Luận văn thạc sĩ về ứng dụng IoT trong hệ thống theo dõi sức khỏe và dự đoán tình trạng bệnh nhân

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kỹ thuật điện tử hệ thống theo dõi sức khoẻ ứng dụng iot và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Nguyễn Văn Đạt
• Người hướng dẫn: PGS.TS Trương Quang Vinh
• Trường học: Đại học Quốc gia TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Hệ Thống Theo Dõi Sức Khỏe Ứng Dụng IoT Và Mô Hình Dự Đoán Tình Trạng Bệnh Nhân
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng IoT trong theo dõi sức khỏe

Công nghệ Internet of Things (IoT) đã trở thành một phần quan trọng trong việc theo dõi sức khỏe và dự đoán tình trạng bệnh. Các thiết bị IoT có khả năng thu thập và truyền tải dữ liệu sức khỏe từ bệnh nhân đến các hệ thống phân tích, giúp các chuyên gia y tế có thể theo dõi liên tục và đưa ra các quyết định kịp thời. Việc theo dõi sức khỏe từ xa không chỉ giúp giảm tải cho các cơ sở y tế mà còn nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Hệ thống này bao gồm các cảm biến sinh học để đo các chỉ số như thân nhiệt, nhịp tim và mức độ bão hòa oxy trong máu (SpO2). Thông qua việc sử dụng giao thức MQTT, dữ liệu được truyền tải đến Server để xử lý và lưu trữ. Sự phát triển của công nghệ IoT đã mở ra những cơ hội mới trong việc quản lý bệnh nhân, đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh hiện nay.

1.1. Lợi ích của IoT trong chăm sóc sức khỏe

Việc áp dụng công nghệ IoT trong chăm sóc sức khỏe mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Đầu tiên, nó cho phép giám sát bệnh nhân liên tục mà không cần phải đến bệnh viện. Điều này đặc biệt hữu ích cho những bệnh nhân cần theo dõi thường xuyên nhưng không thể di chuyển. Thứ hai, việc thu thập và phân tích dữ liệu y tế từ xa giúp phát hiện sớm các triệu chứng bất thường, từ đó đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời. Hơn nữa, các dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích xu hướng sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian, góp phần vào việc dự đoán tình trạng sức khỏe trong tương lai. Như vậy, cảm biến sức khỏe và các thiết bị IoT không chỉ hỗ trợ trong việc theo dõi mà còn trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.

II. Mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân

Mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân là một phần quan trọng trong hệ thống theo dõi sức khỏe. Các phương pháp học máy và học sâu được áp dụng để xây dựng mô hình dự đoán tình trạng sức khỏe dựa trên dữ liệu thu thập từ các cảm biến. Đầu vào của mô hình bao gồm các chỉ số sinh học như thân nhiệt, nhịp tim và SpO2, cùng với thông tin về tuổi tác và giới tính của bệnh nhân. Các mô hình như Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), Random Forest và XGBoost đã được nghiên cứu và thử nghiệm. Kết quả cho thấy mô hình Random Forest đạt độ chính xác cao nhất, với 99.95%, cho thấy khả năng dự đoán bệnh rất hiệu quả. Điều này mở ra hướng đi mới cho việc cải thiện sức khỏe và quản lý bệnh nhân một cách hiệu quả hơn.

2.1. Phương pháp xây dựng mô hình dự đoán

Quá trình xây dựng mô hình dự đoán bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, cần thu thập dữ liệu từ các cảm biến và xử lý chúng để tạo thành tập dữ liệu huấn luyện. Do thiếu nguồn dữ liệu thực tế, một số nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu giả lập để huấn luyện mô hình. Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, các mô hình học máy được áp dụng để phân tích và dự đoán tình trạng sức khỏe. Việc lựa chọn mô hình phù hợp là rất quan trọng, vì mỗi mô hình có ưu điểm và nhược điểm riêng. Kết quả từ các mô hình này không chỉ giúp dự đoán tình trạng sức khỏe mà còn cung cấp thông tin cần thiết cho bác sĩ trong việc ra quyết định điều trị. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu trong y tế, đặc biệt là khi ứng dụng công nghệ thông minh trong y tế.

III. Thực nghiệm và kết quả

Thực nghiệm hệ thống theo dõi sức khỏe đã được thực hiện với ba mô-đun thu thập dữ liệu. Các mô-đun này được thiết kế để đo các chỉ số sinh học và truyền tải dữ liệu đến Server để phân tích. Kết quả cho thấy hệ thống có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường mạng cục bộ, đáp ứng các yêu cầu ban đầu đặt ra. Tuy nhiên, một số vấn đề vẫn tồn tại như sai số do chất lượng cảm biến. Việc này cần được cải thiện trong các phiên bản tiếp theo của hệ thống. Hệ thống đã cho phép giám sát bệnh nhân từ xa và cung cấp thông tin kịp thời, giúp nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Các kết quả thực nghiệm này chứng minh rằng việc ứng dụng công nghệ IoT trong y tế không chỉ khả thi mà còn mang lại nhiều giá trị thực tiễn.

3.1. Đánh giá hiệu quả hệ thống

Hệ thống đã được đánh giá dựa trên các tiêu chí như độ chính xác của dữ liệu, khả năng truyền tải và thời gian phản hồi. Kết quả cho thấy hệ thống có thể cung cấp thông tin sức khỏe một cách nhanh chóng và chính xác. Các thông số sinh học được theo dõi liên tục, giúp bác sĩ có thể đưa ra các quyết định kịp thời. Hơn nữa, việc sử dụng các cảm biến thông minh cho phép thu thập dữ liệu một cách tự động, giảm thiểu sai sót do con người. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả trong việc theo dõi sức khỏe bệnh nhân. Như vậy, ứng dụng công nghệ IoT trong lĩnh vực y tế đã chứng minh được giá trị và tiềm năng phát triển trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1.1 Giới thiệu đề tài Hiện tại, các ngành khoa học đều có sự phát triển và đạt những thành tựu lớn, giúp ích cho cuộc sống con người trong mọi lĩnh vực, từ sức khỏe, y tế, giáo dục, giao thông, giải trí,. Lĩnh vực kỹ thuật nói chung, điện tử và công nghệ thông tin nói riêng cũng không nằm ngoài xu thế đó. Ngày càng nhiều các hệ thống, thiết bị điện tử được ứng dụng rộng rãi, thay thế dần các công việc thủ công. Xét riêng trong lĩnh vực y tế, ngành điện tử đã có những bước tiến quan trọng trong việc sản xuất thiết bị đo, các hệ thống trợ giúp y tế, hệ thống cung cấp thông tin hỗ trợ điều trị, giúp cho công việc khám chữa bệnh diễn ra chính xác và tiện lợi hơn, quá trình theo dõi, chăm sóc sức khỏe diễn ra nhanh chóng, kịp thời hơn.

Ngày càng nhiều các ứng dụng từ việc phát triển của công nghệ được đưa vào phục vụ bệnh nhân. Hướng phát triển của các ứng dụng thông minh tại bệnh viện tập trung vào 3 hướng chính: một là mở rộng phạm vi cung cấp dịch vụ y tế dựa vào các ứng dụng công nghệ thông tin, bao gồm tin học hóa phần mềm quản lý, giảm thủ tục và giảm chờ đợi khám chữa bệnh cho bệnh nhân; hai là cải tiến các quy trình kỹ thuật, tối ưu hóa, tự động hóa các quy trình, hoạt động trong bệnh viện để dịch vụ trở nên thuận tiện, hiệu quả cho bệnh nhân, xây dựng nền tảng thông tin tích hợp dựa trên bệnh án điện tử (EMR); ba là ứng dụng công nghệ thông tin trong việc liên kết, hợp tác giữa bệnh viện với các đơn vị cung cấp ứng dụng [1] Một trong những hướng ứng dụng đang được đầu tư nghiên cứu đó là hệ thống theo dõi, giám sát sức khỏe và đưa ra các chẩn đoán ban đầu về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Có nhiều đề tài nghiên cứu liên quan đã được thực hiện, tuy nhiên hiện tại các hệ thống theo dõi sức khỏe bệnh nhân đơn lẻ thường mang tính chất phân tán, thực hiện tại chỗ, chưa có tính kết hợp với mô hình Internet of Things (IoT) để thực hiện một nhiệm vụ theo dõi sức khỏe từ xa, đồng thời dự đoán và cảnh báo tự động khi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân chuyển biến xấu. Vì vậy, việc nghiên cứu 1 Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân và thực nghiệm một hệ thống theo dõi sức khỏe bệnh nhân có sự kết hợp giữa việc đọc tín hiệu từ các cảm biến, truyền tín hiệu qua mô hình IoT và kết hợp mô hình dự đoán trạng thái sức khỏe là cần thiết.2 Nhiệm vụ của đề tài Nhiệm vụ của đề tài “Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân” bao gồm: - Nghiên cứu, xây dựng mô hình hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT - Xây dựng, lựa chọn và ứng dụng mô hình dự đoán dùng phương pháp học máy hoặc học sâu để dự đoán tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

- Thực nghiệm hệ thống trên phần cứng (3 mô-đun đọc số liệu) và phần mềm (dựng server, thiết kế trang web theo dõi thông số, tích hợp mô hình dự đoán đã huấn luyện vào hệ thống).3 Phạm vi của đề tài Trong giới hạn của luận văn, đề tài “Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân” sẽ được thực hiện với phạm vi: - Ứng dụng IoT ở mức độ truyền dữ liệu không dây thông qua Wifi (giao thức MQTT) từ mô-đun đọc số liệu đến Server. - Các chỉ số sinh hiệu sẽ theo dõi: giới hạn trong 3 thông số thân nhiệt, nhịp tim, SpO2 - Tập dữ liệu huấn luyện: tự tạo và tự gán nhãn, do chưa có chuyên gia trong lĩnh vực y tế để cung cấp dữ liệu và gán nhãn. Mỗi bản ghi dữ liệu bao gồm 5 thông số: giới tính, tuổi, thân nhiệt, nhịp tim, SpO2 - Mô hình dự đoán tình trạng sức khỏe: thực hiện mô hình phân loại, với 2 nhãn đầu ra: “bình thường”, “bất thường”. Chọn mô hình trong nhóm học có giám sát (để có thể đánh giá chất lượng mô hình dựa trên nhãn đã gán).

Kết quả của sản phẩm sẽ thi công dùng để minh chứng khả năng hoạt động của hệ thống đã thiết kế và thực nghiệm khả năng triển khai mô hình dự đoán đã huấn luyện vào một hệ thống thời gian thực. 2 Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 2.1 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 2.1 Các hệ thống IoT trong lĩnh vực theo dõi sức khỏe: * Nội dung nghiên cứu của bài báo “Integrating MQTT and ISO/IEEE 11073 for health information sharing in the Internet of Things” của Yuri F. Gomes (Phòng thí nghiệm hệ thống nhúng và điện toán phổ quát, Đại học Liên bang Campina Grande, Brazil) và cộng sự, đăng trên tạp chí “IEEE International Conference on Consumer Electronics” năm 2015: Nhóm tác giả đề xuất mô hình sử dụng Internet of Things (IoT) để kết nối các thiết bị theo dõi sức khỏe với nhau, từ đó có thể chia sẻ các thông tin sức khỏe cá nhân với bác sĩ và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe thông qua thiết bị sức khỏe cá nhân, các thiết bị điện tử dân dụng và mạng internet. Một kiến trúc mới để các thiết bị theo dõi sức khỏe chia sẻ thông tin với nhau, đó là sử dụng các gói tin ISO/IEEE 11073 thông qua giao thức MQTT (Message Queue Telemetry Transport), có sử dụng MQTT Broker.

Hướng tiếp cận này có thể tận dụng được các ưu thế của giao thức MQTT như cho phép tự động tìm ra những thiết bị dùng ISO/IEEE 11073, từ đó có thể kết nối những thiết bị sức khỏe cá nhân như điện thoại thông minh, TV và các thiết bị điện tử dân dụng khác. Nhóm tác giả đã nêu ra những đặc tính cơ bản của giao thức MQTT như: là một giao thức mã nguồn mở của IBM; thuộc tầng ứng dụng của mô hình OSI; sử dụng nền tảng TCP; cung cấp tính tin cậy và bảo mật thông qua SSL (Secure Socket Layer). Để có thể trao đổi thông tin với nhau, các thiết bị sử dụng MQTT phải thông qua một máy chủ môi giới, gọi là “broker”. Giao thức này dựa trên mô hình “xuất bản/đăng ký” (publisher/subscriber).

Tồn tại ba mức độ tin cậy cho việc truyền dữ liệu (QoS: Quality of service). - QoS 0: Broker/client sẽ gửi dữ liệu đúng một lần, quá trình gửi được xác nhận bởi chỉ giao thức TCP/IP. 3 Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân - QoS 1: Broker/client sẽ gửi dữ liệu với tín hiệu phản hồi ACK. Nếu ACK bị thiếu, dữ liệu sẽ được gửi lại.

- QoS 2: Broker/client đảm bảo khi gửi dữ liệu thì phía nhận chỉ nhận được đúng một lần, quá trình này phải trải qua 4 bước bắt tay. Nhóm tác giả trình bày sơ đồ luồng dữ liệu để hệ thống tìm ra một thiết bị sức khỏe mới trong hình 2.1 Sơ đồ luồng dữ liệu để hệ thống tham khảo tìm ra một thiết bị trong nghiên cứu của Yuri F. Gomes và cộng sự [2] Đồng thời, kịch bản truyền dữ liệu cũng được triển khai như hình 2.2 Kịch bản truyền dữ liệu trong nghiên cứu của Yuri F. Gomes và cộng sự [2] Nhóm tác giả sử dụng thư viện Antidote để tạo một “MQTT plugin” cùng với thư viện Mosquitto để tạo máy chủ môi giới.

Sau khi thử gửi dữ liệu ở mức QoS thấp 4 Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân nhất (QoS 0), và mức cao nhất (QoS 2), kết quả tổng số gói tin được trao đổi đều tăng thêm từ 15% đến 50% khi so sánh với kết nối TCP cơ bản. Đồng thời, nhóm tác giả còn nhận định thêm về khả năng tự tìm kiếm thiết bị MQTT trong mạng, khả năng chia sẻ thông tin giữa các thiết bị MQTT của bệnh viện và các thiết bị điện tử gia đình; tính bảo mật thông tin bệnh nhân khi MQTT có cung cấp tùy chọn dùng mã hóa SSL [2] Với nghiên cứu này, có thể nhận định rằng MQTT là một giao thức có nhiều ưu điểm trong việc truyền các số liệu về sức khỏe trong mô hình IoT. * Nghiên cứu về “Hệ thống giám sát, chăm sóc tại nhà dựa trên mạng cảm biến không dây” trong bài báo có tựa đề “WiSPH: A Wireless Sensor Network-Based Home Care Monitoring System” của tác giả Pedro Magaña-Espinoza (khoa Viễn thông, Đại học Colima, Mexico) và cộng sự, đăng trên tạp chí mdpi.com năm 2014 [3]: Nội dung bài báo Bài báo này trình bày một hệ thống dựa trên công nghệ WSN (mạng cảm biến không dây: Wireless Sensor Network) có khả năng giám sát nhịp tim và tốc độ chuyển động của người cao tuổi trong nhà của họ. Hệ thống có khả năng cảnh báo từ xa cho các chuyên gia, người chăm sóc hoặc thành viên gia đình thông qua điện thoại thông minh nhanh chóng thay đổi sinh lý do té ngã, nhịp tim nhanh hoặc nhịp tim chậm.

Kiến trúc WSN được đề xuất là linh hoạt, cho phép khả năng mở rộng lớn hơn để cho phép tốt hơn giám sát dựa trên sự kiện. Kiến trúc cũng cung cấp các cơ chế bảo mật để đảm bảo rằng dữ liệu được giám sát và/hoặc lưu trữ chỉ có thể được truy cập bởi các cá nhân hoặc thiết bị được ủy quyền. Các đặc điểm nói trên cung cấp tính linh hoạt và độ vững chắc của mạng cần thiết cho mục đích sử dụng trong các ứng dụng y tế. Liên quan đến ứng dụng IoT vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nhóm tác giả đề xuất kiến trúc “nút giám sát di động”.

Kiến trúc này được trình bày trong hình 2. Nút giám sát di động bao gồm một bộ vi điều khiển LCP2148 ARM7, một bộ phát vô tuyến dùng chuẩn 802.4 (wireless) và môt bộ phát vô tuyến dùng chuẩn 5 Hệ thống theo dõi sức khỏe ứng dụng IoT và mô hình dự đoán tình trạng bệnh nhân Hình 2.3 Kiến trúc WSN sử dụng các nút giám sát di động [3] 802. Nút được lập trình để liên tục theo dõi các giá trị của cảm biến nhịp tim và gia tốc kế để phát hiện các giá trị bất thường để phát hiện ra một sự kiện có thể ảnh hưởng đến sự an toàn của người dùng (ví dụ té ngã hoặc nhịp tim bất thường). Để phát hiện những bất thường về nhịp tim của người dùng, ngưỡng theo dõi được thiết lập dựa trên phép đo nhịp mỗi phút (BPM).