Descargar

Sistema de Bajo Coste para la Monitorización de la
Saturación de Oxígeno
M. Boluda Terol1, D. Ruiz Fernández2
1
Grupo de investigación IBIS, Universidad de Alicante, Alicante, España, mbt14@alu.ua.es
Dpto. Tecnología Informática y Computación, Universidad de Alicante, Alicante, España,
druiz@dtic.ua.es
2
Resumen
Los problemas pulmonares constituyen un grupo de
enfermedades que son causa de elevados costes sanitarios y,
habitualmente, de una reducción de calidad de vida en los
pacientes. La medida de la saturación de oxígeno es una
herramienta importante en el seguimiento de la evolución de la
mayoría de estas enfermedades. En este trabajo se plantea el
desarrollo de un sistema ambulatorio para facilitar la
monitorización de forma remota de la saturación de oxígeno,
utilizando dispositivos de bajo coste y maximizando los
criterios de usabilidad.
1.
Introducción
Hoy en día nos encontramos con un sinfín de
enfermedades que afectan al aparato respiratorio: asma,
bronquitis crónica, neumotórax, enfermedad pulmonar
obstructiva crónica (EPOC), edema pulmonar, cáncer de
pulmón… Muchas de ellas son cada vez más frecuentes
debido a la mala calidad del aire o a hábitos poco
saludables como el consumo de tabaco [1][2], con lo que
las visitas al médico y las hospitalizaciones de urgencia
se realizan también con mayor frecuencia [3]. Todo esto
supone un importante aumento en el coste de la
asistencia sanitaria, no solamente debido a los ingresos
hospitalarios como consecuencia de episodios agudos,
sino también como consecuencia de la atención sanitaria
a los largo de la vida de los enfermos (la mayoría de
estas enfermedades son crónicas) [4][5][6]. Además,
todas estas enfermedades conllevan una importante
reducción en la calidad de vida de los pacientes.
El nivel de saturación de oxígeno en sangre se
monitoriza a través de un pulsioxímetro, que es un
dispositivo no invasivo que, normalmente en forma de
pinza, se coloca en el dedo. El dispositivo emite luz con
dos longitudes de onda diferente, una caracteriza la
oxihemoglobina y la otra la hemoglobina reducida. La
comparación de la absorción de la luz respecto a la
absorción basal proporciona el porcentaje de
oxihemoglobina. Para que el dispositivo reconozca
alguna señal es necesaria la presencia de pulso arterial.
Además de la saturación de oxígeno, los pulsioxímetros
suelen proporcionar también la frecuencia cardiaca.
Un seguimiento más exhaustivo de los pacientes con
enfermedades crónicas pulmonares puede evitar o
reducir el número de episodios agudos que suelen derivar
en el ingreso del paciente con carácter de urgencia. La
telemedicina es una buena herramienta para facilitar el
seguimiento del paciente desde su propio domicilio e,
incluso, favorecer los autocuidados y la autogestión de
su enfermedad [7][8][9] Este seguimiento exhaustivo
puede derivar en una reducción de costes gracias a la
anticipación de episodios agudos, que permita tratarlos
para que tengan el menor efecto posible sobre el paciente
y, por tanto, reducir las hospitalizaciones. Esta reducción
también afecta a la calidad de vida de los pacientes que
pueden evitar hospitalizaciones.
Un objetivo importante del trabajo que se presenta es el
bajo coste de los dispositivos; por ello nos planteamos el
uso de dispositivos de hardware libre que cada vez son
más populares por su precio y su versatilidad a la hora de
realizar proyectos de bajo coste[10]. Además, se
pretende que la propuesta derive en un prototipo cuyo
uso sea muy intuitivo.
Tras la introducción que se ha presentado, se explican
otros trabajos que abordan desde diferentes perspectivas
el problema que se trata en este artículo. Seguidamente
se detalla el diseño del sistema y se finaliza con el
apartado de conclusiones.
2.
Estado del arte
Se han realizado multitud de estudios para analizar el uso
de sistemas de telemedicina. Por una parte tenemos
aquellos que se han centrado en el uso intuitivo y
sencillo para no causarle complicaciones al paciente,
como es el caso de Telkit [11]. Por otra parte los que se
basan en el análisis de la mejoría en la evolución de la
enfermedad como [12] y [13] en los que se analiza la
reducción de riesgo y mortandad en pacientes ingresados
en su domicilio con casos de enfermedades
cardiovasculares y EPOC, respectivamente.
Podemos encontrar diversos proyectos y trabajos que se
centran en el campo de la telemedicina, sin embargo,
totalmente funcionales hay muy pocos, debido a que es
una técnica que se está introduciendo paulatinamente en
el sistema sanitario. Algunos de estos proyectos son los
siguientes:

El sistema eAcute [14] es uno de los pocos que han
llegado
a
comercializarse,
cubriendo
la
monitorización de diversas enfermedades crónicas.

El sistema SAMON sobre el SAHS (Síndrome de
Apneas-hipopneas del Sueño) [15], donde se
emplean técnicas de minería de datos para hacer un
seguimiento del estado del paciente y realizar
estudios predictivos a partir de datos de oximetría.

El proyecto PROMETE sobre la EPOC[16] está
enfocado a pacientes de edad avanzada, que además
de recoger sus datos de saturación de oxígeno, se les
aplica terapias de oxígeno de larga duración.

Proyectos en los que se ha estudiado implantar la
monitorización con tecnología móvil [17] y
tecnología 3G/GSM [18].
cable pero podría realizarse también de forma
inalámbrica (con tecnología 3G o incluso a través de
comunicación GSM).

El subsistema de gestión consistirá en un servidor
donde se almacenará la información de cada
paciente y la evolución de sus constantes. Esta
información podrá se accedida por el personal
médico en todo momento. También se puede
implementar algún sistema de alerta que según la
evolución advierta al médico de un posible futuro
episodio agudo.
En general, los resultados de
los proyectos de
telemedicina en el domicilio de los pacientes coinciden
en que se aprecia un resultado notable en cuanto a
reducción de costes de gestión y un descenso de gastos
hospitalarios [19].
Tras revisar los proyectos existentes, se propone el
desarrollo de un sistema sencillo, intuitivo para el
paciente y de bajo coste. Para ello se utilizará tecnología
inalámbrica y dispositivos de hardware libre. Además, se
intentará reducir al máximo la interacción del paciente
con el sistema facilitando un uso intuitivo del mismo. En
este sentido, el objetivo último es que el paciente se
coloque el pulsioxímetro y, de forma automática, el
sistema registre los valores de saturación de oxígeno y
los almacene en el lugar correspondiente.
3.
Diseño del sistema
El sistema que se ha desarrollado está dividido en tres
componentes o módulos principales (figura 1): el
dispositivo de recogida de la información clínica, el
módulo de control y el subsistema de gestión. A
continuación se explican brevemente cada parte:


El dispositivo de recogida de información clínica es
un pulsioxímetro genérico con tecnología Bluetooth.
La conexión inalámbrica del dispositivo, aunque no
es necesaria (se podría conectar a través de un
cable), sí que resulta conveniente para mejorar la
facilidad de uso (el paciente puede medirse la
saturación de oxígeno sin dsplazarse: el
pulsioxímetro irá a él). No resulta necesaria ninguna
característica adicional. En el caso concreto del
prototipo se ha utilizado un pulsioxímetro con
bluetooth de la empresa Sherry Medical (Shanghai).
En la implementación del dispositivo de control
utilizaremos un Raspberry Pi, que se trata de un
ordenador de placa reducida. Necesita una tarjeta SD
para poder arrancar un sistema operativo (software
libre basados en Unix). A este dispositivo se le
conectará un módulo bluetooth para la comunicación
con el pulsioxímetro. También permite la conexión
de una pantalla para acceder de forma local a la
información que se va obteniendo durante la
monitorización. Para poder acceder a los datos, el
dispositivo de control está conectado a Internet. En
el prototipo desarrollado esta conexión es a través de
Figura 1. Organización del Sistema
Cabe destacar el automatismo de control de la
monitorización incorporado en el sistema, según el cual
las escrituras se realizan con diferentes frecuencias según
la lectura dada: si se están recibiendo datos de SpO2
óptimos (alrededor del 99% y 95%) la escritura se
demorará unos cinco minutos; por el contrario, si se está
recibiendo una saturación de oxígeno muy baja (por
debajo de 95% ya se considera grave, por debajo de 92%
puede tratarse de enfermedades pulmonares crónicas) la
frecuencia de lectura aumentará; por debajo de 92% la
frecuencia de lectura será de tres segundos. Con un
índice de hipoxia (menos del 80%), se indicará la
necesidad de una hospitalización de urgencia.
Otro automatismo a señalar es que el sistema detectará
cuando se ha producido un error de lectura. Estudiando
las variables de tiempo y saturación de oxígeno, se puede
averiguar si la lectura que se está dando es válida: si hay
un pico de bajada o de subida en un tiempo muy corto,
probablemente se trate de un fallo del pulsioxímetro.
Los resultados obtenidos podrían visualizarse en una
pantalla a la que estará conectado el Raspberry Pi,
mostrándose localmente en forma de gráfico. De esta
forma, el personal al cuidado del enfermo puede
observar el estado del paciente. Las notificaciones
importantes vendrán acompañadas de un efecto sonoro
para captar la atención del cuidador correspondiente.
Si el resultado obtenido es grave (un nivel de saturación
muy bajo), se ha incorporado la opción de notificar la
situación al personal sanitario vía email o desde su
plataforma web (a través del subsistema de gestión) con
un aviso.
Un típico escenario de uso podría consistir en un
paciente de edad avanzada con cierto nivel de
dependencia y una enfermedad pulmonar crónica. El
paciente utilizaría diariamente el pulsioxímetro para
monitorizar su saturación de oxígeno. Para ello, desde la
propia cama del paciente (sin necesidad de desplazarse)
se colocaría el pulsioxímetro en el dedo. De forma
automática, el módulo de control (basado en una placa
Raspberry Pi) se encargaría de recoger los datos
enviados por bluetooth desde el pulsioxímetro. Dichos
datos son almacenados por motivos de seguridad en el
dispositivo de control (para poder repetir la transmisión
en caso de error) y transmitidos vía Internet al
subsistema de gestión. El subsistema de gestión se
encarga de almacenarlos en una base de datos, donde el
personal médico podrá acceder remotamente a través de
una plataforma web para poder hacer una valoración
clínica de los datos obtenidos.
para ello, mostramos los resultados localmente desde
terminal (figura 3)
Es importante destacar que en todo momento se ha
considerado que el subsistema de gestión está formado
por un equipo en las instalaciones del centro clínico que
se encarga del seguimiento del paciente. De esta manera,
los datos se ven cubiertos por la protección que el centro
haya destinado a las históricas clínicas de sus pacientes.
Para el acceso remoto a los resultados, se ha construido
el prototipo de página web que emplearía el personal
sanitario para acceder a las lecturas que se han realizado
(figura 4).
Figura 3. Resultados en local.
El bajo coste es otro objetivo alcanzado por nuestro
prototipo. Actualmente, si valoramos el sistema con los
elementos mínimos para que sea funcional,
necesitaríamos por cada paciente un Raspberry Pi (35€),
un pulsioxímetro genérico (alrededor de 20€) y un
adaptador bluetooth (2€); esto hace un total de 57€. A
este resultado habría que añadir el sistema de gestión que
podría ser cualquier equipo del hospital conectado a
Internet y que, además, sería común para todos los
pacientes monitorizados.
3.1.
Prototipo de montaje
A continuación se muestra el prototipo de montaje que se
ha empleado en el proyecto. Donde se encuentra el
dispositivo de control conectado a la red, escuchando vía
bluetooth los datos que le envía el pulsioxímetro (figura
2).
Figura 4. Acceso remoto a resultados.
El sanitario para poder visualizar los datos recogidos,
tendrá que seleccionar la fecha y el rango de horas que le
interese para el estudio y análisis de los mismos.
4.
Conclusiones
El sistema que aquí proponemos se ha implementado
para poder controlar los niveles de saturación de oxígeno
de los pacientes con problemas pulmonares; además, esta
monitorización se puede hacer con el paciente en el
domicilio y de forma inalámbrica. De esta manera se
pueden reducir costes en las gestiones hospitalarias y
ofrecer una alternativa más económica respecto a otros
sistemas de telemedicina aplicada a pacientes ingresados
en su domicilio.
Figura 2. Prototipo del Sistema.
3.2.
Resultados experimentales
En primer lugar comprobamos que los resultados fueran
almacenados por el dispositivo de control correctamente,
Otra ventaja del sistema es que no es necesaria la
interacción con el paciente por lo que resulta
especialmente adecuado para aquellos pacientes de edad
avanzada o con un alto grado de dependencia.
Por último conviene plantear que éste sistema podría
ampliarse con la monitorización de otros dispositivos
inalámbricos y extender su funcionalidad.
[11]
LIlholt PH, Heiden S, Hejlesen OK. User Satisfaction and
Experience with a Telehealth System for the Danish
TeleCare North Rial: A Think-Aloud Study. (Consultada:
septiembre 2014)
[12]
Polisena J, Tran K, Cimon K, Hutton B, McGill S, Palmer
K, Scott RE. Home thelehalth for congestive heart failure:
a
systematic
review
and
meta-analysis.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20008054
(Consultada: septiembre 2014)
[13]
Polisena J, Tran K, Cimon K, Hutton B, McGill S, Palmer
K, Scott RE. Home thelehalth for chronic obstructive
pulmonary disease: a systematic review and metaanalysis. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20197355
(Consultada: septiembre 2014)
[14]
Proyecto gestionado por
Phillips “eAcute”:
http://www.hospitaltohome.philips.com
(Consultada:
septiembre 2014)
[15]
Alfredo Burgos Llamo. Telemonitorización en tiempo real
del Síndrome de Apneas-Hipopneas del Sueño (SAHS).
Tesis doctoral.San Sebastián, Noviembre 2009, pp 58-60.
[16]
Segrelles Calvo G, Gómez-Suárez C, Soriano JB, Zamora
E, Gónzalez-Gamarra
A, González-Béjar
M, Jordán
A, Tadeo E, Sebastián A, Fernández G,Ancochea J. A
home telehealth program for patients with severe COPD:
the
PROMETE
study.
Web
de
PubiMed.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24433744
(Consultada: agosto 2014)
[17]
Keerthika, A., & Ganesan, R. (2013, April). Pervasive
health care system for monitoring oxygen saturation using
pulse oximeter sensor. In Information & Communication
Technologies (ICT), 2013 IEEE Conference on (pp. 819823). IEEE.
[18]
H. Ding, Y. Moodley, Y. Kanagasingam, and M.
Karunanithi. A Mobile-Health System to Manage Chronic
Obstructive Pulmonary Disease Patients at Home.2012
IEEE Conference.
[19]
Aljarab S, Smith TR, Owens M, Areno JP, Caldito G. A
home telemonitoring program reduced exacerbation and
healthcare utilization rates in COPD patients with frequent
exacerbations.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23082792
(Consultada: agosto 2014)
Referencias
[1]
José R. Banegas, Lucía Díez-Gañán, Beatriz BañuelosMarco, Jesús González-Enríquez, Fernando VillarÁlvarez, José M. Martín-Moreno, Rodrigo CórdobaGarcía, Alfonso Pérez-Trullén, Carlos Jiménez-Ruiz
Mortalidad atribuible al consumo de tabaco en España en
2006
[2]
Paolo
Carrer,Dimitris
Kotzias,Edith
M.A.L.
Rameckers,Olli
Seppänen,Johanna
E.M.H.
van
Bronswijk.Giovanni Viegi. Towards healthy air in
Dwellings in Europe THADE the report pp 18-35
Nápoles, Italia, 2004
[3]
Stephen Sidney, Michael Sorel, Charles P. Quesenberry,
Cynthia DeLuise, Stephan Lanes, Mark D. Eisner, COPD
and Incident Cardiovascular Disease Hospitalizations and
Mortality: Kaiser Permanente Medical Care Program
[4]
Luis Fernando Casas Méndez, Concepción Montón
SolerMarisa Baré Mañas, Jordi Casabon Salas,Xavier
Pomares Amigó, Urko Aguirre Larracoechea.Hospital de
día de enfermedades respiratorias: impacto sobre la tasa de
ingresos hospitalarios por exacerbaciones de la
enfermedad pulmonar obstructiva crónica 2011
[5]
Dres. Hernán Rowensztein, Graciela Demirdjiany Josefa
Rodríguez Carga de enfermedad y costos asociados a las
internaciones por infección respiratoria aguda en niños
2007
[6]
Luz Myriam Reynales-Shigematsu, MD, M en C; Sergio
Arturo
Juárez-Márquez,
MD;
Raydel
ValdésSalgado.Costos de atención médica atribuibles al
tabaquismo en el IMSS, Morelos 2005
[7]
Paula de Toledo Heras. Propuesta de un modelo de
sistema de telemedicina para la atención sanitaria
domiciliaria. Tesis doctoral. Madrid 2003, p 28
[8]
Olga Ferrer-Roca. Telemedicina.Panamericana, 2001, pp
90-2(ISBN: 9788479036065)
[9]
Guy Pare, Mirou Jaana, Claude Sicotte. Systematic
Review of Home Telemonitoring for Chronic Diseases:
The
Evidence
Base.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2244878/
(Consultada: septiembre 2014)
[10]
Joshua M. Pearce Building Research Equipment with
Free, Open-Source Hardware revista Science AAS vol
337 issn 1228183