loT là một hệ thống được thiết kếđểkết nối và quản lý các thiết bịthông minh, cho phép chúng ta điều khiển và giám sát từ xa thông qua internet.. Trong đó Phần 3là phần đóng góp chínhcủa
Hội nghị Khoa học trẻ ỉần 5 năm 2023(YSC2023)-ỈUH YSC5.F017 MEDIHEARTH: GIẢI PHÁP CHĂM SÓC sức KHỎE THÔNG MINH CHO BỆNH NHÂN TIM MẠCH DựA TRÊN CÔNG NGHẸ INTERNET VẠN VẶT TÔN LONG PHƯỚC1’, ĐINH QUANG HUY1, NGUYỄN THÀNH LUÂN1 -Khoa Công nghệ Thông ỉin, Trương Đại học Công nghiệp Thành phổ Hồ Chi Minh "tonlongplnioc(a)iiih edu vn, huydinhse@gmail.com, ngụyenthanhluantqd@gmail com Tóm tắt Hiện nay, việc chăm sóc sức khỏe bệnh nhân tim mạch được hiển khai hên nền tảng thông minh đang trở thành một xu hướng Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ loT trong lĩnh vực này vẫn còn nhiều hạn chế nguyên nhân chính là do việc triển khai và sử dụng các ứng dụng thông minh trong ỵ tế vẫn chưa được quan tâm đúng mức Đồng thời, việc kết hợp công nghệ loT trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vẫn còn nhiều thử thách Một trong những hạn chế của việc áp dụng loT trong chăm sóc sức khỏe là độ tin cậy của dữ liệu được thu thập từ các thiết bị V iệc xử lý và phân tích dữ liệu cũng đòi hỏi trình độ chuyên môn cao Ngoài ra, việc đảm bảo bí mật thông tin bệnh nhân cũng là một trong những thách thức cần được quan tâm Đe giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một công cụ có tên là MediHealth MediHealth là một hệ thống theo dõi nhịp tim thông minh với thiết bị đeo tay và đưa ra các cảnh báo trên web và ứng dụng di động khi nhịp tim bất thường Đồng thời, công cụ sử dụng thuật toán hí tuệ nhân tạo để đưa ra các cảnh báo, cùng các thông số khác do bác sĩ cung cấp, giúp phát hiện thêm các bệnh lý tim mạch tiềm ẩn Hệ thống được xây dựng bang ReactJS cho web, Flutter cho mobile, Nodejs cho phần web server và công nghệ web-socket để đưa ra các thông báo theo thời gian thực cho các bác sỹ và bệnh nhân Hiện công cụ đã được thử nghiệm cho một số bệnh nhân tại TP.HCM Trong tương lai, chúng tôi sẽ mở rộng phạm vi bệnh mà hệ thống có thể hỗ trọ’, đồng thời, chúng tôi sẽ thiết kế lại thiết bị để thu thập nhiều dữ liệu chính xác Từ khóa Chăm sóc sức khỏe, loT, Trí tuệ nhân tạo, ReactJS, Flutter, Nodejs, Web-socket, AWS MEDIHEALTH: SMART CARDIOVASCULAR CARE SOLUTION BASED on loT TECHNOLOGY Abstract Currently, the health care of cardiovascular patients deployed on smart platforms is a trend However, the application of loT technology in this field still has many limitations as the deployment and use of smart applications in healthcare still face many challenges One of the limitations of loT adoption in healthcare is the reliability of data collected from devices The processing and analysis of data also requữes a high level of expertise In addition, ensuring die confidentiality of patient information is also one of die challenges that need to be considered To solve this problem, we recommend a tool called MediHealth MediHealth is a smart heart rate monitoring system and gives web and mobile alerts when the heart rate is abnormal At the same time, the tool uses an artificial intelligence algorithm to give warnings, and with other parameters provided by die doctor, additionally detects potential cardiovascular diseases The system is built using ReactJS for die web, Flutter for mobile, Nodejs for die web server part and web-socket technology to provide real-time notifications to the doctors Currently, die tool has been tested for some patients in Ho Chi Minh City In the future, we will expand die range of diseases die system can support, and at die same time, we will redesign die device to be more compact and convenient to receive more accurate data Keywords Healthcare, loT, Artificial Intelligence, ReactJS, Flutter, Nodejs, Web-socket, AWS 196 © 2023 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh Hội nghị Khoa học trẻ ỉần 5 năm 2023(YSC2023)-ỈUH 1 GIỚI THIỆU TÔNG QUAN Với sự phát hiển chóng mặt của công nghệ số hiện nay, Internet of Things (IoT) đang trở thành một xu hướng đáng chú ý và nhận được sự quan tâm và đầu tư đáng kể, đặc biệt trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe loT là một hệ thống được thiết kế để kết nối và quản lý các thiết bị thông minh, cho phép chúng ta điều khiển và giám sát từ xa thông qua internet Trong lĩnh vực chăm sóc các bệnh lý về tim mạch, tiến bộ của loT đã mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng đáng chú ý Theo số liệu của Tổ chức Y tế Thế giới năm 2019, tử vong do bệnh tim mạch chiếm tới 39,5%, trong đó: bệnh mạch máu não (55,4%), bệnh tim thiếu máu cục bộ (32%), bệnh tim do tăng huyết áp (6,9%) và bệnh tim mạch khác (5,7%) [1] Đó cũng là vấn đề nan giải của các tổ chức ỵ tế về các tình hạng bệnh lý liên quan đến tim mạch diễn ra hiện nay Hiện nay, gánh nặng bệnh tật vẫn tiếp tục gia tăng, đặc biệt là gánh nặng về bệnh lý tim mạch và xu hướng hẻ hóa ở những người trong độ tuổi lao động Do đó, chúng ta cần theo dõi, kiểm tra và phát hiện các hiệu chứng, bệnh lý sớm để có thể điều trị kịp thời và tránh các biến chứng khác Đe giảm thiểu tác động của bệnh này, chúng tôi đã sử dụng công nghệ loT trong việc chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân được tốt hơn MediHealth là hệ thống được phát hiển với mục tiêu giảm bớt áp lực cho nhân viên ỵ tế và tự động hóa quỵ hình theo dõi sức khỏe của bệnh nhân Được trang bị các thiết bị đeo ỵ tế, hệ thống này có khả năng thu thập các chỉ số sức khỏe của bệnh nhân và truyền dữ liệu đến bác sĩ theo dõi ngay trong thời gian thực Đặc biệt, hệ thống sử dụng dữ liệu và tập luật ỵ tế kết hợp với hí tuệ nhân tạo (AI) [2] để theo dõi và phân tích tự động Điều này giúp bác sĩ có thể từ xa theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và đưa ra quyết định cần thiết một cách kịp thời Ngoài ra, hệ thống cũng cung cấp thông báo để xử lý các tình huống ỵ tế khẩn cấp Hệ thống MediHealth mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho bệnh nhân và chuyên gia ỵ tế Dữ liệu sức khỏe được thu thập có thể được chia sẻ và phân tích bởi các chuyên gia ỵ tế, từ đó đưa ra chẩn đoán chính xác và phương pháp điều trị hiệu quả Bác sĩ và các chuyên gia ỵ tế có khả năng theo dõi tình hạng sức khỏe tim mạch của bệnh nhân từ xa thông qua các ứng dụng và giao diện trực tuyến Họ nhận được cảnh báo ngay khi có sự thay đổi bất thường trong dữ liệu sức khỏe, giúp họ can thiệp kịp thời và đưa ra quyết định chăm sóc phù hợp Kết hợp loT và chăm sóc sức khỏe tim mạch mang lại nhiều lợi ích đáng kể, bao gồm cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe, giảm thời gian và công sức của bác sĩ và nhân viên ỵ tế trong việc giám sát bệnh nhân, cũng như tăng khả năng tự quản lý sức khỏe của bệnh nhân [3] Điều này đóng góp vào việc cải thiện chất lượng cuộc sống của những người mắc bệnh tim mạch và giảm tỷ lệ tử vong toàn cầu do bệnh này Bài báo của chúng tôi chia làm 5 phần: Phần 1 Giới thiệu tổng quan về hệ thống; Phần 2 Các công nghệ liên quan; Phần 3 Công cụ MEDIHEALTH; Phần 4 Kiểm nghiệm thực tế và Phần 5 Kết luận và hướng phát hiển Trong đó Phần 3 là phần đóng góp chính của bài báo 2 CÁC CÔNG NGHẸ LIÊN QUAN 2.1 TensorFlow — Neural Network TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi Google, cung cấp các công cụ để xây dựng và huấn luyện các mô hình Machine Learning [4] Neural Network là một mô hình Machine Learning được lấy cảm hứng từ cấu trúc của hệ thống thần kinh sinh học, với khả năng học hỏi và tự điều chỉnh dựa hên dữ liệu huấn luyện TensorFlow có một số ưu điểm: TensorFlow cung cấp nhiều công cụ và thư viện hỗ trợ cho việc xây dựng và huấn luyện mô hình Neural Network, giúp cho quá hình này trở nên đơn giản hơn; Neural Network có khả năng học hỏi và tự điều chỉnh dựa hên dữ liệu huấn luyện, cho phép mô hình tự động tìm ra các đặc hưng quan trọng và cải thiện độ chính xác dự đoán (Hình 2.1); Kết quả dự đoán của mô hình Neural Network có thể đạt được độ chính xác cao, đặc biệt là hong các bài toán phức tạp như dự đoán bệnh tim mạch Ngoài ra, cũng có một số nhược điểm: Việc xây dựng và huấn luyện mô hình Neural Network yêu cầu nhiều kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu về Machine Learning, đặc biệt là trong việc lựa chọn kiến trúc mô hình và thiết lập các tham số; Việc huấn luyện mô hình Neural Network yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện, đồng thời cần phải đảm bảo tính đại diện của dữ liệu để tránh hiện tượng overfitting [5] © 2023 Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 197 Hộinghị Khữa học írẻ lần 5 2023(YSƠ2023)-ẴỈJH Hình 1: TensoFlow - Ivlô hỉnh Neural Network [6] 2.2 ReactJS - Flutter ReactJS và Flutter đều là công nghệ phát triển ứng dụng, nhưng có ngôn ngữ lập trình và mục tiêu sử dụng khác nhau ReactJS là một thư viện JavaScript được sử dụng đề xây dựng các ứng dụng web động Nó tập trung vào việc tạo ra giao diện người dùng (UI) đáp ứng và tương tác mượt mà vói các thảnh phần khác nhau của ứng dụng web cỏn Flutter, trên một khí a cạnh khác, là một framework phát tri en ứng dụng di động được phát tri en bởi Google Flutter cho phép xẫy dựng các ứng dụng di động đa nen tảng (cross - platform) bằng việc sử dụng một ngôn ngữ lập trình duy nhất, là Dart Với Flutter, ta có thể tạo ra giao diện người dùng đẹp mắt và đáp ứng trên nhiều nền tảng như Android và 1 OS [7, 8], 2.S Firdbase Firebase là một nen tảng dịch vụ đám mây được cung cấp bởi Google, giúp phát tnển ứng dụng web và di động dễ dàng hơn Với Firebase, nhà phát triển có thể sử dụng các dịch vụ như xác thực người dùng, lưu trữ dữ liệu, thông báo đẩy, và nhiều hơn nữa để xây dựng ứng dụng chất lượng cao Trong Firebase, một dịch vụ có tên là FCM (Firebase ơoud Messaging), là một dịch vụ thông bào đẫy Nó cho phép nhà phát triển gửi thông báo đẫy từ máy chủ đen các thiết bị di động như điện thoại thông minh Vởi việc tích hợp FCM vảo ứng dụng, nhà phát triển có thề tận dụng sự linh hoạt và khả năng tùy chỉnh đễ gửi thông báo đẩy đen người dùng, giữ liên lạc và tăng cường tương tác với ứng dụng của mình trên các thiết bị di động [9], 2.4 Thiết bị loT Như Hình 2, chúng tôi đấ thiết kế và lắp đặt để có thể tạo nên một thiềt bị đang hoạt động Chúng tôi đã tham khảo và dựa trên các thông số cũng như chức năng của các thi Ết bị loT để có thể đưa ra quyết định sử dụng nó trong dự án nảy Cụ thể: ESP8266 NodeMCU [10] là một vi điều khiển dựa trên module wifi ESP8266 Nó lả một phiên bản được phát triển dựa trên Arduino và có thể lập trình và quản lý thông qua một cẫng ƯSB ESP8266NodeMCUhỗ trợ nhiều chức năng và tính năng bao gồm cảgiao tiep WiFi, GPIO, PWM, 12c vả UART, cho ESPS266 NodeMCƯ có the sử dựng đễ phát triển các ứng dụng loT, như điều khiển các thiết bị thông qua mạng W1F1, thu thập dữ liệu từ các cảm biến vả truyền dữ liệu đến các máy chủ hoặc ứng dụng điện toán đám mây khác Cảm biền nhịp tim và oxy trong máu MAX3Ũ1Ũ2 [11] là một mô-đun đo nhịptim và oxy trong máy tích hợp Nó bao gồm đẻn LED bên trong, bộ tách sóng quang, các bộ phận quang học và các thiet bị điện tử có tieng ồn thấp với khả năng loại bỏ ánh sáng xung quanh Cảm biền nhịp tim vả oxy trong máu Max30102 hoạt động trên một nguồn cung cap điện 1.8V và một nguồn cap điện 5.0V riêng biệt cho các đèn LED bên trong Giao tiếp thông qua giao diện tương thích 12c tiêu chuẩn và có the được tắt thông qua phần mem với chế độ chờ bằng không Nó cho phép các thanh ray nguồn vẫn được cấp nguồn ở mọi thời điểm Màn hình Oled 1.3 inch 128x64 I2C [12] cho khả năng hiển thị đẹp, sang trọng, rõ nét vào ban ngày và khả năng tietkiệm năng lượng toi đa với mức chi phí phù hợp, màn hình sử dụng giao hep I2C cho chat lượng đường truyền ổn định vả rất dễ giao tiếp chỉ với 2 chân GPIO Mạch sạc pin lithim 3.7V [13, 14] có ngõ ra 5V 2A Có chức năng sạc cho pin lithium vả lảm bộ cấp nguồn 5V dỏng lên tới 2A Thích hợp cho các hệ thong can cap nguồn liên tục, ngay cả khi mat điện sẽ có nguồn nuôi được tăng áp từ pin lithium Trên module có tích hợp LEDs báo dung lượng pin và báo sạc Nút nhan kích hoạt module hoạt động hoặc tắt Cho phép vừa sạc vừa cung cấp điện ở ngõ ra Nhấn nút một lần đe kích hoạt module Nhấn và giữ đe 198 © 2023 Trường Đại học Công nghiệp Thảnh phấ Hồ Chí Minh Hội nghị Khoa học trẻ lần 5 nám 2023(YSC2023)-IUH tắt module Module sẽ tự động kích hoạt khi có thiết bị kết nối Nếu dòng tiêu thụ nhỏ hơn 50mA, sau 30s module sẽ tự tá Hình 2: Sơ đồ lắp ráp linh kiện các thiết bị loT của thiết bị đeo tay trong Medihealth 2.5 NoSQL - MongoDB MongoDB là hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL (non-relational), được phát triển bởi công ty MongoDB Inc Các dữ liệu trong MongoDB được lưu trữ dưới dạng tài liệu (document), đó là một bản ghi độc lập chứa thông tin về đối tượng, vời đỊnh dạng JSON hoặc BSON, thích hợp sử dụng vào các dự án có ĨOT [15], Opeo incident Scbvea Fiber Faults in Vw APAC recion To learn more tfiecit.«g5atvs,oaga.* X Q Q SeơKh by resource nnit»» Ct puMcIPtCirlrcy My Team |Oi PROJECTS Cretin: 520000 (cspires in 57 Cttys? ữ g MedlHeafth + New Project MediHealth CVAUU huychnhM id" C«M