Diseño e implementación de un prototipo basado en Internet de las Cosas (IoT) empleando sensores de oximetría de pulso y redes neuronales artificiales para determinar el nivel de hemoglobina de manera no invasiva en niños y adolescentes en el distrito de Villa María del Triunfo

Abstract

La tesis tiene como objetivo diseñar e implementar un prototipo basado en Internet de las cosas (IoT) haciendo uso de sensores de oximetría de pulso y redes neuronales artificiales para determinar el nivel de hemoglobina de manera no invasiva en niñas, niños y adolescentes que asisten los establecimientos denominados “Ollas Comunes” de la zona de Nuevo Milenio en el distrito de Villa María del Triunfo. La investigación tiene una metodología de enfoque cuantitativo, de alcance exploratorio y diseño experimental, además, se encuentra dividido en cinco fases. En la primera fase se establece información para la identificación y clasificación del paciente, luego la segunda fase involucra el desarrollo del prototipo contemplando el diseño del software y hardware, asimismo, en la tercera fase se describe la elaboración del sistema de red neuronal artificial, incluyendo datos de entrenamiento basados en resultados de niveles de hemoglobina en sangre y el nivel de saturación de oxígeno obtenidos de 30 voluntarios conformados por una población en etapa infantil y adolescente, por otra parte, la cuarta fase se establece la comunicación del prototipo con una plataforma en la nube de IoT mediante una red de área amplia de baja potencia LoRaWAN, finalmente en la quinta y última fase se expone como se almacenan y genera la interfaz de datos de los pacientes en la plataforma en la nube de IoT. Los resultados se obtuvieron con datos de prueba tomados de 10 voluntarios conformado por niños y adolescentes, obteniendo un porcentaje de precisión del nivel de hemoglobina no invasivo del sistema de red neuronal artificial del 93.63% frente a las muestras invasivas de los niveles de hemoglobina tomadas de los mismos voluntarios.