Source: Novosibirsk State University – Новосибирский государственный университет –
Программно-аппаратную систему мониторинга жизненных показателей и двигательной активности для людей с ограничениями здоровья разработал студент 4 курса Факультета информационных технологий Новосибирского государственного университета Михаил Евдокимов. Она позволяет дистанционно отслеживать у пользователя показатели частоты пульса, насыщения крови кислородом, температуры тела, а также его перемещение в пространстве. Прототип комплекса уже собран, проводится тестирование.
— Увеличение численности пожилого населения и пациентов, страдающих различными заболеваниями, связанными с образом жизни, делают критически важной разработку систем, которые облегчают отслеживание состояния здоровья этих людей вне больниц, что позволяет им оставаться дома или на работе. Имея различные ограничения здоровья, эти люди нуждаются в постоянном мониторинге физического состояния. Нередко родные в силу разных причин не могут обеспечить им постоянное наблюдение и отрицательные изменения наступают, когда больные остаются в одиночестве и оказываются не в состоянии своевременно обратиться за помощью, что порой может привести к печальным последствиям. Существующие средства мониторинга редко совмещают в себе автономность и мобильность, компактность и низкую себестоимость, поэтому мы решили создать такую систему мониторинга, которая отслеживала бы основные показатели физического состояния пользователя и при их отклонении от нормы сообщали об этом медицинским работникам, под наблюдением которых находится пользователь, — рассказал Михаил Евдокимов.
Молодой исследователь уверен, что его проект, над которым он работает в рамках выпускной квалификационной работы под научным руководством советника ректора НГУ, профессора Александра Шафаренко, поможет пожилым людям, в том числе с некоторыми формами деменции, упрощая мониторинг здоровья за счет передачи динамики показателей в медицинские организации для своевременного оказания медицинской помощи.
Важным элементом системы является наручный браслет, считывающий пульс, температуру тела и относительные координаты пользователя. Другие элементы — это микроконтроллер с магнитным датчиком (один или несколько), а также центральный микроконтроллер, куда и направляется вся информация с датчиков и браслета.
Браслет устройства внешне очень похож на обычные смарт-часы, а если в ходе дальнейшего развития проекта размер устройства уменьшится, он будет напоминать фитнес-браслеты. Но если «умные часы» частично или полностью реализуют функции мониторинга здоровья, то распознавать аномальные состояния они в силу ограниченности своего функционала не способны, и тем более не имеют функций передачи тревожной информации медицинским работникам. К тому же устройство «умных часов» привязано к конкретному производителю и является закрытым, а значит, не допускающим доработки провайдером медицинских услуг. Эти недостатки устранены разработчиками данного проекта.
По замыслу Михаила Евдокимова, система мониторинга жизненных показателей должна быть открытой и независимой. Поэтому он изучил и проанализировал устройство и функционал нескольких модификаций «умных часов» в поисках удачных идей и формирования требований к своему проекту. Молодой исследователь пришел к выводу, что решение, соответствующее всем его требованиям, в данный момент отсутствует, а категория «умных часов» имеет лишь косвенное отношение к мониторингу здоровья и не подходит для использования в качестве компонента создаваемой им системы мониторинга. Поэтому был собран и запрограммирован собственный «умный браслет», обладающий необходимым для системы мониторинга набором функций. С использованием языка Си написан программный код для работы встроенного акселерометра, датчика пульса, передачи данных через модули связи, управления питанием и анализа собранных данных. Для связи между узлами системы был выбран протокол ESP-NOW. Он разработан специально для передачи информации между микроконтроллерами на основе процессора ESP-32 и является более эффективной версией классического Wi-fi. Взаимодействие узлов имеет клиент-серверную архитектуру: браслет и магнитные датчики отправляют свои показания на центральный микроконтроллер со статическим IP адресом.
Работает данная система следующим образом: на дверях в квартире устанавливается магнитный датчик. Он передает на центральный микроконтроллер информацию о том, открыта или закрыта дверь. Центральный микроконтроллер использует эти данные для анализа.
Магнитный датчик можно установить, например, на двери туалетной комнаты. Если ее длительное время не открывали, это тревожный сигнал. Возможно, человек находится без сознания или в беспомощном состоянии, и нужна срочная помощь. О том же может предупредить аналогичный датчик, установленный на кухне, — если человек долгое время не приходит сюда даже чтобы выпить воды, система выдаст предупреждение. Предусмотрены ситуации, когда пользователь держит двери открытыми и не закрывает их за собой, или открывает, но в помещение не заходит. Для этого разработано комплексное решение для задачи по отслеживанию перемещения, при котором несколько датчиков работают сообща.
В таких случаях к отслеживанию передвижений пользователя подключается акселерометр. Совместная работа его системы координат и магнитных датчиков полностью решает эту проблему. Налаживается она техническим специалистом при начальной калибровке.
Для отслеживания передвижений пользователя в пространстве в «умный браслет» встроен акселерометр. Его показания представлены тремя относительными координатами x, y, z. Анализируя изменения координат, устройство определяет, передвигается пользователь или находится в состоянии покоя. Падение человека, на руку которого надет «умный браслет», фиксируется по резкому изменению показаний датчика акселерометра. Сначала, чтобы отличить падение от передвижения в направлении по одной из осей координат, оценивалась разница не каждой координаты по отдельности, а среднее арифметическое их изменений. Позже Михаил Евдокимов заменил эту формулу на более точную, в которой используется корень суммы квадратов изменения координат. А в качестве порога, отделяющего падение от равномерного движения, было выбрано экспериментально вычисленное значение, являющееся средним между значением формулы при ходьбе и при падении. При фиксации такого состояния пользователя, информация поступает на центральный микроконтроллер, а в итоге – и в медучреждение, откуда ведется мониторинг состояния пользователя.
И далее после первоначальной настройки системы пользователь живет своей обычной жизнью. Ему не нужно находиться в больничном стационаре под круглосуточным наблюдением. Пребывая дома, он находится под пристальным вниманием системы мониторинга, которая оповестит медицинских работников об отклонениях жизненных показателей пользователя от нормы. Важно, чтобы данная система была надежной и работала в автономном режиме.
— Преимущество и ключевая особенность моей разработки состоят в ее направленности на автономность системы, имеющей собственный источник питания и обладающей максимальной энергоэффективностью. И в отличие от «умных часов» это открытая система, которая при необходимости может быть дополнена другими датчиками. У нее присутствует возможность улучшения алгоритмов анализа и передачи данных медицинскому персоналу. На аппаратном обеспечении, которое имеется в настоящее время, система может работать без подзарядки источника около недели. При использовании более узкоспециализированного и продвинутого аппаратного обеспечения ожидается, что срок работы оборудования без подзарядки увеличится до одного месяца. Это очень важно, поскольку многие пожилые люди часто забывают ставить свои мобильные телефоны, смарт-часы и другие устройства на подзарядку. При таком подходе наше решение будет иметь минимальную зависимость от деятельности пользователя, внешнего энергоснабжения, каналов связи и сторонних платформ. Поскольку все узлы обладают достаточной автономностью, техническое обслуживание системы будет необходимо производить не чаще, чем раз в полгода. Для этого на аппаратном уровне мы решили использовать батареи большой емкости, а на программном — создали энергоэффективный программный код, — рассказал Михаил Евдокимов.
Важной задачей проекта стала организация энергоэффективной работы программируемого «умного браслета» путем изменения режимов работы процессора и периферии в зависимости от ситуации. Акцент был сделан не на аппаратном, а на программном снижении энергопотребления. Михаил Евдокимов изучал программные возможности по управлению режимами энергопотребления микропроцессора ESP-32, который стоит на браслете. Дальше студент спроектировал систему, регулирующую режимы сна, в которые может уходить процессор в зависимости от ситуации.
— В случае длительной потери соединения с центральным микроконтроллером браслет переходит в режим модемного сна, при котором отключается питание модулей связи. Через определенный промежуток времени устройство выходит из сна для проверки связи и в случае неудачи снова засыпает. Для минимизации потери информации собранные показания датчиков частично хранятся в памяти браслета и отправляются на центральный микроконтроллер сразу после восстановления связи. В результате энергопотребление уменьшается в несколько раз, — пояснил Михаил Евдокимов.
О том, что пользователь снял часы, можно узнать из показаний инфракрасного датчика пульсометра. В этом случае, поскольку данных для отправки больше нет, система сначала переходит в режим модемного сна, а через несколько секунд, если пользователь не вернулся, включается режим легкого сна. Периодически часы просыпаются чтобы проверить, не надеты ли они на руку пользователя, и либо возобновляют свою работу, либо возвращаются обратно в сон. Если в показаниях акселерометра нет значительных изменений, например, когда пользователь спит, основной процессор переходит в режим глубокого сна. В это время обработкой данных занимается Ultra Low Power сопроцессор. Он может выводить основной процессор из сна по таймеру или в случае активного движения пользователя, когда тот проснулся. Михаил Евдокимов уточнил, что реализация данной архитектуры потребовала работы с языком ассемблера.
Для сборки узлов устройства студент приобретал готовые внутренние компоненты и детали, а корпус «умного браслета» выполнил на 3D принтере. Разработанный прототип системы мониторинга жизненных показателей и двигательной активности уже подтвердил свою работоспособность и выполнимость требований по энергетической автономности в лабораторных условиях, а также показал высокий потенциал для дальнейшего развития благодаря открытости и расширяемости системы. Разработка подобных решений может повысить качество жизни людей, здоровье которых требует особого внимания.
Обратите внимание; Эта информация является необработанным контентом непосредственно из источника информации. Это точно соответствует тому, что утверждает источник, и не отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.