng thực tế (Use-Case Scenarios)

  • Kịch bản 1 - Chăm sóc người cao tuổi tại nhà: Người cao tuổi thực hiện đo mỗi sáng; dữ liệu tự động gửi về điện thoại con cái đang đi làm. Nếu nhịp tim vượt ngưỡng ($>100\text{ BPM}$) hoặc thân nhiệt $>38^\circ\text{C}$, ứng dụng lập tức phát âm thanh cảnh báo.
  • Kịch bản 2 - Hậu phẫu và cách ly y tế: Bệnh nhân tự theo dõi chỉ số bão hòa oxy mà không cần tiếp xúc vật lý trực tiếp với nhân viên y tế, giảm nguy cơ lây nhiễm chéo trong các đợt dịch đường hô hấp.
gantt
    title Lộ trình triển khai thương mại hóa sản phẩm
    dateFormat  YYYY-MM
    section Tối ưu hóa
    Thu nhỏ bo mạch PCB 4 lớp SMD       :2026-09, 3M
    Chứng nhận chuẩn y tế IEC 60601     :2026-11, 4M
    section Nền tảng
    Chuyển đổi Flutter & AWS IoT Core   :2027-01, 3M
    Tích hợp thuật toán ECG & Arrhythmia :2027-03, 4M

Phân tích chi phí BOM và hiệu quả kinh tế (ROI)

  • Chi phí linh kiện sản xuất quy mô mẫu:
    • Module ESP8266 NodeMCU V3: ~75.000 VNĐ
    • Board Arduino Nano V3.0: ~55.000 VNĐ
    • Cảm biến MLX90614: ~180.000 VNĐ
    • Cảm biến MAX30100: ~65.000 VNĐ
    • Màn hình OLED SSD1306: ~45.000 VNĐ
    • Khối nguồn (2 Pin 18650 + Mạch sạc/hạ áp LM2596): ~90.000 VNĐ
    • Vỏ hộp, nút nhấn, LED và phụ kiện: ~50.000 VNĐ
    • Tổng chi phí phần cứng (BOM): ~560.000 VNĐ
  • Lợi ích tài chính: Giảm thiểu chi phí tái khám định kỳ và di chuyển bệnh viện cho bệnh nhân mãn tính ước tính tiết kiệm 3.000.000 - 5.000.000 VNĐ/năm/hộ gia đình.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Cảm biến quang học MAX30100 nhạy cảm với nhiễu chuyển động cơ học (Motion Artifacts); khi người đo cử động ngón tay, dạng sóng PPG bị biến dạng gây sai lệch tức thời.
  • Kích thước vỏ hộp $20 \times 10 \times 5\text{ cm}$ sử dụng linh kiện cắm (Through-hole) dạng module còn tương đối cồng kềnh, chưa đạt chuẩn thiết bị đeo tay (Wearable Device).
  • Hệ thống phụ thuộc vào nguồn mạng WiFi tĩnh $2.4\text{ GHz}$; chưa hỗ trợ chuyển vùng mạng tự động (Cellular 4G/LTE Fallback).

Hướng nâng cấp nghiên cứu tiếp theo

  1. Nâng cấp phần cứng: Chuyển đổi toàn bộ mạch sang vi điều khiển tích hợp SoC ESP32-WROOM-32, thay thế cảm biến sang dòng chuyên dụng MAX30102 kết hợp thuật toán lọc thích nghi LMS (Least Mean Squares).
  2. Nâng cấp phần mềm & AI: Tích hợp mô hình học máy TinyML (TensorFlow Lite for Microcontrollers) trực tiếp trên MCU để phân loại bất thường nhịp tim (Rung nhĩ, ngoại tâm thu) mà không cần phụ thuộc máy chủ.
  3. Mở rộng hạ tầng Backend: Thay thế MIT App Inventor bằng nền tảng đa nền tảng Flutter/React Native kết nối AWS IoT Core tuân thủ tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu y tế HIPAA.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật Y sinh & Điện tử: Tiếp cận tài liệu thực chiến về xử lý tín hiệu quang học PPG, giao tiếp I2C/UART nâng cao và thiết kế hệ thống nhúng lai.
  • Kỹ sư và Lập trình viên IoT: Nắm bắt mô hình kiến trúc Dual-MCU phân tán, cách tích hợp Firebase Realtime Database với thiết bị biên nguồn mở.
  • Người dùng gia đình và Bệnh nhân mãn tính: Sở hữu công cụ theo dõi sức khỏe chủ động, độ tin cậy cao với mức chi phí đầu tư chỉ bằng $1/3$ thiết bị ngoại nhập.
  • Cơ sở y tế & Nhà nghiên cứu: Nền tảng mở (Open-architecture) cho phép tùy biến thu thập dữ liệu thô phục vụ nghiên cứu dịch tễ học và giám sát sức khỏe cộng đồng.

Câu hỏi thường gặp

1. Thiết bị yêu cầu hạ tầng mạng và nguồn điện như thế nào để vận hành liên tục?

Hệ thống hoạt động với nguồn điện một chiều từ pin sạc Li-ion $7.4\text{V}$ (gồm 2 cell 18650 mắc nối tiếp) hạ áp qua mạch ổn định $5\text{V}$ và $3.3\text{V}$, công suất toàn mạch là $0.736\text{ W}$, cho phép đo liên tục hơn 15 giờ. Về kết nối mạng, thiết bị yêu cầu mạng không dây WiFi chuẩn IEEE 802.11 b/g/n băng tần $2.4\text{ GHz}$ có kết nối Internet để đồng bộ dữ liệu đám mây.

2. Độ chính xác của cảm biến nhiệt độ MLX90614 có bị ảnh hưởng bởi môi trường ngoài không?

MLX90614 là cảm biến bức xạ nhiệt hồng ngoại có bộ lọc quang học tích hợp hạn chế phổ ánh sáng nhìn thấy. Tuy nhiên, để đạt độ chính xác tối ưu $\pm 0.2^\circ\text{C}$ trong dải nhiệt độ y tế ($36^\circ\text{C} - 38^\circ\text{C}$), khoảng cách đo giữa đầu cảm biến và trán/da cần được duy trì ổn định từ $2\text{ cm} - 5\text{ cm}$, tránh luồng gió phả trực tiếp từ máy lạnh hoặc quạt gió.

3. Làm thế nào để phân biệt giữa việc đặt ngón tay sai cách và bệnh nhân thực sự bị tụt oxy máu ($SpO_2$ thấp)?

Firmware trên Arduino Nano liên tục giám sát giá trị dòng điện phản xạ một chiều ($DC_{\text{IR}}$). Nếu không phát hiện ngón tay hoặc áp lực tiếp xúc quá nhẹ, giá trị $DC$ sẽ tụt xuống dưới ngưỡng chỉ định ($Threshold < 10000$), hệ thống sẽ hiển thị cảnh báo "Finger Not Detected" trên OLED thay vì tính toán công thức $SpO_2$, loại bỏ hoàn toàn các chỉ số giả sai lệch.

4. Chi phí bảo trì, hiệu chuẩn định kỳ của thiết bị ra sao?

Do sử dụng hoàn toàn các linh kiện bán dẫn thể rắn (Solid-state sensors), hệ thống không đòi hỏi thay thế định kỳ vật tư tiêu hao. Cần vệ sinh bề mặt thấu kính quang học cảm biến bằng cồn y tế Isopropyl Alcohol 70% sau 3-6 tháng sử dụng và kiểm tra điện áp sạc của khối pin Li-ion nhằm đảm bảo an toàn phòng chống cháy nổ.

5. Dữ liệu y tế lưu trên Firebase có đảm bảo an toàn và bảo mật không?

Hệ thống sử dụng cơ chế bảo mật xác thực cấp Token (Firebase Database Secret Rules) kết hợp mã hóa đường truyền HTTPS SSL/TLS 1.2. Trong các phiên bản thương mại hóa, dữ liệu danh tính bệnh nhân sẽ được mã hóa chuẩn AES-256 trước khi tải lên máy chủ để đảm bảo tính riêng tư tuyệt đối theo chuẩn quốc tế.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công thiết bị đo nhiệt độ, nhịp tim và nồng độ oxy trong máu" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu lý thuyết lẫn thi công thực nghiệm. Bằng việc làm chủ công nghệ đo quang phổ PPG và bức xạ nhiệt không tiếp xúc kết hợp kiến trúc vi điều khiển phân tán ESP8266 + Arduino Nano, nhóm nghiên cứu đã chế tạo thành công một thiết bị y tế IoT hoàn chỉnh, hoạt động tin cậy với độ sai lệch nhiệt độ chỉ $\pm 0.09^\circ\text{C}$ và độ lệch chuẩn $SpO_2$ chỉ $0.58%$ so với thiết bị y tế chuyên dụng.

Giải pháp mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn trong việc hiện đại hóa quy trình chăm sóc sức khỏe gia đình và y tế từ xa tại Việt Nam với mức giá phổ cập. Đây là nền tảng vững chắc để tiếp tục phát triển các sản phẩm y tế thông minh thế hệ mới, đóng góp tích cực vào tiến trình chuyển đổi số ngành y tế cộng đồng.