Droid Jacket: a mobile monitoring system for a team

Abstract

Os profissionais de emergência lidam no seu quotidiano com situações de perigo, agindo muitas vezes sob pressão, expondo-se a níveis de stress e fadiga por períodos extensos, causando um impacto negativo nas suas vidas e saúde. Neste contexto, a utilização de novas soluções a partir de tecnologias vestíveis, redes de sensores e dispositivos móveis cria a oportunidade de oferecer um acompanhamento mais próximo, com o objectivo de detectar situações de perigo e dar suporte a equipas de profissionais de emergência médica em campo. No entanto, existem muito poucas soluções voltadas para a utilização sinérgica destas tecnologias emergentes que dêem suporte integrado a monitorização de uma equipa. Nesta dissertação propomos uma arquitectura conceptual de software (TeamMonitor) para agregação, análise e disseminação de informação direccionada para a monitorização de equipas na acção. Team Monitor e sustentada na noção de nós de coordenação centrais, que são responsáveis pela recolha de dados de diferentes fontes (ex.: vários profissionais de emergência) e subsequente fluxos de trabalho para análise, incluindo processamento básico de dados (ex.: execução de detectores de alarmes de sinal biológico) e troca eficiente de dados com clientes externos. O nó central dissocia a rede de tecnologias de informação da rede de fornecimento de dados. O suporte é dado pela camada de aquisição de sinal biológico e de análise que nós desenvolvemos, o módulo BIOSal. De modo a ilustrar a viabilidade do TeamMonitor, nós implementámos um sistema como prova do conceito, o Droid Jacket, onde o nó central da TeamMonitor e instanciado num dispositivo móvel com Android. Droid Jacket permite monitorizar até quatro Vital Jacket (uma tecnologia vestível para a monitorização de uma pessoa), fornecendo tanto o suporte para a troca e ficiente dos sinais agregados para clientes externos, como a detec ção precoce de potenciais alarmes a partir do processamento em tempo real dos dados adquiridos. Ao contr ario de outras abordagens comuns, nós consideramos as capacidades de processamento do dispositivo móvel para estação base. Nós implementámos um algoritmo simples de detecção do complexo QRS da onda cardíaca e de arritmias no Droid Jacket, a partir do electrocardiograma adquirido pelas unidades com o Vital Jacket vestido. Droid Jacket demonstra que a incorporação de dispositivos móveis num cenáario de monitorização de uma equipa é uma opção razoável, e o conceito pode ser estendido e adaptado a cenários mais realistas como a monitorização de bombeiros.

First responders deal in their daily lives with danger, working under pressure, exposing themselves to stress and fatigue for extended periods, which has a negative impact on their lives and health. In this context, using new solutions based on wearable technologies, sensor networks and mobile devices raises the opportunity to provide closer monitoring, aiming at detecting hazard conditions and supporting rst responder teams in the eld. However, very few solutions exist addressing such synergistic use of these emergent technologies to support integrated team monitoring. In this dissertation we propose a conceptual software architecture (TeamMonitor) for information aggregation, analysis and dissemination towards eld-action teams monitoring. TeamMonitor is supported in the notion of central coordination nodes that are responsible for data aggregation from multiple sources (e.g.: several rst responders professionals) and subsequent analysis work ows, including basic data processing (e.g.: running biosignal alarms detectors) and data stream relay to external clients. The central node decouples the IT network from the data providers network. This support is provided by a biosignal acquisition and analysis framework we developed, the BIOSal module. To illustrate TeamMonitor feasibility, we implemented a proof-ofconcept application, the DroidJacket, in which the TeamMonitor central node is instantiated in an Android mobile device. DroidJacket is able to monitor up to four VitalJacket R devices (a wearable garment for individual monitoring) providing both the support to relay the aggregated signals data to remote clients and an early detection of potential alarms based on real-time processing of the acquired data. Unlike other common approaches, we rely on the mobile device processing capabilities for the base-station. We implemented a basic algorithm for heart wave QRS complex and arrhythmia detection in DroidJacket, using the electrocardiogram acquired from the VitalJacket units. DroidJacket demonstrates that incorporating mobile devices in the team monitoring scenario is a reasonable option nowadays and the concept can be extended and adapted to more realistic scenarios like re ghter monitoring.