Sensor Mach

Ortesis inteligente que mide el progreso de recuperación de pacientes con lesiones de huesos o articulaciones.

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Prueba1

Technologies Used

PowerBI
Raspberry Pi
SQL Server
IOT
Azure
Arduino
iothub

Project Team

Erik Velasco
Brenda Rico
Isidro Alejandro Casas Lastiri
Edgar Rico

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Product Manager Investor
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About

Problemática Muchas de las veces los médicos otorgan tiempos de recuperación erróneos a sus pacientes que sufren o sufrieron algún tipo de lesión tales como esguinces, fisuras, luxaciones, fracturas y rupturas de huesos o ligamentos. Al dar un diagnostico incorrecto provoca que el paciente tenga una lenta recuperación y en el peor de los casos que se agrave la lesión. Propuesta Ofrecer una órtesis que cuente con un arreglo de sensores los cuales estén monitoreando la actividad del paciente. La ventaja de usar esta órtesis es que otorgara datos que ayuden a los médicos a determinar un tiempo más preciso de recuperación. La información (anamnesis) que dará el paciente será su peso, edad, talla, tipo de lesión, sexo; a partir de estos datos se hará analítica para poder determinar un tiempo, con base a estadísticas, más preciso de recuperación. También nos ayudara a monitorear el progreso de rehabilitación en aquellos pacientes que lo requieran, y no solo eso, ayudara a las personas que tiempo atrás perdieron la movilidad en alguna parte de su cuerpo ya que informara si existe un avance favorable o no y si se requiere otro tipo terapia. ¿Cómo funciona? 1. Los datos del censado son obtenidos a través de uno sensor conectado con un Arduino UNO 2. Cuando estan listos los datos son mandados por el protocolo I2C a Visual Studio 3. Utilizando la Raspberry Pi con Windows 10 IoT Core es posible mandar la información a la nube de Azure de una forma más fácil. La forma en que recibe cada dato es por medio de un IoT Hub 4. Para para ofrecer gráficas se crea una conexión entre Azure y Power Bi, para esto se crea un Stream Analytics 5. También se crea un SQL Server con su respectiva base de datos 6. Los datos se pueden visualizar en SQL server 7. Finalmente se crea un entorno más amigable con Visual Studio, trayendo los datos de la base de datos de SQL Server y Azure Riesgos y desafíos El riesgo más grande es que no cumpla con su misión, que es la predicción de tiempos de recuperación, que los pacientes y médicos no se familiaricen con la tecnología que brinda y prefieran los dispositivos actuales. Impacto Social Ayudará a las personas que hayan sufrido algún tipo lesión en huesos o cartílagos, ofreciéndoles un tiempo de recuperación más preciso. Ofreciendo estas ventajas también ayudara a las personas que tiempo atrás perdieron la movilidad en alguna parte de su cuerpo, esto es posible mediante un monitoreo durante el progreso de rehabilitación del paciente, la órtesis estará informando si existe un avance favorable o no y si se requiere otro tipo terapia. Innovación El plus que se le da al prototipo es que mandara los datos a la nube y estos puedan ser interpretados por algoritmos para poder ofrecer solo la información valiosa. ¿Qué es lo sigue? Que cuente con las tecnologías necesarias para poder ofrecer información más precisa, al contener Big Data se puede mejorar el sistema de predicción pues se apoyaría con el Sistema de Machine Learning. Más información https://github.com/erikvelz/SensorMach/blob/master/Repo_SensorMach.pdf

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