Monitoreo de la ocupación de camas hospitalarias con un Arduino Nano 33 BLE Sense. Deja un comentario

En instalaciones sanitarias y hospitales, poder saber cuándo las camas están ocupadas o libres es conocimiento vital para el personal, ya que pueden pasar a otras tareas más rápidamente con información actualizada. El sistema de detección de ocupación de camas de hospital de Adam Milton-Barker tiene como objetivo lograr este objetivo combinando modelos de aprendizaje automático integrados y hardware conectado para recopilar datos en tiempo real.

El primer paso de Milton-Barker fue crear un nuevo proyecto Edge Impulse y agregar varias muestras de sí mismo entrando en la cama para indicar un estado de ocupación o levantándose para indicar una vacante tomando medidas continuas del acelerómetro incorporado, el giroscopio y el magnetómetro del Nano 33 BLE Sense. Una vez pasados ​​por un bloque de análisis espectral, los resultados se utilizaron para entrenar un modelo de clasificación que podía detectar con precisión cuándo una persona entraba o salía de la cama o cuándo había una falta de actividad general.

El modelo resultante se exportó como una biblioteca de Arduino y se agregó a un boceto personalizado que fusiona las lecturas de cada uno de los ejes de los sensores y las pasa por el mismo bloque de análisis espectral y el modelo ahora entrenado para recibir una inferencia.

En su descripción del proyecto, Milton-Barker especula que esta solución podría ser ampliada aún más aprovechando los LED integrados de Arduino, la conectividad Bluetooth y reconociendo más movimientos.