Sistema de gestión y control para incubadora Neonatal

Abstract

Las incubadoras neonatales comerciales, hoy día cuentan sólo con lectura de temperatura dentro de su entorno y un sistema de alarma cuando ésta se eleva. Esto conlleva al uso no eficiente de recursos en la unidad de cuidados intensivos. El presente proyecto consiste en el desarrollo de un sistema de gestión y control que pueda integrarse en las incubadoras neonatales, a través de la adquisición de mediciones como el ritmo cardíaco y la estimación de la presión arterial, que puedan ser monitoreados de manera local y remota; así como también de la temperatura en el interior del instrumento. Lo primero, se lleva a cabo mediante el procesamiento de la señal pletismográfica (PPG), que el sensor de pulso genera virtualmente, y se extraen los valores del ritmo cardíaco, la presión sistólica y la presión diastólica. En cuanto a la medición de temperatura, se implementa un sensor DHT22. Ambos sensores son conectados a interfaces de comunicación I2C, las cuales son dos Arduinos, de tipo Uno y Nano, que transmiten la información hacia la Raspberry Pi que se tiene como módulo central o maestro. Este último funciona como broker bajo el servicio del protocolo MQTT para proyectar las cuatro mediciones en la plataforma de IoT, Cayenne. En base a ello, los resultados obtenidos del sistema, en cuanto a la medición de temperatura comparada con la adquirida en la aplicación del clima de iPhone, tuvieron un error relativo promedio no mayor a 0.02. Mientras que en las lecturas de ritmo cardíaco y presión arterial realizadas a dos sujetos de prueba adultos, A y B, obtuvieron un error relativo promedio del 8.23 y 0.380 respectivamente para el ritmo cardíaco; siendo para la presión sistólica 3.73 y -0.370, respectivamente; y para la presión diastólica 4.31 y -0.028. Todo esto fue visualizado en la plataforma Cayenne de manera efectiva. Se concluye entonces, que las imprecisiones del ritmo cardíaco y presión arterial se deben a la susceptibilidad del prototipo frente al ruido.

Nowadays, commercial neonatal incubators only have two functions: temperature reading within their environment and an alarm system when it rises. This leads to the inefficient use of resources in the intensive care unit. This project consists of the development of a management and control system that can be integrated into neonatal incubators, through the acquisition of measurements such as heart rate and blood pressure estimation, which can be monitored locally and remotely; as well as the temperature inside the instrument. The first is carried out by processing the plethysmographic signal (PPG), which the pulse sensor generates virtually, and the values ​​of the heart rate, systolic pressure, and diastolic pressure are extracted. As for the temperature measurement, a DHT22 sensor is implemented. Both sensors are connected to I2C communication interfaces, which are two Arduinos, type Uno and Nano, which transmit the information to the Raspberry Pi, which is the central or master module. The latter works as a broker under the service of the transport protocol MQTT to project the four measurements on the IoT platform, Cayenne. Based on this, the results obtained from the system, in terms of temperature measurement compared to that acquired in the iPhone weather application, had an average relative error of no more than 0.02. While in the heart rate and blood pressure readings made to two adult test subjects, A and B, they obtained an average relative error of 8.23 ​​and 0.380 respectively for the heart rate; being 3.73 and -0.370 for systolic pressure, respectively; and for diastolic pressure 4.31 and -0.028. All of this was effectively visualized on the Cayenne platform. It is concluded then, that the inaccuracies of the heart rate and blood pressure are due to the susceptibility of the prototype to external and electrical noise.