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Sistema IoT para monitorizar y analizar variables fisiológicas en atletas

IoT ha tenido una amplia difusión en la monitorización de variables de interés en aplicaciones como salud, agricultura, medio ambiente e industria, entre otras. En el contexto del deporte, aunque los dispositivos wearables pueden monitorizar variables fisiológicas, están limitados por el hecho de estar vinculados a aplicaciones propietarias, tener un almacenamiento limitado y realizar análisis basados en estadística descriptiva sin incluir la aplicación de modelos de analítica de datos. En este trabajo presentamos la construcción de un sistema IoT para la monitorización y análisis de variables fisiológicas en deportistas basado en el uso de modelos de aprendizaje no supervisado. Este sistema se articula en la arquitectura IoT de cuatro capas (captura, almacenamiento, análisis y visualización). Presenta la ventaja de beneficiarse de los datos proporcionados por dispositivos comerciales, almacenarlos en una base de datos no relacional y aplicar algoritmos de clustering a los datos históricos. El sistema propuesto pretende servir de referencia para ser replicado en contextos de entrenamiento deportivo con el fin de aprovechar los datos proporcionados por dispositivos wearables comerciales para la toma de decisiones basadas en el uso de modelos de machine learning.

I. INTRODUCCIÓN

El Internet de las Cosas (IoT) se puede definir como la integración de sensores y dispositivos a objetos del mundo físico, que están conectados a Internet a través de una conexión de red, para intercambiar datos, compartir recursos, reconocer eventos y reaccionar de forma autónoma y adecuada [ 1 ]-[ 4 ]. De manera similar, IoT puede considerarse como un marco tecnológico que aprovecha la disponibilidad de dispositivos heterogéneos y soluciones de interconexión, así como de objetos físicos que proporcionan una base de información compartida a escala global, para respaldar el diseño de aplicaciones que involucran tanto a personas como a representaciones de objetos. en el mismo nivel virtual [ 5 ]. Actualmente IoT es considerado uno de los pilares de la Industria 4.0 y ha generado impacto, revolución y transformación en diferentes contextos de aplicación, tales como: monitoreo de variables ambientales, agricultura de precisión, salud, industria y educación, entre otros [ 6 ] - [ 10 ].

Con base en lo anterior, en el contexto particular de la salud, la implementación de IoT a través de diferentes sensores permite un seguimiento y control constante de los pacientes, considerando que existen varias enfermedades cuyos síntomas son silenciosos. Por lo tanto, su diagnóstico precoz permitiría la prevención y posibles soluciones a estas enfermedades que pueden ser mortales [ 11 ], [ 12 ]. 

Autores: Consuegra-Fontalvo, Jesús-Eduardo; Calderón-Velaides, Jair; Chanchí-Golondrino, Gabriel-Elías

Idioma: Inglés

Editor: Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC

Año: 2022

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

Atribución – Compartir igual

Consultas: 8

Citaciones: Revista Facultad de Ingeniería Vol. 31 Núm. 61


Este documento es un artículo elaborado por Jesús-Eduardo Consuegra-Fontalvo, Jair Calderón-Velaides y Gabriel-Elías Chanchí-Golondrino (Universidad de Cartagena, Colombia) para la Revista Facultad de Ingeniería Vol. 31, Núm. 61. Publicación de Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Contacto: revista.ingenieria@uptc.edu.co

Descripción

IoT ha tenido una amplia difusión en la monitorización de variables de interés en aplicaciones como salud, agricultura, medio ambiente e industria, entre otras. En el contexto del deporte, aunque los dispositivos wearables pueden monitorizar variables fisiológicas, están limitados por el hecho de estar vinculados a aplicaciones propietarias, tener un almacenamiento limitado y realizar análisis basados en estadística descriptiva sin incluir la aplicación de modelos de analítica de datos. En este trabajo presentamos la construcción de un sistema IoT para la monitorización y análisis de variables fisiológicas en deportistas basado en el uso de modelos de aprendizaje no supervisado. Este sistema se articula en la arquitectura IoT de cuatro capas (captura, almacenamiento, análisis y visualización). Presenta la ventaja de beneficiarse de los datos proporcionados por dispositivos comerciales, almacenarlos en una base de datos no relacional y aplicar algoritmos de clustering a los datos históricos. El sistema propuesto pretende servir de referencia para ser replicado en contextos de entrenamiento deportivo con el fin de aprovechar los datos proporcionados por dispositivos wearables comerciales para la toma de decisiones basadas en el uso de modelos de machine learning.

I. INTRODUCCIÓN

El Internet de las Cosas (IoT) se puede definir como la integración de sensores y dispositivos a objetos del mundo físico, que están conectados a Internet a través de una conexión de red, para intercambiar datos, compartir recursos, reconocer eventos y reaccionar de forma autónoma y adecuada [ 1 ]-[ 4 ]. De manera similar, IoT puede considerarse como un marco tecnológico que aprovecha la disponibilidad de dispositivos heterogéneos y soluciones de interconexión, así como de objetos físicos que proporcionan una base de información compartida a escala global, para respaldar el diseño de aplicaciones que involucran tanto a personas como a representaciones de objetos. en el mismo nivel virtual [ 5 ]. Actualmente IoT es considerado uno de los pilares de la Industria 4.0 y ha generado impacto, revolución y transformación en diferentes contextos de aplicación, tales como: monitoreo de variables ambientales, agricultura de precisión, salud, industria y educación, entre otros [ 6 ] - [ 10 ].

Con base en lo anterior, en el contexto particular de la salud, la implementación de IoT a través de diferentes sensores permite un seguimiento y control constante de los pacientes, considerando que existen varias enfermedades cuyos síntomas son silenciosos. Por lo tanto, su diagnóstico precoz permitiría la prevención y posibles soluciones a estas enfermedades que pueden ser mortales [ 11 ], [ 12 ]. 

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