MAX32620FTHR-basierter intelligenter Biomedizin-Monitor

Komponenten und Zubehör

Komponente	Menge	Hinweis
Arduino Mini 05	1
Maxim Integrated MAX32620FTHR	1	32-Bit-ARM-Mikrocontroller
Temperatursensor LM35	1
Herzfrequenzsensor	1
Peltier-Element	1
Ferritkern-Rundkabel	1
Allzweck-Transistor NPN	1
Widerstand 1 kΩ	1
Drahtkabel (Meterware)	1
HC-06 Bluetooth-Modul	1

Benötigte Werkzeuge und Maschinen

• Computer
• Lötkolben
• Werkzeugsatz
• Smartphone

Apps und Online-Dienste

• Fritzing (Schaltplan/PCB)
• Arduino IDE
• MIT App Inventor (Android-App)

Projektbeschreibung

Hintergrund

Weltweit sterben täglich ca. 29.000 Kinder (21 pro Minute) an vermeidbaren Ursachen. In Entwicklungsländern findet 80 % der Gesundheitsversorgung zu Hause statt; viele Kinder und alte Menschen sterben ohne ärztliche Untersuchung (Quelle: UNICEF). Neue Medizintechnologien dringen langsam in diesen Bereich vor.

Die Frage lautet: Wie lässt sich ein biomedizinisches Überwachungssystem für alle Menschen entwerfen, das mit Körperwärme über das MAX32620FTHR-Board betrieben wird?

Lösungsansatz

Das Projekt besteht aus drei Phasen:

1. Phase 1: Intelligentes Armband zur Erfassung grundlegender Vitalparameter (Temperatur, Herzfrequenz, SpO₂). Daten werden an Phase 2 gesendet. Geplant: Integration von Blutanalyse im zweiten Prototyp.
2. Phase 2: Cloud-Datenbank zur Speicherung, Analyse und Bewertung der Daten pro Person (elektronische Patientenakte). Symptom-Erkennung und Krankheitszuordnung. Zugriff per App/Web für Patient und Arzt.
3. Phase 3: (Nicht detailliert beschrieben) Weiterentwicklung hin zu flächendeckendem Monitoring.

Schritt 1: Verbindungen herstellen

Die Verkabelung wird in mehreren Fritzing-Abbildungen gezeigt:

Schritt 2: Energiegewinnung

Ein Peltier-Element wandelt Körperwärme in elektrische Energie um (Thermoelektrischer Effekt).

Schritt 3: MAX32620FTHR an PC anschließen und Arduino IDE einrichten

1. In Arduino IDE: Datei → Voreinstellungen (macOS: Arduino → Voreinstellungen).
2. Unter Zusätzliche Boardverwalter-URLs folgenden Link einfügen: https://raw.githubusercontent.com/maximintegratedmicros/arduino-collateral/master/package_maxim_index.json
3. Werkzeuge → Board → Boardverwalter…, nach „maxim“ suchen, Maxim's 32-bit Microcontroller installieren.
4. Werkzeuge → Board → Maxim ARM (32-bit) Boards → passendes Board wählen.
5. Board per USB anschließen, unter Werkzeuge → Port den seriellen Port wählen.
6. Werkzeuge → Programmer → DAPLink wählen.
7. Test: Datei → Beispiele → 01.Basics → Blink kompilieren und hochladen.

Schritt 4: Code hochladen

#include <SoftwareSerial.h>
SoftwareSerial blue(TX, RX); // Bluetooth: TX an TX, RX an RX
char NOMBRE[21] = "MONITOR MEDICAL";
char BPS = '4'; // 4 = 9600 Baud
char PASS[5] = "1651";

float tempC;
int PulseSensorPurplePin = A2;
int Signal;
int Threshold = 550;
int tempPin = A1;
int select = 3;

void setup() {
  blue.begin(9600);
  blue.println("Conect");
  blue.println("WELCOME TO YOUR PERSONAL MEDICAL ASSISTANT");
}

void loop() {
  if (blue.available() > 0) {
    select = blue.read();
    switch (select) {
      case 'a': // Temperatur
        tempC = analogRead(tempPin);
        tempC = (tempC * 5.0 * 100) / 970;
        blue.println(tempC);
        blue.print(" °C");
        delay(1000);
        break;
      case 'b': // Herzfrequenz
        Signal = analogRead(PulseSensorPurplePin);
        blue.println(Signal);
        blue.print(" RPM");
        delay(1000);
        break;
      default:
        blue.println("error");
        delay(1500);
    }
  }
}

Schritt 5: Bluetooth-Verbindung

Kopplung mit Smartphone (z. B. über MIT App Inventor erstellte App).

Schritt 6: IoT-Daten-Cloud-Design

Eine Cloud-Datenbank ermöglicht Ärzten, Angehörigen und Behörden den Zugriff auf Gesundheitsdaten in Echtzeit. Symptome und Krankheitsausbrüche können frühzeitig erkannt werden.

Fazit

Ein am Körper tragbares Gerät (bevorzugt als 3D-gedrucktes Armband) kann Vitalzeichen 24/7 überwachen. Ziel: Reduktion der täglichen Todesfälle durch fehlende Diagnose von 29.000 auf < 1.000. Vorteile: tägliche Gesundheitschecks, Überwachung von Kindern/Alten, Notfall-Alarmierung, Früherkennung neuer Krankheiten, Medikamentenanpassung.

Das Projekt ist in stetiger Weiterentwicklung. Geplante Schritte: IoT-Cloud-Integration, Datenaustausch mit Ärzten/Krankenhäusern/Behörden, Solarzellen-Zusatz für Tagesbetrieb.

Quellcode

Der gleiche Sketch wie in Schritt 4 (siehe oben).

Schaltpläne

Fritzing-Datei: max32620fthr_ig1bBCU9t3.fzpz