Sistema iot para monitoreo de actividad cardiaca con variabilidad de frecuencia para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares
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Date
2021
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Las enfermedades cardiovasculares han sido uno de los campos de la medicina en los que más se ha avanzado; hoy en día los pronósticos han cambiado y muchos pacientes consiguen recuperarse y vivir con normalidad. Durante los últimos años, los avances sin precedentes logrados en los campos de la biología, la electrónica y la genética humana han permitido desarrollar un nuevo conjunto de instrumentos para proteger y mejorar la salud humana. En el mundo y acorde a las nuevas tecnologías en Informática y comunicación aplicadas a la medicina, diseñadas para plantear soluciones a problemáticas de la salud, se busca trabajar en diversas estrategias que beneficien específicamente el campo de la medicina, buscando sistemas adecuados, aplicables, sostenibles económicamente, con excelentes resultados, teniendo en cuenta la realidad social, económica y capacidad tecnológica. Por esta razón, este proyecto de investigación implementó un sistema de monitoreo de señal cardiaca de bajo costo, conformado por la placa de adquisición de la señal ECG AD8232, el microcontrolador ESP32 y una plataforma IoT para enviar los datos a la nube. Para la clasificación de arritmias se implementaron tres modelos de aprendizaje automático, los cuales fueron Regresión Logística, Maquinas de soporte vectorial y una red neuronal Perceptrón Multicapa, los cuales permitieron identificar tres tipos de diagnósticos: bradicardia, taquicardia y ritmo normal, con precisiones de hasta un 98.53 %. El entrenamiento de los modelos se hizo en el entorno gratuito Google Colaboratory. Así mismo, para la optimización del proceso, el sistema posee conectividad a internet (IoT) y una página web, los cuales permiten la visualización del diagnóstico y de un segmento de la señal cardiaca del paciente. Para el envió de los datos y el diagnóstico vía Wifi se utilizó la plataforma Thingspeak
Description
Keywords
Electrocardiograma, Variabilidad de la frecuencia cardiaca, Internet de las cosas (IoT)