Sistema para predição e alerta de episódios hipoglicêmicos noturnos em diabéticos tipo 1 com uso de sensor de variabilidade da frequência cardíaca linkado à plataforma do microcontrolador arduino
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O número de portadores de Diabetes Mellitus na sociedade brasileira vem aumentando
a cada ano, e um problema recorrente pelo qual diabéticos tipo 1 passam são as crises
hipoglicêmicas, definidas como quedas na taxa de glicose no sangue. Tais crises trazem
consequências físicas imediatas ao diabético, sendo mais perigosas no período noturno, quando
o portador da disfunção está sujeito a hipoglicemias despercebidas. No mercado, sensores
glicêmicos estão disponíveis para auxiliar diabéticos a obter um melhor controle da glicemia e
evitar as crises. Entretanto tais dispositivos são vendidos a altos preços, o que os torna
inacessíveis a grande parte da população. Tomando como base esse fator, este trabalho tem por
finalidade o desenvolvimento e o teste comparativo de um novo sistema de predição
hipoglicêmica que seja eficiente e mais acessível do que os existentes. O foco do projeto é a
análise de hipoglicemias por meio de sinais de HRV (Heart Rate Variability, ou Variabilidade
da Frequência Cardíaca) obtidos por um simples sensor de pulso Pulse Sensor e interpretados
pelo microcontrolador Arduino em um gráfico de Poincaré (Poincaré Plot). Com os resultados
obtidos, um sistema de alerta é feito, de modo a despertar o usuário antes da queda glicêmica,
evitando assim crises mais sérias durante o sono. Para obter-se boa caracterização do sistema,
o teste foi realizado em voluntários portadores de Diabetes tipo 1, na faixa etária de 20 a 40
anos, os quais não apresentam prévias complicações cardíacas que possam alterar os resultados.
O sistema foi testado e comprovou-se sua eficácia na previsão hipoglicêmica durante o período
do sono, com vantagem de tempo de aviso e de preço, em relação aos sensores vendidos no
mercado.
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Citation
OLIVEIRA, Rebeca Hannah de Melo. Sistema para predição e alerta de episódios hipoglicêmicos noturnos em diabéticos tipo 1 com uso de sensor de variabilidade da frequência cardíaca linkado à plataforma do microcontrolador arduino. 2018. 77 f. Monografia (Graduação) - Faculdade de Tecnologia e Ciências Sociais Aplicadas, Centro Universitário de Brasília, Brasília, 2018.