Kiến trúc hệ thống:

  + Thiết bị đeo: đo nhịp tim, nhiệt độ, hô hấp, vận động

  + Smartphone của trẻ: nhận dữ liệu từ thiết bị đeo qua Bluetooth

  + Smartphone của cha mẹ/giáo viên: nhận cảnh báo từ hệ thống

  + Máy chủ trung tâm: lưu trữ dữ liệu, gửi báo cáo cho bác sĩ

• Thuật toán thông minh:
•   + Giám sát liên tục, lưu dữ liệu mỗi 30 phút
•   + Gửi báo cáo tổng hợp mỗi 24 giờ
•   + Phát hiện bất thường dựa trên ngưỡng và lịch sử dữ liệu
•   + Phân loại cảnh báo: bình thường, cảnh báo đúng, cảnh báo sai
•   + Học từ dữ liệu quá khứ để giảm cảnh báo sai
• Phương pháp hợp nhất dữ liệu:
•   + Dữ liệu từ nhiều cảm biến được gộp vào một gói tin duy nhất
•   + Sử dụng mô hình thống kê Bayes để dự đoán khả năng xảy ra cảnh báo
•   + Các biến đầu vào: vị trí, thời gian, hoạt động, nhịp tim, nhiệt độ, hô hấp
•   + Mô hình được huấn luyện với 92.000 mẫu trong 6 tuần
• Thiết bị thử nghiệm:
•   + LilyPad Arduino + Bluetooth HC-05
•   + Cảm biến nhịp tim, nhiệt độ, chuyển động
•   + Giao tiếp Bluetooth với smartphone
•   + Ứng dụng Android hiển thị dữ liệu và cảnh báo
• Kết quả thử nghiệm:
•   + Thời lượng pin: 33 giờ với pin 850mAh
•   + Băng thông truyền dữ liệu: trung bình 50 Bytes/s, cao nhất >1000 Bytes/s
•   + Độ chính xác mô hình cảnh báo: đạt 70% với 60.000 mẫu huấn luyện