Proyecto de ingeniería aplicada
Geolocation system with alarm and monitoring based on IOT for Alzheimer’s patients
Diana Choque Choque 1. Joel Huanca Chavez 2.
1 Estudiante de Ingeniería Electrónica, Universidad Privada del Valle, La Paz, Bolivia. ccdina2@gmail.com
2 Docente de Ingeniería Electrónica, Universidad Privada del Valle, La Paz, Bolivia. jhuancac@univalle.edu
Citar como: Huanca Chavez, J., & Choque Choque , D. Sistema de geolocalización con alarma y monitoreo basado en IOT para personas con Alzheimer. Journal Boliviano de Ciencias, UNIVALLE, 18(53), 48-63. https://doi. org/10.52428/20758944. v18i53.373
Este artículo es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos y condiciones de la Creative Commons. Licencia de atribución (CC BY)(https:// creativecommons.org/licenses/ by/4.0/).
Derechos de autor 2022 Diana Choque Choque, Joel Huanca Chavez.
El presente proyecto propone el diseño de un sistema de geolocalización con alarma y monitoreo basado en internet de las cosas para personas con Alzheimer, el sistema incluye una tarjeta TTGO T- Call ESP32 con SIM800L capaz de conectarse a Internet vía WiFi o GSM y transmitir las coordenadas geográficas capturadas por el módulo GPS Neo 6M, hacia la base de datos Firebase, donde son alojados y gestionados para ser visualizados en una aplicación móvil (GeoLin Maps) que junto a las APIs de Google Maps, generan un mapa y marcadores que indican la ubicación actual, tanto del cuidador como de la persona con Alzheimer.
El sistema está diseñado de tal manera que el rango de proximidad entre la persona cuidadora y la persona con Alzheimer sea configurable, con un mínimo de 10 metros; cuando este rango es sobrepasado, una notificación de alerta es activada y las coordenadas de posicionamiento de la persona con Alzheimer se comienzan a enviar y registrar en tiempo real tanto en la aplicación instalada en el móvil del cuidador como en la base de datos.
Palabras clave: Geolocalización. Alzheimer. IOT. GPS.
ABSTRACT
This project proposes the design of a geolocation system with alarm and monitoring based on the internet of things for people with Alzheimer’s, the system includes a TTGO T-Call ESP32 card with SIM800L capable of connecting to the internet via Wi-Fi or GSM and transmitting the geographic coordinates captured by the Neo 6M GPS module, to the Firebase database, where they are hosted and managed to be displayed in a mobile application (GeoLin Maps) that with the Google Maps APIs, generate a map and markers that indicate the current location of both the caregiver and the person with Alzheimer’s.
The system is designed so that the range of proximity between the caregiver and the person with Alzheimer’s is configurable, with a minimum of 10 meters; when this range is exceeded, an alert notification is activated, and the patient’s
positioning coordinates start to be sent and recorded in real time in the database
and in the caregiver’s mobile application
Keywords: Geolocation. Alzheimer’s. IOT. GPS.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS) el Alzheimer es una enfermedad neurodegenerativa progresiva que implica el deterioro de la memoria, la orientación, el intelecto y la capacidad para realizar actividades de la vida diaria (Organización Mundial de la Salud, 2020). En las primeras etapas de la enfermedad, deambular y perderse es común en las personas que padecen de Alzheimer, se estima que por lo menos el 60% de pacientes deambularán en algún momento y hasta el 50% de ellos serán encontrados accidentados o fallecidos si no son encontrados en un lapso de 24 horas (Brett Parnes, 2008). Según los últimos datos de OMS publicados de 2020 las muertes causadas por Alzheimer/Demencia en Bolivia han llegado a 2.479 (3,29% de todas las muertes). La tasa de mortalidad por edad es de 19,86 por 100,000 de población. Esta enfermedad está dentro del Top 10 de causas de muerte en Bolivia y, en el mundo, el país ocupa el lugar número 51 en el mundo (World Health Organization, 2020).
La enfermedad de Alzeheimer, no solo afecta al paciente, también lo hace con el cuidador principal del enfermo, tarea que normalmente recae en un familiar, por los vínculos emocionales que los unen. El cuidador de pacientes con Alzheimer se ve afectado física y emocionalmente, con niveles de tensión elevados, que provocan el llamado “síndrome del cuidador” (Curto, 2017).
Desde el ámbito tecnológico se desarrollaron diferentes soluciones que permiten la geolocalización de personas con Alzheimer (Alvarez, Jenifer, & Zuleta, 2018), (Pimentel, 2018), (MousaviLou, 2020). El presente proyecto, propone una solución que además colabore con la persona “cuidadora” del paciente, mediante el diseño de un sistema de geolocalización con alarma y monitoreo basado en Internet de las cosas.
La estructura básica de un sistema IoT (Internet of Things) contiene: sensores y actuadores, conectividad, análisis y gestión en la nube, dispositivos e interfaz de interacción (Hattingh, 2022). Es así, que con el fin de estructurar de mejor manera la investigación, el desarrollo del prototipo experimental fue dividido en tres etapas, como se ve en la figura 1:
Obtención y transmisión de coordenadas.
Recolección y visualización de datos.
Notificación y alerta.
A continuación, se describen las características y requerimientos en componentes y herramientas que permitieron la construcción del prototipo.
Requerimientos del sistema
Obtención y transmisión de datos
Para la etapa de obtención de datos se realizó un estudio comparativo de las tres alternativas de geolocalización existentes:
Geolocalización por GSM (Asesoria Tecnológica, 2020).
Geolocalización por WiFi (Creativa, 2021).
Geolocalización por GPS (Space-Based Positioning Navigation Timming, 2021).
De las cuales, la que posee mayor robustez y garantiza una mayor y mejor cobertura es la geolocalización a través de GPS, este sistema de administración estadounidense cuenta con una constelación de 24 satélites que permiten tener una cobertura global basada en triangulación que proporciona coordenadas de latitud, longitud, altitud en tiempo real, además de ser de acceso libre a quien posea un dispositivo receptor (Space-Based Positioning Navigation Timming, 2021).
El dispositivo que fue utilizado para obtener los datos GPS es el GPS NEO 6M por sus características de sensibilidad de recepción (-165dBm), frecuencia de actualización (5Hz), incorpora además memoria EEPROM, indicador de recepción mediante led, conectores Vcc, Rx, Tx, y Gnd por el cual se conectó un microcontrolador mediante interfaz serial. Este dispositivo cuenta (nominalmente) con una precisión de 3m (Dualtronica, 2021), sin embargo, las pruebas realizadas dan un margen de posicionamiento mayor en entornos urbanos (8 a 9 m), por este motivo el margen mínimo de configuración en distancia de separación entre el dispositivo GPS y el del usuario monitor (Cuidador del paciente con Alzheimer) debe ser de 10m.
Para la etapa de transmisión de datos, fue necesario considerar la conectividad inalámbrica y permanente que deben tener los dispositivos de monitoreo y de envío de datos. Se realizó un estudio entre las tecnologías de comunicación de datos usualmente usadas en este tipo de soluciones: Bluetooth, WiFi, GSM. De los cuales GSM - GPRS cumple con los requisitos de cobertura en Bolivia y otros países (30Km por celda aproximadamente) y conectividad (80% de ciudades capitales y ciudades intermedias) (Nperf, 2022). La Tabla 1 muestra cuatro dispositivos que fueron evaluados de acuerdo con las características requeridas por el sistema, siendo el TTGO T-Call V1.3 ESP32 con SIM800L el elegido por cumplir con los requisitos técnicos y económicos del dispositivo, al ser una tarjeta de desarrollo orientada a soluciones IoT. con interfaz de comunicación serial UART y controlado por comandos AT (UnitElectronics, 2021).
Fuente: Elaboración Propia, 2022
Recolección y visualización de Datos
Debido a las características de los datos (posicionamiento) que se tienen que procesar y almacenar se utilizó la plataforma Firebase de Google, la cual tiene características de ser multiplataforma, desarrollo gratuito de aplicaciones, proporciona almacenamiento en tiempo real (hasta 1GB gratuito) y autenticación de usuarios entre otras (hasta 10000 gratuitos por mes) (Firebase, 2022).
El desarrollo de la aplicación se la realizó en Android Studio, por su robustez de funcionalidades y herramientas en la creación de aplicaciones profesionales.
Funcionamiento del prototipo
Como se mencionó anteriormente el sistema comprende de tres etapas, mismas que se muestran en el diagrama de flujo de la figura 2, explicando el funcionamiento del prototipo:
Inicio
A = Coordenadas Alzheimer
B = Coordenadas Cuidador
Obtención de Coordenadas
Transmisión de Coordenadas (GSM o WiFi)
C = Calcular distancia de separación
No
C > D
D = Separación permitida
Procesamiento de Datos
Prototipo del Paciente con
Si
Firebase Almacena B
App GeoLin
Mostrar A y B en Mapa
Móvil del
Alzheimer Base de Datos
Cuidador
El funcionamiento del sistema de geolocalización consiste en la obtención de coordenadas mediante el módulo GPS del dispositivo que se encuentra con el paciente con Alzheimer y el módulo de localización del móvil del cuidador, la primera es transmitida mediante el ESP32-SIM8000L hacia Firebase, la segunda se transmite a la base de datos mediante la conexión a la nube con que el móvil cuente. Ambas posiciones son comparadas con la distancia de separación máxima que se configura previamente en la aplicación (distancia mínima 10 m). Una notificación y alerta es enviada al móvil del cuidador, solo cuando la distancia de separación supera la distancia preconfigurada. Además de la notificación, la base de datos comienza a almacenar el movimiento del paciente con Alzheimer (posiciones) y las muestra en el mapa georreferenciado que tiene la aplicación.
Desarrollo e implementación del prototipo
En la figura 3 se puede observar las conexiones realizadas para la implementación del sistema de geolocalización. Para que el funcionamiento sea el esperado, fue necesario realizar la programación en el IDE de Arduino, con ayuda de las siguientes librerías:
TinyGPS++: Analiza flujos de datos NMEA provenientes del módulo
GPS.
TinyGsmClient: Para la comunicación con el SIM800L.
Wire: Permite comunicarse con dispositivos I2C / TWI.
FirebaseESP32: Permite conectarse a la base de datos Firebase Realtime para leer, almacenar, actualizar, eliminar, respaldar y restaurar datos.
ArduinoHttpClient: Para facilitar la interacción con los servidores web de Arduino.
Con estas librerías se configuraron los puertos de transmisión y recepción para la comunicación con el módulo GPS y la configuración del modem 2G para el ESP32-SIM800L, mediante la declaración del APN de la compañía telefónica. Para el almacenamiento y recepción de las coordenadas transmitidas por el dispositivo, se creó una base de datos en tiempo real en Firebase de Google, para lo cual se procedió a crear un registro con host y autenticación, mismos que se configuraron en el ESP32-SIM800L para una correcta comunicación. Para la visualización de las coordenadas en un mapa georreferenciado se desarrolló una aplicación móvil en Android Studio cuyo nombre es “GeoLinMaps”, donde se definieron parámetros como el nombre del paquete (com.example.geolin), mínimo SDK (versión más baja de Android), conexión con Firebase del tipo RealTime Database.
Para el desarrollo de la interfaz de usuario visible en pantalla, se aprovechó que Android Studio permite reducir la complejidad del diseño al declarar la estructura en un simple archivo .xml definido con elementos muy intuitivos, de tal manera de tener las opciones: Manual de Usuario (Para acceder a un documento en formato .PDF que explica cómo se debe utilizar el prototipo), Menú Principal (a su vez redirige un submenú con las opciones menú principal, Lugares Recorridos, Información sobre el Alzheimer), Cerrar Sesión, como se observa en la figura 4:
El submenú Mapa Principal es fundamental para la aplicación ya que permite la visualización, en un mapa, de la ubicación actual de la persona con Alzheimer y del cuidador. Para esto se necesita obtener y habilitar el API Key de GoogleMaps, para posteriormente insertarlas en “google_maps_api.xml” de Android Studio para generar de manera automática un mapa en la clase de “MapsActivity”. El método setMyLocationEnabled(true) permite conocer la posición actual del cuidador y para la mostrar la ubicación de la persona con Alzheimer, se realiza la lectura de los datos de coordenadas almacenadas en Firebase. Esta sección también permite insertar al usuario la distancia mínima en metros entre la persona con Alzheimer y el cuidador y visualizar la distancia entre ambos. El código de desarrollo es mostrado en la figura 5.
El submenú Lugares Recorridos muestra en el mapa con marcadores todos los lugares por los que ha recorrido la persona con Alzheimer, además de almacenarlos en la base de datos para realizar consultas futuras, esta clase es activada cuando el rango de distancia de separación, entre origen y destino, es superado; adicionalmente se envía una notificación a la persona cuidadora alertando de este evento.
El submenú Información sobre el Alzheimer contiene información resumida sobre la enfermedad del Alzheimer como ser: ¿Qué es el Alzheimer?, Síntomas del Alzheimer, Fases del Alzheimer.
Finalmente se diseñó la estructura del prototipo, haciendo uso de la herramienta de TINKERCAD, para posteriormente ser montado en un práctico cinturón, como se observa en la figura 6:
Fuente: Elaboración Propia.
A continuación, se presentan los resultados de las etapas de diseño e implementación del sistema de geolocalización:
Los resultados de conexión, armado, pruebas de comunicación e implementación de los componentes descritos en la sección anterior pueden observarse en la figura 7.
.
a)
b)
c)
Compilación del programa em Andriod Studio. c) Grabado de código al TTGO L-Call ESP32-SIM800L. d) Prueba de conexión con la base de datos. Fuente:
Elaboración Propia.
Los resultados del desarrollo de la aplicación móvil GeoLinMaps son
mostrados en la figura 8:
Fuente: Elaboración Propia.
Pruebas realizadas de la interfaz y del dispositivo localizador, muestran una precisión de aproximadamente 10 m en la localización en la figura 9, por tal motivo la mínima distancia configurable de separación es de 10 m:
Pruebas de notificación de alerta cuando la persona con Alzheimer se distancia más de lo permitido de la persona cuidadora, se muestran en la figura 10:
paciente.
Fuente: Elaboración propia.
En la figura 11 se observan las pruebas de transmisión de coordenadas a la base de datos cuando se supera la distancia de separación preconfigurada y visualización en el mapa de los lugares recorridos por la persona con Alzheimer.
Pruebas de precisión en la geolocalización del dispositivo, en campo abierto, en un entorno urbano (ciudad) y en lugares cerrados donde no se tenía pérdida de la señal de localización, se observan en la figura 12.
Fuente: Elaboración propia.
Finalmente se presenta en la tabla 2 una comparativa en precios respecto a soluciones que cumplen funciones de localización encontradas en el mercado:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Fuente: Elaboración propia.
Una vez concluido el proyecto de investigación aplicativa se concluye:
Se cumplió de manera correcta con el objetivo planteado, pues se diseñó e implementó un sistema de geolocalización con alarma y monitoreo como solución a uno de los problemas que trae consigo el Alzheimer, como lo
es la deambulación y la pérdida de orientación de personas que sufren esta enfermedad, pues se comprobó que el sistema ayuda a la persona “cuidadora” a ubicar de manera oportuna al paciente.
El sistema está basado en internet de las cosas, pues incluye los elementos que esta tecnología exige: un sensor (GPS), almacenamiento de datos (Firebase) e interfaz de usuario (GeoLinMaps) además de comunicación en tiempo real de los eventos.
El análisis de requerimientos realizado fue corroborado posteriormente con el correcto funcionamiento del prototipo tanto en la conexión de componentes, comunicación entre ellos y visualización en una interfaz móvil. Pudiendo evidenciar la precisión del dispositivo en diferentes entornos donde el paciente podría llegar a estar, con un 3% de precisión en campo abierto, 10% de precisión en entorno urbano y 30% de precisión en ambientes cerrados.
Las pruebas realizadas del funcionamiento del dispositivo mostraron una precisión de 10 m en las coordenadas de localización en entornos urbanos, es por eso que, la configuración de separación mínima debe ser de 10 m. Así mismo, las pruebas comprobaron el correcto funcionamiento de la notificación de alerta de separación del paciente, además del registro de ubicación de lugares recorrido por el paciente tanto en base de datos como en el mapa de la aplicación GeoLinMaps.
Si bien el funcionamiento general del prototipo cumple funciones de geolocalización, destacar que está dirigido a personas con Alzheimer, pues la implementación en forma de un cinturón hace que la persona no pueda manipularlo y no sea una molestia para ella, por otro lado, el dispositivo no cuenta con un botón de emergencia a razón de que la persona con Alzheimer tiende a perder la memoria, a diferencia de localizadores para niños donde es necesario que el dispositivo cuente con algún botón de emergencia para alertar a sus padres o para localizar a animales donde el tamaño del dispositivo es una limitante.
Alvarez, A., Jenifer, P., & Zuleta, F. (2018). Tecnologías vestibles zapato infantil con geolocalización. Colombia. Obtenido de http://hdl.handle.net/20.500.11912/4829
Asesoria Tecnológica. (27 de 04 de 2020). e-Rueca Centro Social Virtual . Obtenido de https://e-rueca.org/tipos-de-geolocalizacion-y-geoposicionamiento- en-el-telefono-movil/
Brett Parnes, R. (10 de 06 de 2008). Women’s Health & Wellness. Recuperado el 4 de 20 de 2022, de https://www.empowher.com/media/reference/tecnologia-gps-y- enfermedad-de-alzheimer-un-nuevo-uso-para-una-tecnologia-existente
CMS, T. (21 de Semptiembre de 2013). HelpAge International. Obtenido de HelpAge International: https://www.helpagela.org/noticias/bolivia-no-me- olvides-en-el-dia-internacional-del-alzheimer/#:~:text=Hoy%2021%20de%20 septiembre%20se,de%20personas%20con%20esta%20dolencia.
Creativa, T. (04 de 2021). Tecrea. Obtenido de https://tecrea.com.co/diferencias- entre-geolocalizacion-gps-y-geolocalizacion-WiFi/
Curto, D. (14 de 06 de 2017). Muy Saludable. Obtenido de https://muysaludable. sanitas.es/mente-sana/trastornos-que-sufre-el-cuidador-de-un-enfermo-de- alzheimer/#:~:text=Desde%20CEAFA%2C%20hablan%20de%20alarmas,de%20 humor%2C%20abandono%20del%20cuidado
Dualtronica. (06 de 2021). Dualtronica. Obtenido de https://dualtronica.com/ modulos/86-modulo-gps-neo-6m.html
Firebase. (30 de 09 de 2022). Firebase. Obtenido de https://firebase.google.com/
pricing?hl=es
Hattingh, D. (14 de 01 de 2022). AdaptitTech. Obtenido de https://telecoms.adaptit. tech/es/blog/what-is-an-iot-ecosystem/
MousaviLou, O. B. (2020). IoT-Based Healthcare Support System for Alzheimer’s Patients. Wireless Communications and Mobile Computing, 15. doi: https://doi. org/10.1155/2020/8822598
Nperf. (17 de 05 de 2022). Nperf. Obtenido de https://www.nperf.com/es/ map/BO/-/167642.Entel-Mobile/signal/?ll=-17.518344187852207&lg=- 65.63232421875001&zoom=7
Organización Mundial de la Salud. (21 de 09 de 2020). Organización Mundial de la Salud. Recuperado el 25 de 07 de 2022, de https://www.who.int/es/news-room/ fact-sheets/detail/dementia#:~:text=Datos%20y%20cifras,actividades%20de%20 la%20vida%20diaria.&text=La%20enfermedad%20de%20Alzheimer%2C%20 que,un%2070%25%20de%20los%20casos.
Perez, J., Morales, E., GIlbon, A., & Pacheco, J. (2015). Sistema de localización para personas con Alzheimer. Revista de Aplicación Científica y Técnica, 1(2), 121.
Pimentel, J. (07 de 2018). Portal Explora. Recuperado el 10 de 02 de 2022, de https://portalexplora.com/idea-innovadora-en-japon-zapatos-con-gps-para- localizar-a-adultos-con-demencia/
Space-Based Positioning Navigation Timming. (04 de 2021). GPS.GOV. Obtenido de https://www.gps.gov/spanish.php
Unit
Electronics. (05 de 2021). UnitElectronics. Obtenido de https://uelectronics.com/ producto/ttgo-t-call-v1-3-esp32-con-sim800l-240mhz/
World Health Organization. (2020). https://www.worldlifeexpectancy. com/. Obtenido de https://www.worldlifeexpectancy.com/ es/bolivia-alzheimers-dementia#:~:text=Bolivia%3A%20 Alzheimer%2FDemencia&text=Seg%C3%BAn%20los%20%C3%BAltimos%20
datos%20de,n%C3%BAmero%2051%20en%20el%20mundo.
