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:

• Juan Alemán