Sistema low-cost para adquisición multimodal de señales fisiológicas

Autores/as

  • Felipe Cuevas Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
  • Eloy Irigoyen Gordo Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
  • Eukene Imatz Ojanguren Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13825

Palabras clave:

señales fisiológicas, sistemas embebidos, monitorización remota, electrocardiograma, internet de las cosas biomédico, bajo coste

Resumen

Este trabajo presenta una plataforma low-cost para la adquisición, procesamiento y visualización remota de señales fisiológicas. El sistema integra electrocardiografía, respuesta galvánica de la piel, frecuencia cardíaca y saturación de oxígeno mediante una arquitectura basada en ESP32 y una PCB específica para reducir cableado, mejorar la robustez y facilitar su uso en pruebas experimentales. La propuesta combina acondicionamiento y procesado básico local, transmisión segura hacia infraestructura remota y un dashboard web para supervisión y consulta de variables en tiempo casi real. El artículo describe la arquitectura completa, el diseño hardware, la integración de sensores y los resultados funcionales preliminares obtenidos durante el desarrollo del Trabajo Fin de Máster. El objetivo principal es disponer de una plataforma reproducible y extensible para docencia, prototipado biomédico e investigación aplicada, sirviendo además como base para futuras etapas de validación cuantitativa y análisis automático de señales.

Referencias

Abdulmalek, S., Nasir, A., Jabbar, W.A., Almuhaya, M.A.M., Bairagi, A.K., Khan, M.A., Kee, S.H., 2022. IoT-Based Healthcare-Monitoring System towards Improving Quality of Life: A Review. Healthcare, 10(10), 1993. doi:10.3390/healthcare10101993.

Alimbayeva, Z., Alimbayev, C., Ozhikenov, K., Bayanbay, N., Ozhikenova, A., 2024. Wearable ECG Device and Machine Learning for Heart Monitoring. Sensors, 24(13), 4201. doi:10.3390/s24134201.

Chicco, D., Karaiskou, A.-I., De Vos, M., 2024. Ten quick tips for electrocardiogram (ECG) signal processing. PeerJ Computer Science, 10, e2295. doi:10.7717/peerj-cs.2295.

Mamdiwar, S.D., R, A., Shakruwala, Z., Chadha, U., Srinivasan, K., Chang, C.-Y., 2021. Recent Advances on IoT-Assisted Wearable Sensor Systems for Healthcare Monitoring. Biosensors, 11(10), 372. doi:10.3390/bios11100372

Neri, L., Oberdier, M.T., van Abeelen, K.C.J., Menghini, L., Tumarkin, E., Tripathi, H., Jaipalli, S., Orro, A., Paolocci, N., Gallelli, I., Dall’Olio, M., Beker, A., Carrick, R.T., Borghi, C., Halperin, H.R., 2023. Electrocardiogram Monitoring Wearable Devices and Artificial-Intelligence-Enabled Diagnostic Capabilities: A Review. Sensors, 23(10), 4805. doi:10.3390/s23104805.

Olmedo-Aguirre, J.O., Reyes-Campos, J., Alor-Hern´andez, G., Machorro-Cano, I., Rodr´ıguez-Mazahua, L., S´anchez-Cervantes, J.L., 2022. Remote Healthcare for Elderly People Using Wearables: A Review. Biosensors, 12(2), 73. doi:10.3390/bios12020073.

Serhani, M.A., El Kassabi, H.T., Ismail, H., Nujum Navaz, A., 2020. ECG Monitoring Systems: Review, Architecture, Processes, and Key Challenges. Sensors, 20(6), 1796. doi:10.3390/s20061796.

Svandova, K., Smutny, Z., 2024. Internet of Medical Things Security Frameworks for Risk Assessment and Management: A Scoping Review. Journal of Multidisciplinary Healthcare, 17, 2281–2301. doi:10.2147/JMDH.S459987

Descargas

Publicado

01-09-2026

Número

Sección

Bioingeniería