/CapstoneIoT

Información acerca del proyecto Capstone del Diplomado Internet de las Cosas de Samsung Innovation Campus

Primary LanguagePython

emma

Descripción:

Asistente virtual, controlado por voz, enfocado en labores de apoyo en salud. Busca apoyar en labores de calendarización, agenda, supervisión, notificación y monitoreo de un paciente.

Objetivo General:

Supervisar el estado de salud básico de un paciente a distancia, a través del monitoreo constante y la recolección de datos usando sensores.

Objetivos Específicos:

  • Supervisar el estado de salud del paciente.
  • Notificar eventos relevantes al responsable del paciente.
  • Generar una plataforma web y aplicación móvil, que despliegue los datos recolectados mediante sensores.
  • Implementar un asistente controlado por voz.
  • Herramienta "Diagnóstico" que permita conocer los cambios en las mediciones con el efecto de un medicamento

Resultados Esperados:

Esperamos tener un asistente virtual funcional, equipado con las funciones necesarias para agendar, monitorear, notificar y supervisar a un paciente de manera continua y especializada. Una aplicación y Dashboard para poder visualizar e interactuar con la información del paciente. Además de los dispositivos/sensores necesarios para adquirir la mayor cantidad de datos relevantes para el cuidado médico.

Materiales Necesarios:

Dispositivo Imagen Dispositivo Imagen
Computadora (x1) Microcontrolador ESP32 (x1)
Sensor MQ-135 (x1) Sensor MAX-30100 (x1)
Sensor DHT-11 (x1) Resistencia (220 Ω)
Protoboard (x2) Cables

Software Necesario:

Programa Versión Programa Versión

Visual Studio Code		 1.65.2
Arduino IDE		 1.8.19

Python		 3.9.7
Anaconda		 3.0

Android SDK		 2021.1.1.22
Azure		 Portal

Firebase		 Realtime Database
ThingSpeak		 Online

Workflow:

Instrucciones:

  • Haz fork de este repositorio.
gh repo clone Alemango/CapstoneIoT
  • Carga el programa en tu ESP32 usando el Arduino IDE.
Preferencias -> Gestor de URLs Adicionales de Tarjetas

Pega el siguiente link: https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json
Herramientas -> Placa -> ESP32 Arduino

Selecciona: DOIT ESP32 DEVKIT V1
Herramientas -> Upload Speed

Selecciona: 115200
  • Arma el circuito:

  • Crea un proyecto en Firebase

    • Crea una Realtime Database.
    • Carga los datos de ejemplo.

  • Crea una cuenta de ThingSpeak.

    • Crea 3 canales (Nombre del Paciente, Promedio, Disparo).
      • Crea 5 campos (BPM, SPO2, Temperatura, Humedad, PPM)
    • Ve a la sección de MatLab Analysis. Y crea un nuevo script "Custom".
    • Copia y pega el Script.
    • Guarda.
    • Ve a la sección de React.
      • Pon un nombre.
      • Condition Type: Numeric.
      • Test Frecuency: On data insertion.
      • Condition:
        • If Channel: Disparo
        • Field: 1
        • is equal to
        • 1
      • Action MatLab Analysis.
        • Code to execute: El Script que acabas de guardar.
      • Options: Run action each time condition is met.
    • Guarda.

  • Descarga e instala la app.

Desarrollado: