I. Tổng quan đề tài
Đề tài 'Thiết kế thiết bị IoT theo dõi nhịp tim và cảm biến té ngã tích hợp AI' được phát triển nhằm giải quyết những vấn đề trong việc theo dõi sức khỏe bệnh nhân, đặc biệt là những người mắc bệnh tim mạch. Thiết bị IoT này không chỉ giúp theo dõi nhịp tim mà còn tích hợp cảm biến té ngã, mang lại giải pháp toàn diện cho việc giám sát sức khỏe từ xa. Sự cần thiết của đề tài này càng được nhấn mạnh sau đại dịch Covid-19, khi mà hệ thống y tế đã bộc lộ nhiều hạn chế trong việc chăm sóc và theo dõi sức khỏe bệnh nhân. Việc sử dụng công nghệ AI trong thiết kế thiết bị này sẽ giúp phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó đưa ra cảnh báo sớm về tình trạng sức khỏe của người dùng.
1.1. Tính cần thiết của đề tài
Việt Nam đã nhận ra những giới hạn của hệ thống y tế, đặc biệt là trong việc chăm sóc và theo dõi sức khỏe bệnh nhân tại các bệnh viện. Sự quá tải bệnh nhân đã làm cho công việc của nhân viên y tế trở nên khó khăn và kém hiệu quả. Điều này đặt ra nhu cầu cấp thiết cho những phương pháp mới để theo dõi sức khỏe bệnh nhân một cách thuận tiện hơn, nhất là với những người mắc bệnh tim mạch cần được theo dõi liên tục. Hiện tại, việc theo dõi điện tâm đồ đòi hỏi bệnh nhân phải thăm viện thường xuyên và sử dụng thiết bị y tế đắt đỏ, chỉ có thể đo trong thời gian ngắn tại cơ sở y tế. Để giải quyết vấn đề này, máy theo dõi Holter di động đã được phát triển, cho phép theo dõi lâu dài mà không làm gián đoạn cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên, máy vẫn cần các điện cực và nút đo lớn, có thể gây khó chịu cho bệnh nhân và không dễ sử dụng. Với sự phát triển của IoT, các thiết bị không dây ngày càng nhỏ gọn và thuận tiện hơn, cung cấp độ chính xác cao. Điều này mở ra khả năng phát triển bộ thiết bị IoT với cảm biến tích hợp, là giải pháp cho việc theo dõi sức khỏe từ xa.
II. Thiết kế và thi công hệ thống
Hệ thống được thiết kế với mục tiêu tạo ra một thiết bị nhỏ gọn, dễ sử dụng và có khả năng kết nối với IoT Gateway. Thiết bị này sẽ bao gồm cảm biến nhịp tim MAX30003 và cảm biến gia tốc GY-291 ADXL345, cho phép theo dõi tình trạng sức khỏe một cách liên tục. Cảm biến thông minh sẽ thu thập dữ liệu và gửi về IoT Gateway để xử lý. Hệ thống sẽ có chức năng cảnh báo cho người dùng tình trạng sức khỏe hiện tại thông qua tin nhắn SMS. Việc tích hợp công nghệ AI vào thiết kế sẽ giúp phân tích dữ liệu điện tâm đồ (ECG) một cách hiệu quả, từ đó đưa ra cảnh báo sớm về tình trạng bất thường của sức khỏe. Nghiên cứu này tập trung vào việc tận dụng các kỹ thuật học sâu để cải thiện phân tích tín hiệu điện tâm đồ, giúp nâng cao khả năng chẩn đoán của các bác sĩ.
2.1. Thiết kế phần cứng
Thiết kế phần cứng của hệ thống bao gồm các mạch điện tử cần thiết để kết nối các cảm biến với IoT Gateway. Mạch điện tử được thiết kế để đảm bảo tính ổn định và hiệu suất cao trong việc thu thập dữ liệu. Các cảm biến sẽ được kết nối qua giao thức SPI, cho phép truyền tải dữ liệu nhanh chóng và chính xác. Hệ thống cũng được trang bị mạch bảo vệ pin thấp áp để đảm bảo an toàn cho thiết bị trong quá trình sử dụng. Việc thi công mạch in PCB cũng được thực hiện với sự chú ý đến các yếu tố như kích thước và tính di động của thiết bị. Mục tiêu là tạo ra một thiết bị có thể dễ dàng đeo trên cơ thể mà không gây khó chịu cho người dùng.
III. Phân tích kết quả mô phỏng
Kết quả mô phỏng cho thấy thiết bị có khả năng giao tiếp hiệu quả giữa các cảm biến và IoT Gateway. Dữ liệu từ cảm biến ECG và cảm biến gia tốc được thu thập và phân tích một cách chính xác. Hệ thống đã chứng minh khả năng phát hiện bất thường trong tín hiệu ECG, với độ chính xác cao nhờ vào việc áp dụng các mô hình học sâu như LSTM. Kết quả huấn luyện cho thấy mô hình có khả năng dự đoán xu hướng dữ liệu và phát hiện bất thường một cách hiệu quả. Điều này không chỉ nâng cao khả năng chẩn đoán của bác sĩ mà còn giúp cải thiện kết quả chăm sóc tim mạch cho bệnh nhân. Hệ thống cũng cho phép người dùng truy cập dữ liệu thông qua web-server và ứng dụng mobile, tạo điều kiện thuận lợi cho việc theo dõi sức khỏe từ xa.
3.1. Kết quả giao tiếp dữ liệu
Kết quả giao tiếp dữ liệu từ cảm biến ECG và cảm biến gia tốc cho thấy thiết bị hoạt động ổn định và hiệu quả. Dữ liệu được thu thập liên tục và gửi về IoT Gateway để xử lý. Hệ thống đã chứng minh khả năng phát hiện bất thường trong tín hiệu ECG, với độ chính xác cao nhờ vào việc áp dụng các mô hình học sâu như LSTM. Kết quả huấn luyện cho thấy mô hình có khả năng dự đoán xu hướng dữ liệu và phát hiện bất thường một cách hiệu quả. Điều này không chỉ nâng cao khả năng chẩn đoán của bác sĩ mà còn giúp cải thiện kết quả chăm sóc tim mạch cho bệnh nhân.
