Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

  • Lý do chọn đề tài:
    Truyền dịch tĩnh mạch là một quy trình y tế quan trọng nhưng tiềm ẩn nhiều rủi ro như tắc nghẽn, bọt khí, hoặc các biến chứng sinh lý (sốc phản vệ, tăng huyết áp, nhịp tim nhanh, suy hô hấp…) [1][2]. Các thiết bị giám sát hiện có (ví dụ: máy truyền dịch BYS‑820, Accuflow Drip Monitor, các thiết bị tự chế) chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu cảnh báo thời gian thực và tích hợp dữ liệu sinh tồn bệnh nhân. Do đó, nhóm đề xuất thiết kế và thi công thiết bị giám sát và điều khiển quá trình truyền dịch để hỗ trợ nhân viên y tế trong việc quản lý an toàn và hiệu quả.

  • Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

    1. Thiết kế một hệ thống phần cứng cho phép giám sát luồng dịch, phát hiện bọt khí và tắc nghẽn.
    2. Phát triển phần mềm điều khiển tốc độ bơm nhu động, đồng thời đo nhịp tim và SPO₂ của bệnh nhân.
    3. Xây dựng ứng dụng di động (MIT App Inventor) để truyền dữ liệu thời gian thực lên Firebase và hiển thị cảnh báo.
    4. Đánh giá độ chính xác và độ ổn định của hệ thống qua các thí nghiệm thực địa.
  • Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

    • Đối tượng: Máy truyền dịch IV một dây truyền, các cảm biến (đếm giọt, bọt khí, MAX30100), vi điều khiển ESP32 và các thành phần điện tử liên quan.
    • Phạm vi: Thiết kế và thi công phần cứng, lập trình firmware, xây dựng ứng dụng di động; thử nghiệm trong môi trường phòng thí nghiệm tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, thời gian thực hiện từ 02/09/2024 đến 23/12/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

  • Khung lý thuyết / khái niệm

    • Máy bơm truyền dịch và bơm nhu động: Cơ chế ép ống mềm bằng các con lăn, cho phép điều chỉnh lưu lượng bằng tốc độ quay [15].
    • Cảm biến laser đếm giọt & bọt khí: Sử dụng đầu phát tia laser 650 nm và mắt thu laser để phát hiện giọt hoặc bọt khí dựa trên sự ngắt quãng hoặc tán xạ của tia sáng.
    • Cảm biến MAX30100: Đo nhịp tim và độ bão hòa oxy (SPO₂) bằng hai LED (đỏ và hồng ngoại) và photodiode.
    • Vi điều khiển ESP32: MCU dual‑core 240 MHz, hỗ trợ Wi‑Fi/BLE, GPIO đa năng, giao tiếp I²C và PWM.
    • Firebase: Nền tảng thời gian thực của Google dùng làm kho dữ liệu và trung gian giao tiếp giữa ESP32 và ứng dụng di động.
    • MIT App Inventor: Công cụ kéo‑thả khối lệnh cho phép nhanh chóng tạo giao diện và logic xử lý trên Android.
  • Phương pháp nghiên cứu

    • Phân tích‑tổng hợp: khảo sát các thiết bị truyền dịch thương mại và các công trình nghiên cứu trước (BYS‑820, Accuflow, các đề tài đại học).
    • Thiết kế kỹ thuật: lập sơ đồ khối, thiết kế mạch PCB, lựa chọn linh kiện (ESP32, DRV8825, NEMA 17, cảm biến), vẽ mô hình 3D trong SolidWorks.
    • Thử nghiệm & thu thập dữ liệu: chạy thử nghiệm với các tốc độ truyền (10‑80 giọt/phút) và ghi lại số liệu đo được của cảm biến đếm giọt, bọt khí, nhịp tim và SPO₂; thống kê trong bảng.
    • Phát triển phần mềm: lập trình firmware Arduino IDE, xây dựng giao diện MIT App Inventor, kết nối Firebase.
    • Đánh giá: so sánh kết quả đo với thông số đề ra, phân tích độ chính xác, thời gian phản hồi và khả năng cảnh báo.
  • Nguồn dữ liệu

    • Tài liệu tham khảo về bơm nhu động, cảm biến, ESP32, Firebase.
    • Bảng dữ liệu thiết bị truyền dịch trên thị trường (Bảng 2.1).
    • Bảng các thông số linh kiện (đầu phát laser, mắt thu, MAX30100, DRV8825, NEMA 17).
    • Kết quả đo thực nghiệm được trình bày trong các bảng “Kết quả đo của cảm biến …”.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 – Tổng quan

  • Đặt vấn đề, mô tả rủi ro truyền dịch, phân tích các giải pháp hiện có (BYS‑820, Accuflow, các đề tài nghiên cứu).
  • Xác định mục tiêu, phạm vi đề tài, và đề xuất ý tưởng thiết kế.

Chương 2 – Cơ sở lý thuyết

Thiết bị / Khái niệm Nội dung chính
Máy bơm truyền dịch Nguyên lý hoạt động, ưu nhược điểm so với bơm thủ công.
Bơm nhu động Cơ chế ép ống, tính năng không cần van, phù hợp y tế.
Cảm biến laser Đếm giọt (laser 650 nm), bọt khí (tán xạ).
ESP32 Kiến trúc dual‑core, Wi‑Fi/BLE, GPIO.
MAX30100 Đo nhịp tim & SPO₂ qua LED đỏ/IR.
Firebase Lưu trữ thời gian thực, push notification.
MIT App Inventor Xây dựng UI, kết nối Firebase, hiển thị cảnh báo.

Chương 3 – Tính toán và thiết kế

  • Sơ đồ khối hệ thống (khối nguồn, nút, cảm biến, động cơ, xử lý, hiển thị, cảnh báo, Firebase, APP).
  • Thiết kế mạch: DRV8825 driver cho động cơ bước NEMA 17, kết nối cảm biến laser vào GPIO34/35, I²C cho OLED và MAX30100, UART cho debug.
  • Lập trình: sử dụng Arduino IDE, cấu hình PWM cho STEP/DIR, ISR để đếm giọt, thuật toán tính thể tích & thời gian còn lại, gửi dữ liệu lên Firebase.
  • Thiết kế mô hình: mô hình 3D các bộ phận (bơm, vỏ, hộp cảm biến) trong SolidWorks.

Chương 4 – Thi công hệ thống

  • PCB: in mạch nguồn (5 V & 12 V), mạch điều khiển, mạch cảm biến.
  • Lắp ráp: gắn driver, động cơ, cảm biến laser, MAX30100, OLED, buzzer; kiểm tra nối dây, kiểm tra điện áp.
  • Phần mềm: flash firmware lên ESP32, triển khai APP trên điện thoại, cấu hình Firebase (Realtime Database, Cloud Messaging).
  • Kiểm tra: chạy thử nghiệm trên Testboard, đo điện áp, dòng tiêu thụ, độ ổn định kết nối Wi‑Fi.

Chương 5 – Kết quả, nhận xét và đánh giá

Thử nghiệm Thông số Kết quả (trong bản gốc)
Đếm giọt – 10 giọt/phút (2 phút) Số giọt đo được, thể tích Bảng 2.1 (kết quả chi tiết có trong văn bản)
Đếm giọt – 20 giọt/phút (2 phút) … Bảng 2.2
Đếm giọt – 30 giọt/phút (2 phút) … Bảng 2.3
Bọt khí – phát hiện (đường kính ≥ 2.5 mm) Số lần cảnh báo Bảng 2.4
Nhịp tim & SPO₂ – MAX30100 BPM, %SPO₂ Bảng 2.5
Động cơ bước – tốc độ điều khiển RPM, bước Bảng 2.6
  • Kết quả chính: Hệ thống đo được giọt truyền chính xác trong khoảng 10‑80 giọt/phút; phát hiện bọt khí ≥ 2,5 mm; cảnh báo tắc nghẽn khi thời gian giữa các giọt kéo dài; đo nhịp tim và SPO₂ ổn định; dữ liệu được đồng bộ lên Firebase và hiển thị trên APP với thời gian trễ < 2 s.
  • Giải pháp/kiến nghị: Áp dụng cấu trúc khối nguồn riêng cho ESP32 (5 V) và động cơ (12 V) để giảm nhiễu; sử dụng resistor 220 Ω cho LED báo trạng thái laser; triển khai chế độ tự động STOP khi có bọt khí hoặc tắc nghẽn.
  • Đóng góp so với nghiên cứu trước:
    • Kết hợp đếm giọt laser + bơm nhu động + cảm biến sinh tồn (MAX30100) trong một nền tảng duy nhất.
    • Sử dụng Firebase làm trung gian để đồng bộ dữ liệu nhiều thiết bị mà không cần máy chủ riêng.
    • Giao diện di động dựa trên MIT App Inventor cho phép nhanh chóng triển khai mà không viết mã Android truyền thống.

Chương 6 – Kết luận và hướng phát triển

  • Tổng kết lại các mục tiêu đã đạt được, nêu những hạn chế và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

  • Kết quả chính (trích từ văn bản):

    • Đếm giọt và tính thể tích chính xác cho các tốc độ 10‑80 giọt/phút trong thời gian 2‑15 phút.
    • Phát hiện bọt khí với đường kính khả thi ≥ 2,5 mm; cảnh báo ngay lập tức qua buzzer và APP.
    • Đo nhịp tim và SPO₂ liên tục, hiển thị trên OLED và APP.
    • Gửi dữ liệu lên Firebase với độ trễ ≤ 2 s; lưu trữ lịch sử cho phép truy xuất sau.
  • Giải pháp/kiến nghị:

    • Sử dụng đầu phát laser 650 nm và mắt thu laser để tạo đường đếm giọt; thiết kế mạch LED báo trạng thái để hỗ trợ kiểm tra.
    • Điều khiển bơm nhu động bằng driver DRV8825 và động cơ bước NEMA 17; tính toán tốc độ dựa trên số giọt đo được.
    • Tích hợp MAX30100 qua I²C để cung cấp nhịp tim và SPO₂; thiết kế cảnh báo qua buzzer khi các chỉ số vượt ngưỡng an toàn.
  • Đóng góp so với nghiên cứu trước:

    • Độc đáo trong việc kết hợp ba chức năng (đếm giọt, bọt khí, sinh tồn) vào một thiết bị duy nhất, trong khi các công trình trước thường chỉ tập trung vào một trong ba.
    • Áp dụng Firebase + MIT App Inventor để tạo nền tảng quản lý dữ liệu mở, tránh phụ thuộc vào phần mềm độc quyền.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:

    • Thiết bị chỉ hỗ trợ một dây truyền; không xét tới đa kênh truyền dịch.
    • Phạm vi tốc độ truyền giới hạn 10‑100 giọt/phút (30‑300 ml/h).
    • Phát hiện bọt khí chỉ ở đường kính ≥ 2,5 mm, có thể bỏ sót bọt siêu nhỏ.
    • Ứng dụng di động chỉ hỗ trợ Android (MIT App Inventor), chưa có phiên bản iOS.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:

    • Mở rộng thiết kế cho nhiều dây truyền và định lượng đa kênh.
    • Cải tiến thuật toán phát hiện bọt khí siêu nhỏ bằng việc sử dụng cảm biến quang học công suất cao hơn.
    • Tích hợp machine learning để phân tích xu hướng nhịp tim & SPO₂, phát hiện sớm các biến chứng.
    • Phát triển phiên bản iOS và web dashboard dựa trên Firebase Cloud Functions.

Giá trị tham khảo

  • Sinh viên:

    • Ngành Kỹ thuật Y sinh, Điện‑Điện tử, Công nghệ thông tin – có thể tham khảo quy trình thiết kế phần cứng‑phần mềm IoT, lập trình ESP32, và phát triển app di động.
    • Sinh viên đề tài giống dạng “thiết kế thiết bị y tế” sẽ có mẫu tham khảo về lập trình sensor, PCB, và tích hợp cloud.
  • Nhà nghiên cứu / kỹ sư:

    • Các nhà công nghệ y tế cần một giải pháp giám sát truyền dịch nguyên mẫu có thể tùy chỉnh.
    • Các kỹ sư IoT muốn ví dụ thực tế về việc kết hợp cảm biến laser, ESP32 và Firebase.
  • Tài liệu đáng tham khảo:

    • Bảng “Các thiết bị truyền dịch trên thị trường” (Bảng 2.1) – so sánh tính năng.
    • Bảng “So sánh ESP32 và ESP8266” – lựa chọn vi điều khiển.
    • Các tài liệu mô tả MAX30100 và DRV8825 – chi tiết kỹ thuật.

Câu hỏi thường gặp

  1. Thiết bị này có thể đo tốc độ truyền dịch bao nhiêu giọt/phút?

    • Đo được trong khoảng 10 giọt/phút – 80 giọt/phút (tương đương 30‑300 ml/h) như được ghi trong các bảng đo thực nghiệm (Bảng 2.1‑2.8).
  2. Cảm biến bọt khí phát hiện tối thiểu đường kính bao nhiêu?

    • Phát hiện bọt khí có đường kính ≥ 2,5 mm (bảng “Số liệu thống kê kết quả đo của cảm biến bọt khí”).
  3. Dữ liệu sinh tồn (nhịp tim, SPO₂) được hiển thị ở đâu?

    • Trên màn hình OLED 1.3 inch của thiết bị và đồng thời trong ứng dụng MIT App Inventor qua Firebase.
  4. Khi có tắc nghẽn hoặc bọt khí, thiết bị sẽ hành động như thế nào?

    • ESP32 sẽ kích hoạt buzzer và gửi cảnh báo tới APP; đồng thời hiển thị thông báo trên OLED.
  5. Hệ thống có lưu trữ dữ liệu lịch sử không?

    • Có; tất cả các thông số được ghi vào Firebase Realtime Database, cho phép truy xuất sau khi truyền dịch kết thúc.

Kết luận

Nhóm đã thiết kế và thi công thành công một thiết bị giám sát và điều khiển quá trình truyền dịch, tích hợp cảm biến laser, bơm nhu động, cảm biến sinh tồn và nền tảng Cloud. Hệ thống đáp ứng các yêu cầu về đo lường, cảnh báo và truyền dữ liệu thời gian thực, đồng thời đề xuất các hướng cải tiến cho các phiên bản tương lai.


Thiết kế và triển khai

Kiến trúc tổng thể

  • Khối nguồn: 5 V (ESP32, cảm biến) và 12 V (động cơ bước).
  • Khối xử lý: ESP32 (Arduino IDE) thực hiện đọc cảm biến, điều khiển DRV8825, tính toán thể tích, gửi dữ liệu qua Wi‑Fi.
  • Khối cảm biến:
    • Laser đếm giọt (650 nm) + laser bọt khí – GPIO34/35.
    • MAX30100 – I²C (GPIO21/22).
    • Buzzer – GPIO19.
  • Khối động cơ: DRV8825 driver + NEMA 17 bước.
  • Khối hiển thị: OLED 1.3 inch (I²C).
  • Khối truyền dữ liệu: Wi‑Fi → Firebase Realtime Database.
  • Khối ứng dụng: MIT App Inventor (Android) → đọc Firebase, hiển thị thông số và cảnh báo.

Công nghệ / phần mềm

Thành phần Công nghệ Vai trò
ESP32 Dual‑core 240 MHz, Wi‑Fi/BLE Thu thập dữ liệu, điều khiển, truyền lên cloud
DRV8825 Driver bước Điều khiển bước động cơ NEMA 17
NEMA 17 Động cơ bước 2‑pha Bơm nhu động, điều chỉnh tốc độ truyền
MAX30100 Sensor I²C Đo nhịp tim & SPO₂
OLED 1.3" I²C display Hiển thị thông số cục bộ
Firebase Realtime Database + Cloud Messaging Lưu trữ, đồng bộ dữ liệu, push notification
MIT App Inventor Drag‑and‑drop blocks Giao diện di động, nhận dữ liệu, hiển thị cảnh báo

Kiểm thử

  • Kiểm tra chức năng: Đếm giọt ở các tốc độ 10‑80 giọt/phút, so sánh với thép tính; xác nhận độ chính xác > 95 % (theo bảng đo).
  • Kiểm tra cảnh báo: Simulated bọt khí (đường kính 2,5 mm) và tắc nghẽn; hệ thống phát âm thanh và thông báo trên APP trong < 1 s.
  • Kiểm tra dữ liệu: Đo độ trễ truyền từ ESP32 tới Firebase và ngược lại; trung bình 1,5 s.