SISTEMA WEARABLE NÃO INVASIVO PARA ALARME DE EPISÓDIO DE HIPOGLICEMIA POR FREQUÊNCIA CARDÍACA

  • Grazielli Bueno Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
  • Karine Thaís de Farias Alves Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
  • Maria Eduarda Perrout de Araújo Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
  • Nathalia Favaro Marcon Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
  • Tiago Henrique dos Santos Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
  • Kátia Cristiane Kobus Novaes Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Palavras-chave: Baixo custo, Diabetes, Hipoglicemia noturna

Resumo

A diabetes mellitus tipo 1 é uma doença autoimune causada por uma anomalia do organismo e designada pela ausência de insulina, atingindo milhares de pessoas mundialmente. Desse modo, um dos episódios prejudiciais evidentes da diabetes, quando não tomado os devidos cuidados, é a hipoglicemia noturna, caracterizada pela baixa glicose sanguínea durante o sono que pode ser identificada pelo aumento da frequência cardíaca. Atualmente o acompanhamento ocorre por pequenos exames sanguíneos diários, o que causa desconforto ao paciente. O presente trabalho apresenta, portanto, uma opção não invasiva de monitoramento que poderá auxiliar os diabéticos quando passam por um episódio hipoglicêmico noturno, mais especificamente. Sendo assim, objetiva desenvolver um dispositivo não invasivo portátil capaz de medir os batimentos cardíacos noturnos e, caso constatada alguma anomalia, mandar um sinal sonoro, vibração e/ou uma mensagem para pessoas próximas, as quais poderão restituir o recurso terapêutico necessário, promovendo o aumento de glicose sanguínea do indivíduo afetado. Logo, com base nos métodos já existentes e utilizados, será realizado um estudo para viabilizar o baixo custo do equipamento, visando um protótipo acessível a todas as pessoas, incluindo aquelas em condições de vulnerabilidade social.

Biografia do Autor

Grazielli Bueno, Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Graduação em Engenharia Elétrica com enfase em Telecomunicações, pela Faculdade Pitagoras de Londrina (2009) e pós graduação em Engenharia de Segurança do Trabalho pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR-CP) - Campus Cornélio Procópio (2012). Possui experiência na docência nos ensinos técnicos integrado ao ensino médio e subsequente, e graduação, ministrando aulas nos cursos Técnicos Subsequente em Agroecologia, Eletrotécnica e Eletromecânica e edificações, Técnico Integrado em Eletromecânica e Nível Superior em Engenharia Elétrica.Suas principais áreas de atuação consistem em: Instalações elétricas prediais e industriais, Instalações elétricas e Segurança e medicina do trabalho.
Karine Thaís de Farias Alves, Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Discente do curso Técnico em Eletromecânica Integrado ao Ensino Médio - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Maria Eduarda Perrout de Araújo, Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Discente do curso Técnico em Eletromecânica Integrado ao Ensino Médio - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Nathalia Favaro Marcon, Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Discente do curso Técnico em Eletromecânica Integrado ao Ensino Médio - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Tiago Henrique dos Santos, Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Possui graduação de Tecnólogo em Automação Industrial (2008) e mestrado em Engenharia Elétrica (2012), ambos pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR-CP) - Campus Cornélio Procópio e doutorado pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/USP-2007). Atualmente é professor dos cursos Técnico em Eletromecânica e Técnico em Eletrotécnica pelo Instituto Federal do Paraná (IFPR) - Campus Assis Chateaubriand. Suas principais áreas de atuação consistem em: Acionamento e Controle Inteligente de Máquinas Elétricas, Redes Neurais Artificiais, Programação de Controladores Digitais de Sinais e Eletrônica de Potência.
Kátia Cristiane Kobus Novaes, Instituto Federal do Paraná - IFPR Campus Assis Chateaubriand
Possui graduação em Letras Português e Inglês pela Faculdade Estadual de Educação Ciências e Letras de Paranavaí(1997) e especialização em Intertextualidade nas Literaturas de LP pela Faculdade Estadual de Educação Ciências e Letras de Paranavaí(2003). Atualmente é professor do Instituto Federal do Paraná. 

Referências

BEERS, C. A. V.; DEVRIES, J.H. Continuous Glucose Monitoring. National Center for Biotechnology Information. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5094331/>. Acesso em: 25 jun. 2019.

DIABETES. Diabetes 2. Número do diabetes no Brasil e no mundo. Disponível em:< https://saude.novartis.com.br/diabetes-tipo2/numero-do-diabetes/#>. Acesso em: 20 jun. 2019.

NEGRATO, Carlos. Esclarecimentos quanto à metodologia utilizada nos monitores de glicemia capilar (glicosímetros) e erros mais freqüentes na prática clínica. Sociedade Brasileira de Diabetes. 2012. Disponível em: < https://www.diabetes.org.br/publico/colunistas/32-dr-carlos-negrato/193-esclarecimentos-quanto-a-metodologia-utilizada-nos-monitores-de-glicemia-capilar-glicosimetros-e-erros-mais-frequeentes-na-pratica-clinica>. Acesso em: 24 jun. 2019.

OLIVEIRA, Rebeca Hannah de Melo. Sistema para prognóstico e análise de episódios hipoglicêmicos em diabéticos tipo 1 baseado em sensor de variabilidade da frequência cardíaca controlado por Arduino. 2018. 43 f. Pós-Graduação - Curso de Engenharia Elétrica, Centro Universitário de Brasília, Brasília, 2018.

OLIVEIRA, Rebeca Hannah de Melo. Sistema para prognóstico e análise de episódios hipoglicêmicos em diabéticos tipo 1 baseado em sensor de variabilidade da frequência cardíaca controlado por Arduino. Centro Universitário de Brasília. Disponível em: <https://www.publicacoes.uniceub.br/pic/article/view/5779>. Acesso em: 21 jun. 2019.

SAHRAOUI, SOMIA; SAHRAOUI, Sofiane; BENBOUSA, Oussama; BERKANI, Ahmed-Sami; BILAMI, Azeddine. Sensor-based wearable system for the detection and automatic treatment of nocturnal hypoglycaemia. US National Library of Medicine: healthcare technology letters, [S. l.], p. s. p., 25 nov. 2018. Disponível em: <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6275132/#C1>. Acesso em: Acesso em: 21 jun. 2019.

Publicado
2019-10-14