| dc.description.abstract | La escasa adherencia en los tratamientos médicos es uno de los problemas más grandes que se afrontan en la medicina. Una adherencia escasa reduce los beneficios clínicos provistos por un tratamiento e incrementa la probabilidad de una hospitalización, especialmente en enfermedades crónicas, mientras que una buena adherencia incrementa la efectividad del tratamiento y promueve un estilo de vida saludable. Esto afecta directamente tanto el estilo de vida del paciente como los costos y la calidad del sistema de salud. Las tecnologías wearableson una gran herramienta para medir y promover la adherencia médica porque permiten el monitoreo del comportamiento en casa de los pacientes y también puede proporcionarle al pacienterecordatorios y realimentaciónsobre su proceso.Este proyecto afronta la escasa adherencia monitoreando actividades humanas a través del movimiento del brazo, esto puede ayudar a los médicos a entender si el paciente está siguiendo recomendaciones tales como consumir una pastilla. El enfoque que le dimos a este proyecto es el diseño de un sistema que puede adquirir señales acelerométicas del antebrazo para luego enviarlas a un smart-phone.Para poder luego procesar los datos y hace un reconocimiento de gestos, el smart-phoneconectado al dispositivo envía los datos recolectados a la nube.El sistema diseñado incluye software y hardware. El dispositivo wearable diseñado para esta aplicación es una pulsera. El hardware incluye un IMU de seis ejes que incluye un acelerómetro y un giroscopio. El dispositivo realiza una adquisición de datos solo cuando el smart-phonese lo solicita vía Bluetooth. Considerando que elfuncionamiento delsoftware para reconocimiento de gestos (queno fue desarrolladoen esta tesis) se basa en el reconocer el patrón demovimiento delgesto específicoque va a ser detectado, personalizado en cada paciente, se necesita una función de entrenamiento dónde cada gesto sea adquirido unívocamenteen una sesión dedicada para ello. El diseño del softwareincluyeuna interfaz para dos tipos de usuario: usuario regulare y usuario experto, cada uno tiene interacciones diferentes con el sistema. El usuario experto(médico) especificalos gestos que van a ser monitoreados y el modo de entrenamiento, lo que quiere decir que puede crear y entrenar gestos paralos usuarios regulares y también administrar las alarmas. Mientras que el usuario regular (paciente) puede entrenar los gestos que ya existan y administrar las alarmas dependiendo de cuando necesite tomar la medicación. Para almacenar todos estos datos también se diseñó una base de datos en la nube.En el documento se encuentran todas las consideraciones que se tuvieron en cuenta para el diseño del circuito, los esquemáticos y el layout, la máquina deestados del firmware con el que se programó el microcontrolador, también está consignado un método sugerido para probar el dispositivo. También se presenta el diagramade casos de usoy el diagrama de actividaddel sistema; el diagrama de clases, diagrama entidad-relación descripción técnica de las tables y las consultas de la base de datos; y una representación preliminar del ambiente de la aplicación móvil. | spa |
