Nghiên cứu phát triển hệ thống trao đổi dữ liệu và chăm sóc sức khỏe (tt)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

HOÀNG VĂN LUẬN

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG
TRAO ĐỔI DỮ LIỆU VÀ CHĂM SÓC SỨC KHỎE
Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
Mã số: 60.52.02.08

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2016


Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: TS. CHUNG TẤN LÂM

Phản biện 1: ………………………………………
Phản biện 2: ………………………………………

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc
sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Vào lúc: ....... giờ ....... ngày ....... tháng ......... năm ...............

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

1

MỞ ĐẦU
Hiện nay, tại Việt Nam việc thăm khám, theo dõi và điều trị
bệnh đã và đang trở nên là nhu cầu thiết yếu của người dân, đặc biệt
là ở các thành phố lớn, các vùng núi xa xôi và hải đảo, nơi điều kiện
về y tế còn gặp nhiều khó khăn và thiếu thốn về điều kiện cơ sở vật
chất, hạ tầng. Hơn nữa, trong điều kiện bùng nổ công nghệ thông tin
như hiện nay, mọi người đều được tiếp cận với các thiết bị cá nhân
như là phương tiện làm việc, học tập nghiên cứu và giải trí. Xuất
phát từ những điều này, em đã chọn đề tài “Nghiên cứu phát triển
hệ thống trao đổi dữ liệu và chăm sóc sức khỏe” để đáp ứng được
nhu cầu ngày càng cao về chăm sóc y tế của con người và góp phần
vào sự tiến bộ, văn minh hiện đại của nước nhà.
Hệ thống là sự kết hợp giữa các phần cứng cảm biến thu
nhận, xử lý các thông số sinh học, phần mềm điều khiển xử lý dữ
liệu và hiển thị trên các thiết bị cá nhân dựa trên nền tảng Web. Các
thông số sinh học chứa những thông tin về bệnh lý bao gồm: Điện
tim ECG, nhịp tim HR, nhịp thở RESP, nồng độ Oxy bão hòa SpO2
và nhiệt độ cơ thể Temp. Thiết bị đã được xây dựng và hoạt động
tương đối ổn đinh, có độ tin cậy và chính xác cao, đảm bảo an toàn,
phần mềm điều khiển đơn giản, kết quả đo được hiển thị một cách
trực quan và thân thiện.
Quyển luận văn này giúp người đọc nắm bắt được kiến trúc
phần cứng cũng như phần mềm của hệ thống trao đổi dữ liệu và
chăm sóc sức khỏe mà mục tiêu của luận văn đã đề ra ở trên.
Luận văn gồm bao gồm 3 chương:

2
Chương 1: Tổng quan về hệ thống trao đổi dữ liệu và chăm
sóc sức khỏe.
Chương 2: Lập trình lấy dữ liệu từ các thiết bị y khoa.
Chương 3: Kết quả thực hiện.
Mặc dù em đã hoàn thiện được quyển luận văn và hệ thống
“Trao đổi dữ liệu và chăm sóc sức khỏe”, nhưng do còn hạn chế về
kiến thức nên chắc chắn còn nhiều thiếu sót. Em mong nhận được sự
đóng góp quý báu của quý thầy cô giáo và các bạn.


3

Chương 1 – TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRAO
ĐỔI DỮ LIỆU VÀ CHĂM SÓC SỨC KHỎE.
1.1. Tổng quan về hệ thống trao đổi dữ liệu và chăm sóc sức
khỏe
Luận văn này trình bày việc thiết kế và thực hiện hệ thống
trao đổi dữ liệu và chăm sóc sức khỏe gọi tắt là e-Health. Hệ thống
được thiết kế để khắc phục sự chậm trễ trong việc truyền tải thông tin
y tế bệnh nhân đến bộ phận chăm sóc sức khỏe. Ví dụ, trong tai nạn
và tình huống khẩn cấp, mà thời gian là rất quan trọng, hệ thống giúp
loại bỏ sự cần thiết phải nhập dữ liệu bằng tay. Một hệ thống eHealth hiệu quả cũng góp phần vào việc sử dụng hiệu quả dữ liệu
dựa trên dữ liệu thời gian thực. Kiến trúc cho hệ thống này dựa trên
việc sử dụng các cảm biến y tế, trong đó, một khi kết nối với bệnh
nhân, hệ thống cho phép đo lường tình trạng thể chất của bệnh nhân.
Những cảm biến thu thập dữ liệu từ cơ thể bệnh nhân qua mạng
không dây, với các dịch vụ điện toán đám mây. Hệ thống đưa ra các
quyết định y tế thích hợp sử dụng một thuật toán ra quyết định, mà

dựa trên các tiêu chuẩn y tế và các dữ liệu y tế lịch sử của bệnh nhân.
Quyết định đề xuất sẽ được gửi đến nhân viên y tế, chịu trách nhiệm
chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân, và phê duyệt. Hệ thống sẽ gửi
quyết định cuối cùng cho bệnh nhân sau khi nhân viên y tế phê
duyệt. Do đó, bệnh nhân sẽ có các dịch vụ chất lượng cao vì hệ thống
thông minh e-Health hỗ trợ nhân viên y tế bằng cách cung cấp thu
thập dữ liệu theo thời gian thực, loại bỏ phương pháp thu thập dữ


4
liệu truyền thống thủ công và tạo điều kiện cho việc giám sát một
lượng lớn nhiều bệnh nhân cùng lúc.
Cảm biến
nhịp thở

Cảm biến
nhiệt độ

Raspberry
Cảm biến

Pi
Bác sĩ – Bệnh nhân

điện tim

Webserv
Cảm biến
hướng nằm

Hình 1.1: Mô hình tổng quát hệ thống thu thập dữ liệu và chăm
sóc sức khỏe
Có rất nhiều lợi thế của việc sử dụng hệ thống thông minh eHealth, chẳng hạn như:
 Cung cấp thu thập dữ liệu theo thời gian thực.
 Loại bỏ việc thu thập dữ liệu truyền thống thủ công, mà
đôi khi xảy ra lỗi trong quá trình nhập liệu.
 Theo dõi một lượng lớn bệnh nhân với số lượng đội ngũ
y tế hạn hẹp.
 Đảm bảo việc sử dụng giường bệnh hiệu quả, chỉ dành
cho những bệnh nhân thực sự cần đến và giúp các nhân


5
viên y tế có thể áp dụng được những kinh nghiệm thu
thập được trong quá trình điều trị cho bệnh nhân.

1.2. Thành phần vật lý của hệ thống e-Health
Trong luận văn này em sử dụng các cảm biến kết nối với một
board cảm biến e-Health được gắn với board Raspberry Pi. Board
cảm biến e-Health và các cảm biến y khoa được thiết kế bởi công ty
Libelium, nhằm giúp các nhà nghiên cứu và phát triển đo lường dữ
liệu cảm biến theo thời gian thực, có thể sử dụng cho mục đích thử
nghiệm. Nền tảng e-Health này chỉ được sử dụng cho mục đích
nghiên cứu và không có chứng nhận y tế nên việc sử dụng nó là hạn
chế, không nên sử dụng để theo dõi những bệnh nhân quan trọng,
những người cần các thiết bị giám sát y tế chính xác. Board cảm biến
e-Health lúc đầu được thiết kế cho Arduino, để sử dụng board cảm
biến này với Raspberry Pi ta phải sử dụng thêm board cầu nối để kết
nối, cho phép Raspberry Pi trao đổi dữ liệu với các cảm biến thông
qua board e-Health.

Raspberry Pi

Board cầu nối

Board cảm biến e-Health

Hình 1.2: Các board được sử dụng trong hệ thống e-Health


6
Mặc dù có sẵn nhiều cảm biến nhưng trong giới hạn luận văn
này, em chỉ sử dụng các loại cảm biến sau: cảm biến đo nhịp tim và
nống độ Oxy trong máu (SpO2), cảm biến đo nhiệt độ cơ thể, cảm
biến đó vị trí nằm của bệnh nhân và cảm biến đo điện tim (ECG).

Hình 1.3: Mô hình kết nối các cảm biến với hệ thống

1.3. Kiến trúc hệ thống thông minh e-Health
Kiến trúc này được thiết kế dựa trên sự kết hợp truyền dữ
liệu giữa các cảm biến y khoa (cho biết tình trạng bệnh lý của bệnh
nhân) và hệ thống CSDL ( lưu trữ dữ liệu người bệnh). Sự kết hợp
này biến e-Health thành một hệ thống theo dõi sức khỏe cơ bản.


7

Hình 1.4: Kiến trúc hệ thống thông minh e-Health
Từ hình 1.4 ta thấy, các cảm biến y khoa được kết nối với
Raspberry Pi, Raspberry Pi có nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ các cảm

biến và truyền dữ liệu này thông qua các kênh truyền thông không
dây với các dịch vụ lưu trữ dữ liệu. Nền tảng này cung cấp các dịch
vụ sau:
 Dịch vụ lưu trữ, có nhiệm vụ lưu trữ dữ liệu bệnh nhân.
 Dịch vụ phân tích dữ liệu, có nhiệm vụ cung cấp các
quyết định y khoa dựa trên các dữ liệu y khoa lịch sử
của bệnh nhân.


8
 Dịch vụ quản lý, sử dụng cho việc cập nhật, xem xét và
kiểm tra dữ liệu của bệnh nhân được thực hiện bởi nhân
viên y tế. Nhân viên y tế và bệnh nhân có thể sử dụng
các ứng dụng đám mây từ các thiết bị di động và cố
định khác nhau, sử dụng Internet.

1.4. Thu thập dữ liệu
Các cảm biến y khoa được kết nối với Raspberry Pi để đọc
dữ liệu từ cơ thể của bệnh nhân và thực hiện truyền dữ liệu ( ID bệnh
nhân và dữ liệu cảm biến) qua mạng không dây sau đó lưu vào trong
cơ sở dữ liệu MySQL. Những cảm biến này lấy dữ liệu bệnh nhân
theo thời gian thực và được đưa lên hiển thị trên Website để bác sỹ
hay người nhà bệnh nhân đều có thể theo dõi trực tuyến.
Khi có dấu hiệu bất thường, dữ liệu được cập nhật vào các
bảng trong MySQL. Lúc này các thủ tục quyết định sẽ thực hiện ra
quyết định và gửi quyết định cho bác sỹ phê duyệt bằng sms hay
tương tác trên Website.


9

1.5. Thuật toán quyết định

Hình 1.5: Giải thuật ra quyết định
Hình 1.5 cho thấy tiến trình xử lý hệ thống giải thuật quyết
định. Thủ tục thuật toán ra quyết định có nhiệm vụ đưa ra quyết định
y tế dựa trên ba thông số, tên bệnh nhân, mã bệnh nhân, loại cảm
biến và dữ liệu cảm biến hiện tại. Khi chương trình nhận dữ liệu từ
cảm biến, thuật toán sẽ kiểm tra nếu dữ liệu cảm biến là bình thường
hay bất bình thường dựa trên giá trị bình thường từ kết quả kiểm tra
y tế và các chính sách y tế đối với bệnh nhân được định nghĩa trong
hệ thống. Trong mối quan hệ sức khỏe, giá trị bình thường của các
kết quả kiểm tra y tế thường được mô tả như là biến của các đại


10
lượng hay giá trị của những người khỏe mạnh. Giá trị tham khảo
thường được xác định bởi giá trị cao nhất và thấp nhất của những
người bình thường.
Mỗi bệnh nhân có một hồ sơ chính sách y tế trong hồ sơ hệ
thống với loại cảm biến, để hỗ trợ hệ thống tạo ra quyết định y tế phù
hợp. Ví dụ, một vài bệnh nhân có bệnh mãn tính, trong một vài
trường hợp, đội ngũ y tế xem xét một vài thay đổi với các thông số
bình thường trong các kiểm tra y tế. Đội ngũ y tế có thể đưa ra các
chính sách đặc biệt cho mỗi bệnh nhân dựa trên tình trạng bệnh nhân.
Ví dụ:
Ví dụ 1:
Nếu patient_id = “1” & SpO < “89” & temp > “37.5” = “bệnh nhân
cần theo dõi” & ra quyết định & gửi cảnh báo tới bác sỹ.
Ví dụ 2:

Nếu patient_id = “2” & SpO < “85” & temp > “39” = “bệnh nhân
cần theo dõi” & ra quyết định & gửi cảnh báo đến bác sỹ.
Nếu dữ liệu là bình thường, thuật toán sẽ lưu dữ liệu này
trong bảng thông tin cảm biến trong cơ sở dữ liệu để thực hiện truy
vấn lịch sử dữ liệu. Hơn nữa, thuật toán sẽ tạo quyết định y tế dựa
trên dữ liệu y tế lịch sử của bệnh nhân. Nếu bệnh nhân không có bất
kì dữ liệu lịch sử y tế trong cùng điều kiện, hệ thống sẽ thực hiện
quyết định y tế dựa trên lịch sử dữ liệu y tế của bệnh nhân trong cùng
điều kiện sức khỏe.


11

1.6. Phê duyệt quyết định
Sau khi hệ thống tạo quyết định thích hợp, những quyết định
được gửi tới đội ngũ y tế có trách nhiệm chăm sóc theo dõi sức khỏe
bệnh nhân và thực hiện phê duyệt quyết định. Có nhiều cách để gửi
cảnh báo cho đội ngũ y tế như gửi sms hay email. Họ có thể sử dụng
trình duyệt hay thiết bị di động để xem xét và cập nhật quyết định.
Đội ngũ y tế có trách nhiệm sẽ xem xét thông tin lịch sử của bệnh
nhân dựa trên các đơn thuốc và các bệnh mãn tính. Sau đó, đội ngũ y
tế sẽ quyết định nếu quyết định được tạo ra bởi hệ thống phù hợp với
tình trạng của bệnh nhân hay họ sẽ thực hiện thay đổi và cập nhật
chúng. Sau khi đội ngũ y tế chấp nhận quyết định, hệ thống sẽ chấp
nhận quyết định, thực hiện lưu lại và gửi các quyết định đã được
chấp nhận tới bệnh nhân để theo sự chỉ dẫn y tế.
Một số thuận lợi của hệ thống đưa ra, bao gồm:
 Cung cấp dữ liệu theo thời gian thực.
 Hạn chế việc thu thập dữ liệu theo phương pháp thủ
công, dễ gây ra lỗi dữ liệu.

 Cho phép theo dõi lượng lớn bệnh nhân không phụ
thuộc vào đội ngũ y tế.
 Sử dụng hợp lý giường bệnh, tiết kiệm chi phí đầu tư.


12

1.7. Mô tả phần cứng hệ thống
1.7.1. Giới thiệu kit Raspberry Pi
1.7.1.1. Giới thiệu

Hình 1.6: Board Raspberry Pi
1.7.1.2. Cấu hình của Raspberry Pi
1.7.1.3. Kết nối của Raspberry Pi
1.7.1.4. Giới thiệu hệ điều hành cho Raspberry Pi

1.7.2. Board cảm biến e-Health

Hình 1.10: Các cổng giao tiếp in/out board e-Health mặt trên


13

Hình 1.11: Các cổng giao tiếp in/out board e-Health mặt dưới

Hình 1.12: Board e-Health gắn trên Arduino


14

1.7.3. Board kết nối Raspberry Pi với Arduino

Hình 1.13: Board kết nối Raspberry Pi với Arduino

Hình 1.14: Sơ đồ các chân của board kết nối Raspberry
Pi với Arduino.


15

Chương 2 – LẬP TRÌNH LẤY DỮ LIỆU

CẢM BIẾN
2.1. Thiết bị đo nhịp tim và nồng độ Oxy trong máu CMS50D+
2.1.1. Giới thiệu

Hình 2.1: Thiết bị đo nhịp tim và nồng độ Oxy trong
máu

2.1.2. Thông số kỹ thuật
2.1.3. Nguyên lý hoạt động
2.1.4. Độ chính xác của SpO2
2.1.5. Lập trình lấy dữ liệu SpO2


16

2.2. Cảm biến đo nhiệt độ cơ thể
2.2.1. Giới thiệu

Hình 2.2: Cảm biến đo nhiệt độ cơ thể

a. Nhiệt độ bình thường
b. Những thay đổi sinh lý của nhiệt độ
c. Nhiệt độ bất thường
d. Hạ thân nhiệt:

2.2.2. Lập trình lấy dữ liệu nhiệt độ
2.3. Cảm biến nhịp thở
2.3.1. Giới thiệu

Hình 2.3: Cảm biến nhịp thở


17
a. Nhịp thở bình thường
b. Sự thay đổi sinh lý
c. Sự thay đổi bệnh lý

2.3.2. Lập trình lấy dữ liệu luồng thở
2.4. Cảm biến hướng nằm
2.4.1. Giới thiệu

Hình 2.4: Cảm biến hướng nằm

2.4.2. Lập trình lấy dữ liệu hướng nằm
2.5. Cảm biến đo điện tim ECG
2.5.1. Giới thiệu

Hình 2.5: Cảm biến đo điện tim ECG

18

2.5.2. Nguyên lý

Hình 2.6: Di chuyển dòng điện của tim. Từ hạch SA trong tâm
nhĩ chuyển xuống hạch AV và lan vào tâm thất (x giây)

2.6. Thiết kế CSDL và Website
2.6.1. Mô hình liên kết thực thể - quan hệ
2.6.1.1. Các kiểu thực thể


19
Bảng 2.1 Các kiểu thực thể - quan hệ
Kiểu thực thể

Các thuộc tính

Thuộc
tính khóa

config

mac, patient_id, use_temp, use

mac

pulse, use SpO

patient

id, lastname, firstname, sex,

id

phone
physician

id, lastname, fistname, sex, phone

id

Physician_patie

id, physician_id, patient_id

id

pulse

id, point, pulse, patient_id

id

temp

id, point, temp, patient_id

id

SpO

id, point, SpO, patient_id

id

flow

id, point, flow, patient_id

id

ecg

id, point, ecg, patient_id

id

pos

id, point, pos, patient_id

id

guisms

Guisms_id, temp_id, SpO_id,

guisms_id

nt

pulse_id, pos_id, flow_id, ecg_id
patient_id, physician_id,
status_guisms, status_approval


20
2.6.1.2. Mô hình quan hệ

Hình 2.7: Mô hình quan hệ

2.6.1.3. Các bảng dữ liệu
Bảng 2.2: Bảng dữ liệu Config
STT

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Kích cỡ

1

mac

varchar(17)

17

địa chỉ mac

2

patient_id

int

10

mã bệnh nhân

3

use_temp

boolean

Ghi chú

sử dụng TB Temp


21
Bảng 2.3: Bảng dữ liệu Patient
STT

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Kích cỡ

1

id

int

10

mã bệnh nhân

2

sex

varchar

45

giới tính

3

phone

varchar

45

số điện thoại

Ghi chú

Bảng 2.4: Bảng dữ liệu Physician
STT

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Kích cỡ

1

id

int

10

mã bác sỹ

2

sex

varchar

45

giới tính

3

phone

varchar

45

số điện thoại

Ghi chú


22
Bảng 2.5: Bảng dữ liệu Temp
STT

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Kích cỡ

1

id

int

10

2

point

datetime

3

temp

int

10

giá trị temp

3

patient_id

int

10

mã bệnh nhân

Ghi chú
mã giá trị temp
thời điểm

Bảng 2.6: Bảng dữ liệu Pulse
STT

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Kích cỡ

1

id

int

10

2

point

datetime

3

pulse

int

10

giá trị pulse

4

patient_id

int

10

mã bệnh nhân

Ghi chú
mã giá trị pulse
thời điểm


23

2.6.2. Giao diện Website

Hình 2.8: Giao diện chính Website

Hình 2.9: Giao diện dữ liệu cảm biến