[DISSERTAÇÃO DE MESTRADO] Um acessível sistema baseado em IoT com computação de borda para monitoramento remoto e segurança de pacientes

Nome do Aluno: 
Local: 
Por videoconferência
Data de Defesa: 
30/12/2020 - 15:00
Banca examinadora: 
Prof. Dr. Shigueo Nomura - FACOM/UFU (Orientador)
Prof. Dr. Flávio de Oliveira Silva - FACOM/UFU (Coorientador)
Prof. Dr. Pedro Frosi Rosa - FACOM/UFU
Prof. Dr. Fábio Carneiro Mokarzel - ITA

A saúde é uma das áreas que mais evoluiu nas últimas décadas devido aos avanços tecnológicos. No entanto, o monitoramento em tempo integral do quadro clinico de pacientes se restringe a casos mais graves e em ambientes hospitalares com recursos privilegiados, o que ainda exige o acompanhamento presencial de equipes de profissionais da saúde para realizar eventuais intervenções. O alto valor aquisitivo desses equipamentos prejudica principalmente hospitais do Sistema Público de Saúde e de pequenas cidades, o que contribui para o aumento dos riscos a qualidade da saúde das pessoas de classe social baixa. A percepção de que com a IoT é possível atender a uma variedade de demandas com soluções específicas, tem alavancado o desenvolvimento de pesquisas e inovações. Portanto, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de baixo custo e robusto, dotado de uma arquitetura de computação de borda (edge computing) contendo dispositivos de IoT capazes de monitorar remotamente o quadro clínico de pacientes e de controlar de forma precisa a administração de medicamentos. Com a implementação do sistema, espera-se que: os profissionais possam acompanhar a evolução clínica de um número maior de pacientes à distância, mas de forma mais efetiva (em tempo real) e protegidos contra doenças infecciosas como o Covid-19; as mortes ou o agravamento do quadro clínico de pacientes por erros na administração de medicamentos sejam evitados; o problema da falta de profissionais e de recursos financeiros seja minimizado. A arquitetura de hardware responsável pelo monitoramento do quadro clínico consiste de microcontroladores ESP32 para gerenciar os dados: de frequência cardíaca e taxa de oxigênio no sangue (MAX30100); das temperaturas corporais e do ambiente assim como a taxa de umidade relativa do ar (DS18B20 e DHT22). Além disso, o controle da medicação é feito por um dispositivo RFID (RC522) para registrar e identificar os profissionais e medicamentos que serão aplicados, garantindo mais segurança ao paciente. Todos os dados medidos pelos sensores são processados pelos ESP32, armazenados em cartões micro SD (datalogger) e enviados (protocolo MQTT) para um Raspberry Pi, que é gerenciado pelo sistema desenvolvido no Node Red, o qual armazena (protocolo HTTP) todas as informações geradas pela arquitetura em uma planilha no Google Drive, as quais são apresentadas em um site. Os resultados obtidos pelos sucessos nos experimentos com o sistema implementado e validados com os valores das referências científicas evidenciaram que o objetivo do trabalho é plenamente possível de ser atingido. Pode-se concluir que o sistema é capaz de trazer todas as vantagens levantadas no trabalho pelo suporte aos pacientes e aos profissionais, dentro das atividades de monitoramento e tratamento em foco.