eHeart-BP: prototipo de Internet de las Cosas para monitorear la presión arterial utilizando algoritmos de Machine Learning (2019)
Este trabajo se da en respuesta a las altas tasas de muerte en Colombia y en el mundo por hipertensión arterial, problemática que se puede abordar mediante la promoción de los hábitos saludables, el autocuidado y monitoreo sistemático. Hoy en día, se utilizan diversos dispositivos de medición para la supervisión de esta variable biométrica, sin embargo, es notoria la ausencia de un dispositivo practico que satisfaga los requerimientos de un sistema de monitoreo inteligente y cómodo de la presión arterial. El objetivo de esta investigación es el diseño y desarrollo de un prototipo de comunicación inalámbrica, sustentado en la utilización de un tensiómetro arterial de brazo. Este dispositivo fue modificado para posibilitar el envío de los datos de presión arterial y ritmo cardiaco a un servidor en la web. Si bien, en la búsqueda de literatura realizada se resaltan el desarrollo de múltiples sistemas de monitoreo de la presión arterial que involucran Tecnologías de la Información y Comunicación. Esta investigación enfatiza la utilización de herramientas del ecosistema digital actual que favorezcan una lectura cómoda y completa sobre los aspectos relevantes entorno a la presión arterial del usuario. También se destaca el diseño de algoritmos de aprendizaje automático que posibiliten el tratamiento de los datos proporcionados por el tensiómetro, de modo que se pueda obtener una probabilidad de riesgo de padecer un episodio de hipertensión mediante un análisis derivado de las medidas de presión arterial del usuario. En este documento se presenta el prototipo de monitoreo, la descripción y diseño de las capas estructurales que lo componen, tecnologías asociadas y los atributos técnicos que posibilitan su funcionamiento. Finalmente, se incluye un análisis comparativo de un sistema similar, donde se destaca en los resultados obtenidos, la predicción del modelo de aprendizaje de maquina en cerca del 67%. Adicional, es de resaltar la disponibilidad de las mediciones de PA en tiempo cercano al real, posibilitando notificaciones o alertas a eventualidades criticas.