Sistema de sensores com recolha e análise de indicadores em tempo real para o acompanhamento à distância de grupos de pacientes cardíacos

Abstract

As doenças cardiovasculares constituem a principal causa de mortalidade global, sendo responsáveis por mais de 18 milhões de óbitos anuais, evidenciando a necessidade de soluções inovadoras de monitorização cardíaca. O controlo da frequência cardíaca (FC) e da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) através da análise de um eletrocardiograma (ECG) permite a avaliação contínua da condição cardíaca. Nesta dissertação, propõe-se um sistema integrado de monitorização remota para pacientes cardíacos, composto por sensores Movesense para aquisição de sinais ECG, uma aplicação móvel iOS para visualização e partilha de dados em rede, um serviço web baseado em FastAPI para comunicação paciente-tutor, e uma base de dados SQLite para armazenamento do histórico cardíaco de pacientes. O sistema permite monitorização coletiva em tempo real, com validação experimental a demonstrar precisão do mesmo (<5% de erro em comparação a medições manuais). A solução visa democratizar o acesso a cuidados cardíacos, facilitando a deteção precoce e acompanhamento personalizado. - Sensor system with real-time collection and analysis of parameters for remote monitoring of groups of cardiac patients - Abstract: Cardiovascular diseases are the leading cause of global mortality, responsible for over 18 million deaths annually, demonstrating the need for innovative cardiac monitoring solutions. Controlling heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) through electrocardiogram (ECG) analysis enables continuous evaluation of cardiac condition. In this dissertation, we propose an integrated remote monitoring system for cardiac patients, composed of Movesense sensors for ECG signal acquisition, an iOS mobile application for data visualization and network sharing, a FastAPI-based web service for patient-tutor communication, and na SQLite database for storing patient’s cardiac history. The system enables collective real-time monitoring, with experimental validation demonstrating its accuracy (<5% error compared to manual measurements). This work aims to democratize access to cardiac care, facilitating early detection and personalized follow-up.