Sistema electrónico de monitoreo remoto y alerta para pacientes que sufren de hipertensión arterial mediante algoritmos de aprendizaje de máquina

Abstract

Esta investigación se centra en la hipertensión arterial, sus etapas y las enfermedades asociadas, el objetivo es implementar la Arquitectura IOT para monitorear a los pacientes y generar datos estadísticos, ayudando a evitar complicaciones médicas, se utilizarán repositorios digitales para obtener las bases teóricas necesarias. El diseño del sistema se basará en el Modelo Iterativo y la Arquitectura IOT, utilizando software libre. Se aplicará el método de mediciones múltiples o Auto medición de la presión arterial (AMPA), junto con la tecnología 802.15.6 redes WBAN, un tensiómetro digital con Bluetooth transmitirá los datos al módulo ESP32 en el sistema embebido, que también estará conectado al módulo 4G para la transmisión de la información. Los datos adquiridos se enviarán a la plataforma de IOT mediante el protocolo MQTT y se almacenarán en una base de datos, se utilizará un algoritmo de decisión supervisada para analizar los datos, que luego se visualizarán en un entorno web para organizar la historia clínica del paciente. Se enviarán alertas por SMS al personal médico a través de redes 4G/LTE para un mejor control. Se implementará un algoritmo de aprendizaje supervisado para extraer datos sobre la hipertensión arterial, permitiendo al sistema electrónico organizar y gestionar la información recibida del tensiómetro. Aunque no se puede establecer el margen de error esperado del algoritmo, se espera que su funcionalidad sea confiable. Para validar el funcionamiento del software y hardware, se realizarán pruebas a un paciente con hipertensión arterial. Esto ayudará a minimizar los errores de efecto de bata blanca (EBB) y contribuirá al diagnóstico precoz de los pacientes hipertensos.