Monitorització Intel·ligent de Pacients.
Sistema de sensors amb IA per a l'atenció geriàtrica
Sobre el projecte
Les caigudes, la incontinència i les anomalies de temperatura són alguns dels principals riscos per als residents de centres geriàtrics, i moltes vegades no es detecten a temps, especialment durant la nit. Aquest Treball Fi de Grau proposa un sistema de monitorització pràctic, econòmic i no intrusiu que pot desplegar-se en qualsevol tipus de geriàtric.
El sistema es compon d'unitats Arduino Nano 33 BLE Sense col·locades al llit i al terra de cada habitació, que capturen temperatura, humitat i dades de moviment, i executen un model de detecció de caigudes TinyML directament en el microcontrolador. Una Raspberry Pi 4 actua com a hub de comunicació, reenviant les dades via MQTT a un panell de control en temps real desenvolupat amb PyQt5 per al personal sanitari.
El model de detecció de caigudes, entrenat i desplegat amb Edge Impulse, va obtenir un F1-score del 99.1% en el conjunt de test. El sistema va ser validat en una maqueta física d'una habitació geriàtrica, confirmant la detecció fiable de caigudes, anomalies d'humitat i variacions de temperatura sense retard perceptible. El projecte va ser qualificat amb Matrícula d'Honor.
99.1%
F1-score en detecció de caigudes
M. Honor
qualificació del jurat
Característiques
Detecció de caigudes
Un model TinyML entrenat amb Edge Impulse utilitza detecció d'anomalies k-means sobre dades de l'acceleròmetre per identificar caigudes en temps real, directament en el microcontrolador.
Temperatura i humitat
El sensor HTS221 monitoritza contínuament la temperatura i humitat del llit, detectant febre, hipotèrmia o episodis d'incontinència.
Alertes en temps real
El panell PyQt5 destaca immediatament les habitacions afectades amb alertes visuals i sonores, permetent al personal actuar sense demora.
Disseny no intrusiu
Els sensors es col·loquen al llit i al terra, sense càmeres ni dispositius portables. Els pacients són monitoritzats de forma discreta, preservant la seua privacitat.
Arquitectura escalable
Afegir una nova habitació només requereix configurar un nou topic MQTT i una nova unitat de sensors. El sistema s'adapta a qualsevol mida d'instal·lació.
Maquinari de baix cost
Construït sobre Arduino i Raspberry Pi, el sistema és accessible i fàcil d'instal·lar en qualsevol geriàtric, independentment del pressupost.
Tecnologia
El sistema combina maquinari i programari encastat. Les unitats Arduino Nano 33 BLE Sense executen inferència TinyML localment amb TensorFlow Lite i es comuniquen per sèrie amb una Raspberry Pi 4. La Pi reenvia les dades a un broker MQTT (Mosquitto) en un ordinador central, on una aplicació PyQt5 ofereix la interfície de monitorització en temps real al personal sanitari.
Hardware
Software
Qualificat amb Matrícula d'Honor — Escola Politècnica Superior d'Alcoi, Universitat Politècnica de València.