IoT-система збору та первинної обробки біомедичних показників пацієнтів на базі Raspberry Pi та ESP32

Abstract

Предмет дослідження – методи, математичні моделі, засоби та програмно-апаратна реалізація IoT-системи для моніторингу біомедичних показників пацієнтів. Мета роботи – розроблення IoT-системи для збору, алгоритмічної обробки та візуалізації біомедичних даних пацієнтів у режимі реального часу на базі мікроконтролера ESP32 і одноплатного комп’ютера Raspberry Pi. Для досягнення поставленої мети вирішено такі основні завдання: − проведено аналіз сучасних IoT-рішень та апаратних платформ у сфері медичного моніторингу; − розроблено математичні моделі фільтрації шумів та структуру даних для ефективного зберігання часових рядів; − обґрунтовано вибір архітектури системи та інструментів розробки; − спроєктовано апаратну частину комплексу та програмну логіку взаємодії компонентів; − реалізовано функціональний прототип системи та виконано його тестування. Практична значимість полягає у можливості застосування створеної системи для організації дистанційного медичного нагляду в клініках або в домашніх умовах, а також у навчальному процесі під час вивчення дисциплін IoT і комп’ютерної інженерії. Апробація роботи. Основні положення роботи доповідались на XXVIII Всеукраїнській науково-практичній конференції «Могилянські читання – 2025» (м. Миколаїв). Результати дослідження також пройшли апробацію під час лабораторних випробувань на кафедрі комп’ютерної інженерії ЧНУ ім. Петра Могили. Основні результати роботи за розділами: У першому розділі проведено аналіз предметної області, досліджено існуючі комерційні й відкриті IoT-рішення, обґрунтовано вибір апаратної бази (ESP32, Raspberry Pi) та сформовано вимоги до системи. У другому розділі виконано математичну формалізацію задачі моніторингу, обґрунтовано вибір методів цифрової фільтрації сигналів та розроблено інфологічну модель структури даних для їх ефективного зберігання. У третьому розділі спроєктовано архітектуру трирівневої IoT-системи, розроблено електричні схеми підключення сенсорів (MAX30102, DS18B20) та алгоритми взаємодії компонентів через протокол MQTT. У четвертому розділі реалізовано програмне забезпечення (Firmware для ESP32, серверна частина на Python/Flask), налаштовано середовище візуалізації Grafana та проведено комплексне тестування системи, яке підтвердило її працездатність та метрологічну точність. Кваліфікаційна робота містить: 109 сторінок, 6 таблиці, 20 рисунків та 62 джерел посилання. The development of Internet of Things (IoT) technologies creates new opportunities for automated collection and analysis of biomedical data, which is of great importance for modern medicine. The need for continuous monitoring of patients' vital signs, especially in remote or home settings, necessitates the development of accessible, flexible, and reliable remote monitoring systems. The use of low-cost hardware platforms, such as Raspberry Pi and ESP32, allows for the creation of energy-efficient solutions suitable for practical application in the healthcare sector. Object of research – the process of collecting and primary processing of biomedical data using Internet of Things technologies. Subject of research – methods, mathematical models, tools, and hardware-software implementation of an IoT system for monitoring patient biomedical indicators. Aim of the work – to develop an IoT system for collecting, algorithmically processing, and visualizing patient biomedical data in real-time based on the ESP32 microcontroller and the Raspberry Pi single-board computer. To achieve this goal, the following main tasks were solved: − an analysis of modern IoT solutions and hardware platforms in the field of medical monitoring was conducted; − mathematical models for noise filtering and a data structure for efficient storage of time series were developed; − the choice of system architecture and development tools was justified; − the hardware part of the complex and the software logic of component interaction were designed; − a functional prototype of the system was implemented and tested. Practical significance lies in the possibility of applying the created system for organizing remote medical supervision in clinics or at home, as well as in the educational process when studying IoT and computer engineering disciplines. Approbation of the work. The main provisions of the work were reported at the XXVIII All-Ukrainian Scientific and Practical Conference "Mohyla Readings – 2025" (Mykolaiv). The research results were also tested during laboratory trials at the Department of Computer Engineering of Petro Mohyla Black Sea National University. Main results of the work by chapters: In the first chapter, an analysis of the subject area was conducted, existing commercial and open IoT solutions were investigated, the choice of hardware base (ESP32, Raspberry Pi) was justified, and system requirements were formulated. In the second chapter, a mathematical formalization of the monitoring task was performed, the choice of digital signal filtering methods was justified, and an infological model of the data structure for their efficient storage was developed. In the third chapter, the architecture of the three-tier IoT system was designed, electrical connection schematics for sensors (MAX30102, DS18B20) were developed, as well as algorithms for component interaction via the MQTT protocol. In the fourth chapter, the software was implemented (Firmware for ESP32, server part on Python/Flask), the Grafana visualization environment was configured, and complex system testing was conducted, confirming its operability and metrological accuracy. The qualification work contains: 109 pages, 6 tables, 20 figures, and 62 references.