Оценка возможности применения смарт-трекеров в составе телемедицинских систем для удаленного мониторинга общего состояния здоровья пациентов в режиме реального времени

Введение. Одной из перспективных областей развития современной науки является разработка телемедицинских систем, направленных на удаленный мониторинг состояния здоровья пациентов. Особенно актуальным является использование таких систем для слежения за состоянием здоровья пациентов, перенесших хирургические вмешательства. Такие пациенты обладают подвижностью, в связи с этим датчики, измеряющие жизненные показатели, не должны доставлять дискомфорта при постоянном использовании. В качестве таких датчиков возможно использовать носимые смарт-трекеры.

Цель работы. Изучить возможность использования смарт-трекеров в составе телемедицинской системы мониторинга состояния здоровья пациента.

Материалы и методы. В рамках исследования на базе смарт-браслетов модели GSMIN WR 41 проводится серия измерений для оценки точности определения пульса, давления и сатурации на разных испытуемых в состоянии покоя и при интенсивной физической нагрузке. Также определяется средний интервал выполнения измерений смарт-браслетом и исследуется функционирование смарт-браслета в составе телемедицинской системы мониторинга жизненных показателей.

Результаты. Исследования демонстрируют, что погрешность измерения показателей здоровья пациента смарт-браслетом, за исключением систолического давления, в среднем не превышает 10 %. Для корректировки высокой погрешности измерения систолического давления разработан алгоритм оценки общего состояния здоровья пациента. Также выяснилось, что смарт-браслет способен регистрировать резкое изменение показателей жизнедеятельности пациента, а среднее время измерения и передачи показаний на сервер в составе телемедицинской системы составляет в среднем 45 с.

Заключение. Анализируя результаты проведенных исследований, можно заключить, что смарт-браслеты возможно использовать для удаленного мониторинга текущего состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Подтверждением данных выводов служит телемедицинская система, разработанная на базе исследуемых смарт-браслетов.

1. Advances in healthcare wearable devices / Sh. M. A. Iqbal, I. Mahgoub, E. Du, M. A. Leavitt, W. Asghar // npj Flexible Electronics. 2021. Vol. 5, № 1. P. 1-14. doi: 10.1038/s41528-021-00107-x

2. De Fazio R., De Vittorio M., Visconti P. Innovative IoT Solutions and Wearable Sensing Systems for Monitoring Human Biophysical Parameters: A Review // Electronics. 2021. Vol. 10, № 14. P. 1660. doi: 10.3390/electronics10141660

3. Evolution of wearable devices with real-time disease monitoring for personalized healthcare / K. Guk, G. Han, Ja. Lim, K. Jeong, Taejoon Kang, Eu. Lim, Ju. Jung // Nanomaterials. 2019. Vol. 9, № 6. P. 813. doi: 10.3390/nano9060813

4. Khan S., Alam M. Wearable Internet of Things for Personalized Healthcare: Study of Trends and Latent Research // Health Informatics: A Computational Perspective in Healthcare. Singapore: Springer, 2021. P. 43-60. doi: 10.1007/978-981-15-9735-0_3

5. Massoomi M. R., Handberg E. M. Increasing and evolving role of smart devices in modern medicine // European Cardiology Review. 2019. Vol. 14, № 3. P. 181-186. doi: 10.15420/ecr.2019.02

6. Emerging telemedicine tools for remote COVID-19 diagnosis, monitoring, and management / L. Heather, Changhao Xu, You Yu, Wei Gao // ACS Nano. 2020. Vol. 14, № 12. P. 16180-16193. doi: 10.1021/acsnano.0c08494

7. Tamura T. Current progress of photoplethysmography and SPO2 for health monitoring // Biomedical engineering lett. 2019. Vol. 9, № 1. P. 21-36. doi: 10.1007/s13534-019-00097-w

8. Ding X., Zhang Y. T. Pulse transit time technique for cuffless unobtrusive blood pressure measurement: from theory to algorithm // Biomedical engineering lett. 2019. Vol. 9, № 1. P. 37-52. doi: 10.1007/s13534-019-00096-x

9. Liu X., Wei Y., Qiu Y. Advanced Flexible Skin-Like Pressure and Strain Sensors for Human Health Monitoring // Micromachines. 2021. Vol. 12, № 6. P. 695. doi: 10.3390/mi12060695

10. Advanced electronic skin devices for healthcare applications / Zh. Ma, Sh. Li, H. Wang, Wen Cheng, Yu. Li, L. Pan, Yi Shi // J. of Materials Chemistry B. 2019. Vol. 7, № 2. P. 173-197. doi: 10.1039/C8TB02862A

11. Jijesh J. J., Shivashankar & Keshavamurthy A Supervised Learning Based Decision Support System for Multi-Sensor Healthcare Data from Wireless Body Sensor Networks // Wireless Personal Communications. 2021. Vol. 116, № 3. P. 1795-1813. doi: 10.1007/s11277-020-07762-9

12. On Architecture of Self-Sustainable Wearable Sensor Node for IoT Healthcare Applications / S. Mohsen, A. Zekry, K. Y. Youssef, M. Abouelatta-Ebrahim // Wireless Personal Communications. 2021. Vol. 119, № 5. P. 1-15. doi: 10.1007/s11277-021-08229-1

13. Self-sustainable smart ring for long-term monitoring of blood oxygenation / M. Magno, G. A. Salvatore, P. Jokicet, L. Benini // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 115400-115408. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2928055

14. Patient Monitoring System with Miniaturization of Sensors / S. Geetha, Shilpa Pande, P. Deepalakshmi, R. Sheetal // International J. of Engineering and Advanced Technology (IJEAT). 2019. Vol. 9, iss. IS4. P. 495-501. doi: 10.35940/ijeat.A1111.1291S419

15. Радиочастотные технологии локального позиционирования в здравоохранении / Д. С. Брагин, И. В. Поспелова, И. В. Черепанова, В. Н. Серебрякова // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2020. Т. 23, № 3. С. 62-79. doi: 10.32603/1993-8985-2020-23-3-62-79

16. Quévat A., Heinze A. The digital transformation of preventive telemedicine in France based on the use of connected wearable devices // Global Business and Organizational Excellence. 2020. Vol. 39, № 6. P. 17-27. doi: 10.1002/joe.22054

17. System-on-Chip nRF52840 // Nordic Semiconductor. URL: https://www.nordicsemi.com/Products/nRF52840/GetStarted (дата обращения 09.08.2021)