Sistema para monitoramento de bradicardias, taquicardias e quedas de indivíduos via mensagens de celular

• Autor(a) principal: Cavagnolli, Marcelo
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/197799
• topic: Eletrocardiografia; Arritmias cardíacas; Mensagem de texto; Electrocardiography; Cardiac arrhythmias; Detection of falls; Celphone messages

Melhores condições de saúde e a queda da taxa de fecundidade na população mundial requerem a atenção quanto ao envelhecimento populacional crescente. Sendo assim, estudos de tecnologias assistivas se tornam cada vez mais importantes na vida atual. Pensando nisso, tomou-se como proposta deste trabalho, a implementação de um sistema capaz de detectar e monitorar arritmias cardíacas de taquicardia e bradicardia e possíveis quedas de invíduos, enviando mensagens SMS quando ocorrer um destes eventos através do módulo de GSM SIM800L, fabricado pela SIMCom®. Desta forma, primeiramente implementou-se um eletrocardiógrafo de uma derivação e um detector de batimentos cardíacos. Utilizou-se um simulador multiparamétrico de paciente Lionheart 2, fabricado pela Bio-Tek Instruments, para validar o sistema proposto para ECG e foram realizados testes com voluntários. Este sistema apresentou erro absoluto de 1 BPM para testes com o simulador e erro absoluto de 3 BPM com voluntários. O sinal de ECG amostrado, por sua vez, apresentou coeficiente de correlação de Pearson maior que 0,90, indicando uma correlação forte entre os sinais de saída e a referência. Contudo, este sistema deve ser utilizado unicamente como um instrumento auxiliar na detecção de arritmias e indicar uma possível situação de emergência e não como um sistema de diagnóstico clínico preciso. Foi implementado, também, um sistema detector de quedas, utilizando-se o sensor inercial MPU-9250, fabricado pela InvenSense®, posicionado na região da cintura de voluntários como um sistema adicional ao sistema de ECG. Com o estudo de 54 execuções de movimentos padronizados concluiu-se que o modelo pode detectar quedas em 98,14% dos casos previstos.