Sensor de presión arterial basado en internet de las cosas IoT para el monitoreo continuo y remoto del paciente con accidente cerebrovascular AVC

Abstract

Este proyecto implementa un sensor de presión arterial basado en tecnología IoT para el monitoreo continuo y remoto de pacientes con accidente cerebrovascular utilizando un dispositivo portátil que integra el microcontrolador ESP32 y el sensor óptico MAX30102 para capturar señales fotopletismográficas no invasivas que son procesadas mediante algoritmos de Machine Learning en un servidor Flask desplegado en la nube para estimar la presión arterial sistólica y diastólica en tiempo real, clasificando automáticamente los niveles de riesgo según las guías médicas internacionales y almacenando los datos en una base de datos MySQL para seguimiento histórico, el sistema implementa comunicación inalámbrica Wi-Fi siguiendo el protocolo IEEE 802.11 para transmitir datos mediante HTTP/TCP-IP y cuenta con un sistema dual de alertas que incluye notificaciones locales a través de un buzzer integrado y alertas remotas vía WhatsApp utilizando la API de CallMeBot cuando se detectan valores críticos de presión arterial, la validación del prototipo demostró una autonomía operativa de aproximadamente 5 horas con batería de polímero de litio de 900 mAh y capacidad de recarga completa en 2 horas, representando una solución innovadora que complementa los métodos tradicionales de medición sin reemplazarlos y facilitando el monitoreo prolongado de pacientes con antecedentes cerebrovasculares para mejorar la prevención de eventos recurrentes y optimizar la calidad de vida mediante intervención médica oportuna.