Kiến trúc hệ thống:

  + Gồm 3 thành phần chính: backend đám mây, ứng dụng di động giám sát tại chỗ, và thiết bị cảm biến nhúng

  + Sử dụng PubNub để truyền dữ liệu thời gian thực

  + Lưu trữ dữ liệu bằng NoSQL trên nền tảng Azure

• Ứng dụng web:
•   + Hiển thị dữ liệu SpO2, nhịp tim, trạng thái kết nối
•   + Tạo báo cáo theo tuần, hỗ trợ phân tích xu hướng giảm oxy khi ngủ
•   + Cảnh báo khi chỉ số vượt ngưỡng nguy hiểm
• Ứng dụng di động:
•   + Ứng dụng giám sát tại chỗ: kết nối Bluetooth với cảm biến, đồng bộ dữ liệu lên cloud
•   + Ứng dụng giám sát từ xa: cho phép người chăm sóc kiểm tra tình trạng bệnh nhân mọi lúc
• Thiết bị cảm biến:
•   + Sử dụng cảm biến BM2000A kết nối Bluetooth Low Energy
•   + Được điều chỉnh để phù hợp với bệnh nhân nhi (dùng đầu dò dán 9-pin)
• Thử nghiệm thực tế:
•   + 3 bệnh nhân với các tình trạng khác nhau: bệnh thần kinh cơ, thở máy qua mở khí quản, viêm phế quản tắc nghẽn
•   + Hệ thống ghi nhận dữ liệu SpO2 và nhịp tim liên tục trong thời gian ngủ và sinh hoạt
•   + Phát hiện các giai đoạn giảm oxy máu (desaturation) mà thiết bị truyền thống không ghi nhận được
• Đánh giá chất lượng cuộc sống:
•   + Sử dụng thang đo Impact on Family Scale (IFS)
•   + Điểm trung bình toàn bộ: 50.35 ± 9.5 (trước can thiệp), 47.71 ± 7.2 (sau can thiệp)
•   + Gánh nặng tài chính và xã hội là hai yếu tố ảnh hưởng lớn nhất
• Ưu điểm:
•   + Thiết kế lấy người dùng làm trung tâm
•   + Chi phí thấp (~285 USD so với thiết bị truyền thống ~1700 USD)
•   + Tăng khả năng giám sát từ xa, giảm gánh nặng cho người chăm sóc