LoRa-fähiges COVID-19 Patienten-Monitoring für Remote Healthcare

Komponenten und Materialien

Benötigte Werkzeuge und Maschinen

• Heißklebepistole (allgemein)
• Lötkolben (allgemein)

Apps und Online-Dienste

• Android Studio
• Arduino Web Editor
• Amazon Web Services AWS IoT
• Microsoft Visual Studio Code Extension für Arduino

Über dieses Projekt

Zusammenfassung

Wir schlagen ein intelligentes Patienten-Monitoring-System vor, das den Gesundheitszustand von Patienten automatisch über sensorbasierte vernetzte Systeme überwacht. Speziell für COVID-19-Patienten entwickelt. Mehrere Sensoren erfassen biologische Parameter. Die relevanten Informationen werden an die IoT-Cloud weitergeleitet. Das System erkennt kritische Zustände durch Verarbeitung der Sensordaten und sendet sofort Push-Benachrichtigungen an Ärzte/Pflegepersonal sowie Krankenhausverantwortliche. Ärzte und Pfleger profitieren durch Fernüberwachung ohne persönliche Visiten. Angehörige erhalten begrenzten Zugriff.

Beschreibung

Als Hauptcontroller dient ein The Things UNO (LoRa-Entwicklungsboard). Es sammelt Patientengesundheitsdaten von diversen Sensoren (siehe Komponentenliste) und überträgt sie an das LoRa-Gateway (The Things Gateway). Das Gateway ist mit AWS Cloud verbunden. AWS IoT dient als IoT-Cloud-Plattform.

Hardware-Komponentenliste

(Bild im Originalprojekt)

Der Notfallzustand eines Patienten wird durch eine einfache mathematische Gleichung (Gleichung I) bestimmt, wobei Schwellenwerte in Tabelle 1 definiert sind.

Mobile & Desktop Anwendungen

Wir entwickelten eine Mobile App zur Visualisierung der Sensordaten. Verschiedene Charts und Gauges zeigen Echtzeit-Gesundheitsparameter. Ärzte/Pfleger können Patienten remote überwachen, ohne die ICU zu betreten. Durch die Intelligenz des Systems werden Push-Benachrichtigungen bei Notfällen gesendet (basierend auf Gleichung I). Krankenhausverantwortliche überwachen mehrere Patienten simultan über eine Web-basierte Cloud-Desktop-Anwendung – Effizienzsteigerung der ICU. Alle Apps visualisieren Echtzeitdaten via Gauges, Sparklines, Text etc.

Fazit

Das System ermöglicht Ärzten, Pflegern und Klinikverantwortlichen Echtzeit-Überwachung von ICU-Patienten – Effizienz- und Qualitätssteigerung. Riesiges Potenzial zur Erweiterung als Wearable für Remote-Überwachung älterer Menschen oder Babys.

Referenz

Uddin, M. S., Alam, J. B., & Banu, S. (2017). Real time patient monitoring system based on internet of things. ICAEE 2017, 516-521. DOI: 10.1109/ICAEE.2017.8255410

Code

Arduino Sketch (The Things UNO)

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

// AppEUI & AppKey (platzhalter)
const char *appEui = "0000000000000000";
const char *appKey = "00000000000000000000000000000000";

#define loraSerial Serial1
#define debugSerial Serial
#define freqPlan REPLACE_ME // TTN_FP_EU868 oder TTN_FP_US915

int bpm, spo2;
float temp;
Adafruit_BME280 bme;
unsigned long currentMillis;

#define REPORTING_PERIOD_MS 1000
PulseOximeter pox;
uint32_t tsLastReport = 0;

void onBeatDetected() { /* Serial.println("Beat!"); */ }

void measured_pulse() {
  pox.update();
  if (millis() - tsLastReport > REPORTING_PERIOD_MS) {
    bpm = pox.getHeartRate();
    tsLastReport = millis();
  }
}

TheThingsNetwork ttn(loraSerial, debugSerial, freqPlan);

void setup() {
  loraSerial.begin(57600);
  debugSerial.begin(9600);
  while (!debugSerial && millis() < 10000);
  debugSerial.println("-- STATUS");
  ttn.showStatus();
  debugSerial.println("-- JOIN");
  ttn.join(appEui, appKey);
  Serial.println(F("BME280 test"));
  Serial.println("Initialisiere MAX30100");
  pox.begin();
  pox.setOnBeatDetectedCallback(onBeatDetected);
  bool status = bme.begin();
  if (!status) {
    Serial.println("Kein gültiger BME280 Sensor gefunden, Verkabelung prüfen!");
    while (1);
  }
  pinMode(7, OUTPUT);
  pinMode(A0, INPUT);
  pinMode(8, INPUT);
  pinMode(6, INPUT);
}

void loop() {
  debugSerial.println("-- LOOP");
  int h_rate = analogRead(A0);
  int button = digitalRead(8);
  float temperature = pox.getTemperature();
  spo2 = pox.getSpO2();
  bpm = bpm;
  float humidity = bme.readHumidity();
  int movement = digitalRead(6);

  byte payload[7];
  payload[0] = highByte(bpm);
  payload[1] = lowByte((int)temperature);
  payload[2] = highByte((int)humidity);
  payload[3] = lowByte(movement);
  payload[4] = lowByte(spo2);
  payload[5] = lowByte(button);
  payload[6] = lowByte(h_rate);

  debugSerial.print("Temperatur: "); debugSerial.println(temperature);
  debugSerial.print("Feuchte: "); debugSerial.println(humidity);
  debugSerial.print("BPM: "); debugSerial.println(bpm);
  debugSerial.print("SPO2: "); debugSerial.println(spo2);
  debugSerial.print("H_rate: "); debugSerial.println(h_rate);
  debugSerial.print("Button: "); debugSerial.println(button);
  debugSerial.print("Bewegung: "); debugSerial.println(movement);

  ttn.sendBytes(payload, sizeof(payload));
  delay(20000);
}

Schaltplan

Schaltplan als Bild verfügbar (siehe Originalprojekt).