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1. Introducción
En el ámbito de la atención médica, la gestión y monitoreo de datos biomédicos juegan un papel crucial para brindar una atención adecuada y eficiente a los pacientes [1-3]. En un entorno hospitalario, se enfrentan diariamente a diversos eventos que requieren compartir información biomédica en todas las áreas, lo que puede resultar complicado y poco eficiente debido a la falta de métodos adecuados para su gestión en muchas instituciones. Esto, a su vez, puede afectar negativamente la calidad del manejo y la atención brindada a los pacientes [4].
Una de las áreas críticas que requiere un monitoreo constante es el seguimiento de las constantes fisiológicas, ya que cualquier cambio no detectado puede ser problemático, especialmente en situaciones de urgencia o prehospitalarias [3]. Sin embargo, actualmente, la obtención de estos datos suele ser limitada y se registra solo una lectura puntual en lugar de un monitoreo continuo.
Para abordar esta problemática, se ha desarrollado un sistema basado en el Internet de las Cosas (IoT) que ofrece una solución innovadora. Este sistema se centra en la tarjeta ESP32, la cual actúa como un nodo esencial para adquirir datos biomédicos, incluyendo las constantes fisiológicas, mediante la conexión de sensores específicos.
En el contexto de la atención médica, el objetivo principal de este trabajo es desarrollar un sistema basado en el Internet de las cosas (IoT) que permita adquirir, gestionar y visualizar de manera eficiente y en tiempo real los datos biomédicos, especialmente las constantes fisiológicas, con un enfoque en la monitorización continua. Este sistema tiene como finalidad mejorar la toma de decisiones clínicas, proporcionando información oportuna al personal de salud, tanto en entornos hospitalarios como en situaciones de urgencia o prehospitalarias. Además, se busca garantizar la trazabilidad y seguridad de los datos biomédicos para brindar una atención médica más efectiva y segura.
En este trabajo, se presenta un prototipo portátil diseñado utilizando el software Fusión360, que se ajusta cómodamente a la muñeca y está equipado con sensores para tomar tres constantes fisiológicas clave. Uno de estos sensores es el MAX30102, un pulsioxímetro y monitor de frecuencia cardíaca que utiliza tecnología infrarroja, detectores fotoeléctricos y circuitos electrónicos para obtener mediciones precisas, suprimiendo la interferencia de la luz ambiental.
El dispositivo es compatible con una interfaz de comunicación I2C, lo que facilita la transmisión de información a otros dispositivos como Arduino, KL25Z u otros microcontroladores. El sistema permite un monitoreo constante y en tiempo real de las constantes fisiológicas, gracias a la comunicación entre las tarjetas ESP32 dispuestas en una configuración esclavo-maestro.
Cada esclavo obtiene los datos y los envía a una tarjeta maestra, asegurando la encriptación de la información en cada envío. Además, debido al tamaño portátil de los sensores, el sistema puede ser utilizado tanto en áreas de atención prehospitalaria como dentro de los hospitales, siendo llevado por el propio paciente.
La concentración de datos es recopilada por una tarjeta ESP32 maestra, que se conecta de forma serial a una consola principal basada en una Raspberry Pi 4, utilizando el protocolo MQTT para la transmisión de información. Los datos son registrados en tiempo real en una base de datos utilizando los servicios de Google en Firebase, lo que facilita su acceso y visualización en diferentes dispositivos, garantizando la trazabilidad de la información.
Las pruebas de funcionamiento las cuales se realizaron en 3 diferentes entornos que se detallan en la tabla 1, han demostrado que este sistema de adquisición de constantes fisiológicas proporciona información oportuna al personal de salud para una atención pronta y efectiva.
Tabla 1 Pruebas de Funcionamiento del Sistema de Adquisición de Constantes Fisiológicas:
| PRUEBA | ENTORNO | CONDICIONES DEL ENTORNO | DISTANCIA DE COMUNICACIÓN | TIEMPO DE RETRASO |
|---|---|---|---|---|
| PRUEBA 1 | Hospital | Edificio de un piso con muros de concreto | 47 metros entre muros | <5 segundos |
| PRUEBA 2 | Área de Urgencias | Edificio con la arquitectura similar de área de urgencias | 40 metros entre muros | < 2 segundos |
| PRUEBA 3 | Ambulancia en Movimiento | Vehículo en movimiento | 1.5 metros en movimiento | <1 segundo |
La accesibilidad y gestión de los datos en las diversas áreas del hospital contribuyen a mejorar la eficiencia y los tiempos de atención, brindando una atención médica más efectiva y segura. Además, el uso de tecnologías IoT en el campo de la salud ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, especialmente con dispositivos que permiten detectar y registrar diversas variables biomédicas, lo que abre un amplio abanico de posibilidades para el monitoreo y la atención médica personalizada.
2. Marco de referencia
En áreas de atención médica, la gestión eficiente de datos biomédicos y el monitoreo constante de las constantes fisiológicas son aspectos fundamentales para brindar una atención médica de calidad y oportuna [1, 2]. Los hospitales enfrentan diariamente una gran cantidad de eventos y situaciones en las que es vital compartir y analizar datos en todas las áreas de atención. Sin embargo, en muchas instituciones, la gestión de estos datos puede resultar complicada debido a la falta de métodos eficientes, falta de equipo para esta actividad y hasta falta de personal, lo que a su vez puede afectar la calidad de la atención y la toma de decisiones clínicas [4].
La falta de monitoreo continuo de las constantes fisiológicas también ha sido una limitación en la atención médica. Especialmente en áreas de urgencias o prehospitalarias, donde el personal puede no ser capaz de detectar signos cambiantes en tiempo real, lo que puede tener consecuencias negativas para los pacientes [4].
Con el crecimiento exponencial de dispositivos conectados a IoT en los últimos años, se han explorado diversas aplicaciones en el campo de la salud [5-7]. Sin embargo, en el contexto específico de la adquisición de datos biomédicos y el monitoreo constante de constantes fisiológicas, aún se requiere una solución más efectiva y accesible [6-9]. Es aquí donde surge la necesidad de desarrollar un sistema basado en IoT que permita obtener, gestionar y visualizar de manera eficiente y en tiempo real los datos biomédicos, especialmente las constantes fisiológicas [9].
El IoT es una tecnología que permite la interconexión de objetos cotidianos a través de internet, lo que facilita la comunicación y la transferencia de datos entre dispositivos. En el contexto de la atención médica, el IoT ofrece un amplio potencial para la optimización de procesos, el seguimiento de pacientes y la obtención de datos biomédicos en tiempo real. El uso de dispositivos inalámbricos equipados con sensores para la detección de diferentes variables biomédicas, como pulso, presión arterial, temperatura, entre otras, ha demostrado ser efectivo en el monitoreo continuo y no invasivo de pacientes [6, 10].
El monitoreo de constantes fisiológicas es una práctica esencial en la atención médica, ya que permite detectar cambios en la salud del paciente, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones médicas. Los avances en tecnología han facilitado el desarrollo de sensores cada vez más precisos y portables que permiten obtener mediciones confiables de variables como el ritmo cardíaco, la saturación de oxígeno y la temperatura corporal [11-14].
Se han desarrollado diversos sistemas y dispositivos para el monitoreo de constantes fisiológicas mediante IoT. Algunos enfoques utilizan sensores integrados en dispositivos inalámbricos, como relojes inteligentes, pulseras o parches adheribles, que permiten la obtención continua y no invasiva de datos biomédicos [13, 15]. Además, se han investigado soluciones que utilizan tarjetas de desarrollo, como la ESP32, para la adquisición y transmisión de datos biomédicos en tiempo real. Estas tarjetas ofrecen una amplia capacidad de conectividad y son capaces de interactuar con diversos sensores, lo que las hace ideales para aplicaciones médicas [16, 17].
El uso de plataformas de computación en la nube y bases de datos en tiempo real, como Firebase, ha permitido gestionar y almacenar grandes cantidades de datos biomédicos, facilitando el acceso y análisis por parte del personal médico [18]. Sin embargo, aunque existen avances significativos en este campo, todavía hay retos por superar, como la implementación de sistemas de encriptación robustos para garantizar la seguridad y privacidad de los datos biomédicos, en hasta ahora alcanzado, se abordó la cuestión de la seguridad y privacidad de los datos biomédicos transmitidos a través del protocolo ESP-NOW. Se implementó una capa de encriptación de extremo a extremo en el protocolo ESP-NOW, lo que garantiza que los datos biomédicos estén protegidos durante la transmisión. Esta medida de seguridad se diseñó para prevenir cualquier acceso no autorizado o interceptación de los datos, lo que es fundamental para cumplir con los estándares de privacidad y seguridad requeridos en aplicaciones biomédicas. También se busca mejorar la interoperabilidad entre diferentes dispositivos y sistemas de monitoreo para una gestión más integrada y efectiva de la información médica [19, 20].
3. Metodología
El diagrama de la Figura 1 muestra un esquema general de la metodología que se emplea para la construcción y comunicación del sistema. Se eligen los sensores MAX30102 y el termistor MLX90614 adecuado para medir las constantes fisiológicas de interés, como el ritmo cardíaco y la temperatura corporal, respectivamente [21]. Se adquiere una tarjeta ESP32 compatible con ESP-NOW para la comunicación con otros nodos y MQTT para la transmisión de datos a la Raspberry Pi. Posteriormente se realiza el diseño del circuito electrónico para conectar los sensores MAX30102 y el termistor MLX90614 a la tarjeta ESP32, asegurando una conexión segura y eficiente, esto se hace de manera serial manteniendo un diseño físico conveniente para que él termistor pueda ser colocado en el área axilar del paciente [14, 22, 23]. Se construye un prototipo físico del sistema de adquisición, verificando la correcta conexión de los componentes y la funcionalidad de los sensores tal como se muestra en la Figura 2.
3.1 Programación y configuración de sensores
Para iniciar se programa la ESP32 y configurar los sensores MAX30102 y MLX90614, permitiendo la lectura precisa de las constantes fisiológicas. Con la lectura de estos sensores y la calibración del termistor, se logra obtener la lectura de la oxigenación, la frecuencia cardiaca y la temperatura corporal, ejemplo de la conexión realizada se observa en la Figura 3, donde se realiza la conexión del MAX30102 con la ESP32 [12, 14].
El siguiente paso es la implementación de Comunicación ESP-NOW, para esto se desarrolla el código que permitirá la comunicación entre las diferentes tarjetas ESP32 mediante ESP-NOW, permitiendo la transmisión de datos en tiempo real entre los nodos [24]. Esto con la finalidad de poder conectar varios nodos de obtención de datos y concentrarlos en un nodo central que será el que hace el envío de estos por MQTT a la consola principal que es la raspberry PI 4 [25, 26]. Para establecer una conexión MQTT con la Raspberry Pi se inicia definiendo los tópicos y el formato de los mensajes para el envío de datos, se debe de realizar la conexión a un modem para hacer la transferencia de datos tal como se observa en la Figura 4 [27-29].
Se instaló un broker MQTT en la Raspberry Pi, que actúa como intermediario para recibir los datos de las tarjetas ESP32 [25, 28]. Se configura la interfaz para suscribirse a los tópicos MQTT correspondientes y recibir los datos enviados desde las ESP32. Se realizaron pruebas para asegurar el correcto funcionamiento de los sensores y la comunicación entre las ESP32, en las cuales se realizaron ajustes ya que físicamente el sensor MAX30102 debe encontrarse cubierto de manera que no se encuentre expuesto a la luz directamente ya que esto influye en las lecturas dando un error considerable, la ESP32 envía los datos a la Raspberry Pi a través de MQTT y que estos datos son almacenados adecuadamente en Firebase. Se implementa la lógica para enviar los datos recopilados a Firebase en tiempo real, utilizando los servicios de Google para el almacenamiento y gestión de la base de datos. Es muy importante realizar una comparación entre las mediciones obtenidas por el sistema y mediciones de referencia para evaluar la precisión del sistema, por lo cual las pruebas con un monitor de signos vitales comercial para, además se mide la velocidad de transmisión de los datos entre las ESP32 y la Raspberry Pi para evaluar la eficiencia del sistema [30, 31].
4. Resultados
Los resultados del estudio se basan en la adquisición precisa de constantes fisiológicas utilizando terminales inalámbricas que emplean tarjetas ESP32 y sensores especializados. Para garantizar la precisión de estas lecturas, se llevaron a cabo pruebas, incluyendo la calibración de los sensores y la evaluación de las condiciones ambientales. Las mediciones se realizaron en tiempo real, permitiendo un monitoreo constante de variables clave como la oxigenación, temperatura corporal, frecuencia cardíaca y presión arterial.
Para asegurar la trazabilidad de los datos, se implementaron medidas de seguridad y control de calidad a lo largo de todo el proceso, desde la adquisición inicial hasta el almacenamiento en una base de datos en la nube mediante el protocolo MQTT. Esto mejora la integridad y autenticidad de los datos, proporcionando una fuente confiable de información biomédica para su acceso y análisis.
La lectura en menor tiempo, puede contribuir en la toma de decisiones más oportunas de parte del profesional de la salud, se llevó a cabo un estudio detallado que demostró cómo el sistema contribuye significativamente a la toma de decisiones más eficaces y valiosas por parte del personal médico. El análisis se centró en casos de pacientes que fueron monitoreados con el sistema y se compararon las decisiones clínicas tomadas con y sin la información proporcionada por el sistema IoT. Los resultados mostraron una mejora significativa en la precisión y rapidez de las decisiones clínicas, lo que refuerza la utilidad y relevancia de esta tecnología en el entorno de la atención médica.
4.1 Características del sistema
Lecturas Precisas de Constantes Fisiológicas: Las tarjetas ESP32, equipadas con sensores MAX30102 y termistores, demostraron un alto nivel de precisión y confiabilidad en la obtención de datos biomédicos. La combinación de estos sensores permitió la medición continua y no invasiva de parámetros críticos para el seguimiento de la salud del paciente, en la Tabla 2 se muestra la variabilidad de las mediciones realizadas con el dispositivo creado comparándola con las medidas realizadas por equipo médico certificado.
Tabla 2 Variación máxima en las mediciones.
| PARÁMETRO | VARIACIÓN MÁXIMA |
|---|---|
| TEMPERATURA | ±0.2°C |
| OXIGENCACIÓN | ±1% |
| RITMO CARDIACO | ±2 lpm |
Comunicación Inalámbrica y Trazabilidad de Datos: La implementación de la comunicación inalámbrica mediante el protocolo MQTT y ESP-NOW permitió la transferencia eficiente y segura de los datos recolectados por las terminales inalámbricas a la Raspberry Pi respecto a las pruebas realizadas en diferentes medios de trabajo y a diferentes distancias de comunicación tal como se detallan en la Tabla 3, esta información posteriormente se manda a Firebase [32]. Este enfoque demostró la transferencia y el almacenamiento seguro de los datos biomédicos en tiempo real, facilitando su acceso desde diferentes dispositivos en áreas específicas del hospital [33]. En la Figura 5 se muestra la recepción de datos obtenido mediante Firebase cerrando el ciclo de la comunicación.
Tabla 3 Pruebas de Funcionamiento del Sistema de Adquisición de Constantes Fisiológicas
| PRUEBA | ENTORNO | CONDICIONES DEL ENTORNO | DISTANCIA DE COMUNICACIÓN | TIEMPO DE RETRASO |
|---|---|---|---|---|
| PRUEBA 1 | Hospital | Edificio de un piso con muros de concreto | 47metros entre muros | <5 segundos |
| PRUEBA 2 | Área de Urgencias | Edificio con la arquitectura similar de área de urgencias | 40 metros entre muros | < 2 segundos |
| PRUEBA 3 | Ambulancia en Movimiento | Vehículo en movimiento con dispositivo radiofrecuencia en funcionamiento | 1.5 metros en movimiento | <1 segundo |
| PRUEBA 4 | Hogar del Paciente | Casa habitación | 42 metros en diferente nivel | <3 segundos |
| PRUEBA 5 | Instalaciones Deportivas | Espacio con aparatos de gimnasio con muros delgados. | 54 metros | <6 segundos |
| PRUEBA 6 | Instalaciones industriales | Espacio con maquinaria pesada y ruidosa en funcionamiento | 48 metros | <5 segundos |
| PRUEBA 7 | Zona Rural | Zona rural sin acceso a red móvil | 32 metros | <2 segundos |
| PRUEBA 8 | Área con condiciones extremas | Durante lluvia en carretera sin muros de por medio | 43 metros | <2 segundos |
| PRUEBA 9 | Bajo tierra | Aljibe 3.2 metros bajo el nivel del suelo | 17 metros | <4segundos |
Diseño Ergonómico y Portable: Se logró desarrollar un diseño ergonómico y portable para las terminales inalámbricas que se muestra en la Figura 6, permitiendo que los pacientes lleven consigo el dispositivo de monitoreo de constantes fisiológicas cómodamente. La portabilidad y facilidad de uso del dispositivo fomentan la adherencia del paciente al monitoreo constante, lo que resulta fundamental para una atención médica efectiva y oportuna.
Alarmas de Audio: Se incorporaron alarmas de audio en el dispositivo, que alertan al paciente y al personal médico ante situaciones críticas o cambios significativos en las constantes fisiológicas. Estas alarmas contribuyen a una detección temprana de eventos médicos relevantes y permiten una respuesta rápida por parte del personal de salud.
Trazabilidad y Acceso desde Otras Áreas del Hospital: La arquitectura IoT implementada facilita el acceso a los datos biomédicos desde diferentes dispositivos en otras áreas del hospital. El personal médico puede consultar y seguir la evolución de las constantes fisiológicas del paciente desde cualquier ubicación dentro del entorno hospitalario, mejorando la coordinación y el trabajo en equipo [34].
El sistema desarrollado tiene amplias aplicaciones en el ámbito de la atención médica, especialmente en hospitales y áreas de urgencias. Como la optimización del monitoreo constante de pacientes, el sistema permite una vigilancia continua y en tiempo real de las constantes fisiológicas, facilitando la detección temprana de cambios y eventos médicos relevantes.
Mejora en la toma de decisiones clínicas, los datos recopilados y visualizados mediante el sistema ofrecen información valiosa para el personal médico, lo que les permite tomar decisiones más fundamentadas y acertadas en la atención del paciente.
Mayor eficiencia en la atención médica, la trazabilidad de datos y la posibilidad de acceder a ellos desde otras áreas del hospital optimiza la coordinación y flujo de trabajo, lo que contribuye a una atención más eficiente y oportuna [35].
5. Conclusiones
El desarrollo del sistema de adquisición inalámbrica de constantes fisiológicas basado en tarjetas ESP32 y sensores MAX30102 y termistor ha arrojado resultados sumamente prometedores y significativos. A través de un proceso de investigación y desarrollo, se trata un área de gran importancia en el campo del monitoreo biomédico, abriendo la puerta a una serie de aplicaciones innovadoras que pueden revolucionar la atención médica y mejorar sustancialmente el cuidado del paciente.
En primer lugar, la eficiencia y precisión del Monitoreo constante proporcionado por nuestro sistema son grandes cualidades. La capacidad de obtener y transmitir datos biomédicos en tiempo real permite un monitoreo continuo de las constantes fisiológicas de los pacientes, lo que es fundamental para una atención médica de calidad. Las mediciones precisas y confiables de parámetros críticos, como la oxigenación, la temperatura corporal, la frecuencia cardíaca y la presión arterial, son esenciales para tomar decisiones médicas precisas y oportunas.
La implementación de la comunicación inalámbrica a través de protocolos como ESP-NOW y MQTT ha sido un pilar fundamental en nuestro sistema. Esta tecnología ha garantizado una transmisión eficiente de los datos entre las terminales ESP32 y la Raspberry Pi, lo que se traduce en una trazabilidad óptima de los datos biomédicos. Además, esta arquitectura de comunicación brinda un acceso rápido y seguro a la información desde diferentes dispositivos y áreas del hospital, mejorando la coordinación y la atención al paciente.
El diseño ergonómico y portátil del dispositivo de monitoreo ha sido cuidadosamente concebido para ofrecer una experiencia cómoda tanto para los pacientes como para el personal médico. Esta comodidad promueve la adherencia del paciente al monitoreo constante de sus constantes fisiológicas, lo que es esencial para un seguimiento efectivo de su salud. La portabilidad del dispositivo permite a los pacientes mantener su rutina diaria sin restricciones significativas, y las alarmas de audio garantizan que las situaciones críticas sean detectadas y abordadas de manera oportuna, aumentando la seguridad y la calidad de la atención.
Este sistema que hemos desarrollado tiene aplicaciones potenciales en una amplia gama de entornos de atención médica, desde hospitales hasta situaciones de urgencia y prehospitalarias. La capacidad de llevar a cabo un monitoreo continuo y no invasivo de las constantes fisiológicas lo convierte en una herramienta valiosa para la detección temprana de cambios en la salud del paciente. Por ejemplo, haciendo una comparativa entre los métodos convencionales para la lectura de 4 parámetros fisiológicos y el sistema desarrollado. En la Figura 7 se observa que con el método convencional se demoran un aproximado de 4.5 minutos en tener los 4 datos, y con el sistema desarrollado se tienen los mismos 4 en 1 minuto y con lecturas constantes.
Figura 7 Comparación entre los tiempos de respuesta en el método convencional y con el sistema desarrollado.
Esto, a su vez, facilita la toma de decisiones médicas fundamentadas y la intervención oportuna, lo que puede marcar la diferencia en el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes.
En resumen, nuestro sistema de adquisición inalámbrica de constantes fisiológicas representa un avance significativo en la atención médica y el monitoreo biomédico. Su capacidad para brindar mediciones precisas y continuas, su eficiencia en la transmisión de datos y su diseño ergonómico lo convierten en una herramienta valiosa con el potencial de transformar la forma en que se cuida a los pacientes y se toman decisiones médicas. Estamos entusiasmados por las perspectivas que este sistema ofrece y esperamos que su implementación contribuya de manera significativa al campo de la atención médica.
