Mejorar la tecnología portátil con soluciones avanzadas de gestión de datos

En el cambiante panorama de la tecnología ponible, los datos son los reyes. La precisión con la que recopilamos, gestionamos e interpretamos los datos de los dispositivos wearables determina la eficacia de la monitorización de la salud y el potencial de las soluciones sanitarias basadas en IA. Nuestro SDK está diseñado para proporcionar a los desarrolladores las herramientas necesarias para aprovechar estos datos, ofreciendo una sólida compatibilidad con la recopilación de datos procesados y de paso.

Qué son los datos procesados y cómo obtenerlos de nuestro SDK

En el ámbito de la tecnología vestible, los datos procesados contrastan con los datos brutos de transmisión derivados de sensores como PPG, ECG, acelerómetros y giroscopios. Estos datos son el producto de complejos algoritmos integrados en el firmware del dispositivo, que transforman las lecturas brutas de los sensores en métricas de salud significativas que son inmediatamente procesables.

Recuperación de datos de signos vitales

Nuestro SDK utiliza el Auto_escritura() que permite enviar órdenes directas al dispositivo para obtener datos procesados en tiempo real. Estos datos ya están calculados y formateados para su uso, a diferencia de los datos brutos que requieren un análisis adicional. La gama de constantes vitales accesibles incluye:

Recuento actual de pasos del día
Datos sobre la calidad del sueño, distinguiendo entre las fases de sueño profundo y ligero de la noche anterior.
Frecuencia cardiaca en tiempo real
Niveles de oxígeno en sangre (SpO2)
Temperatura corporal y cutánea
Frecuencia respiratoria
Niveles de fatiga y estrés
Variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) e intervalos R-R (RRI)
Intensidad de la actividad física

Frecuencia de recogida de datos

La frecuencia de recogida de estas constantes vitales está predefinida y configurada de forma permanente en el firmware del dispositivo, lo que garantiza que los datos se recogen de forma coherente y fiable. Cualquier ajuste de esta frecuencia requiere la actualización del firmware directamente por nuestra parte, ya que estos ajustes no son modificables en tiempo real a través de la aplicación o por el usuario.

Datos en tiempo real

Estos datos se recogen en "tiempo real", lo que significa que el dispositivo está programado para proporcionar las últimas lecturas de forma casi instantánea a petición. Por ejemplo, al consultar el recuento actual de pasos, el dispositivo responde con los pasos acumulados registrados hasta ese preciso momento. Del mismo modo, en el caso de la frecuencia cardiaca, la aplicación muestra la frecuencia más reciente monitorizada por el dispositivo.

Datos procesados frente a datos transmitidos

Mientras que los datos de paso son la salida directa y sin filtrar de los sensores del dispositivo, los datos procesados se refinan y presentan en un formato fácil de usar. En ellos se resume la capacidad del dispositivo para interpretar las señales en bruto, ofreciendo a los usuarios una comprensión clara e inmediata de sus estadísticas vitales.

En esencia, nuestro SDK dota a los desarrolladores de la capacidad de recuperar datos de constantes vitales que no sólo son actuales, sino que también están preparados para su aplicación directa en la monitorización y el análisis de la salud. Esto contrasta con los datos de transmisión más granulares y sin procesar, que requieren un mayor procesamiento pero que también están disponibles a través del mismo conjunto de herramientas.

Qué son los datos transferidos y cómo obtenerlos de nuestro SDK

Los datos de paso son la información bruta sin procesar recogida directamente de sensores como PPG, ECG, acelerómetros y giroscopios. Reflejan la actividad en tiempo real y los cambios fisiológicos detectados por estos dispositivos, y sirven como elemento fundamental para el análisis en profundidad y el desarrollo de algoritmos.

Recogida continua de datos brutos

Utilizando la public void transparentData(int tipo) de nuestro SDK, los desarrolladores pueden ordenar al dispositivo wearable que capture y transmita estos datos en bruto. Así es como se puede aprovechar:

(1) PPG (Fotopletismografía)

a. Actualmente, el usuario necesita enviar un comando de forma activa para obtener datos de PPG.
b. Es posible personalizar el desarrollo para que recoja automáticamente los datos a una hora determinada.
c. La recogida y el almacenamiento automáticos de datos pueden personalizarse (para ello, es necesario cambiar al hardware X5 o X6, y hay que responder a varias preguntas: Cuánto dura un periodo de muestreo (A), por ejemplo, 60 segundos; Cuáles son las duraciones posibles de A, por ejemplo, 10/30/60 segundos; Cuántos conjuntos de A se necesitan, por ejemplo, hasta 100 conjuntos; Existe un requisito de tiempo máximo, por ejemplo, almacenar hasta 100 conjuntos durante 2 días).

Ejemplo para PPG:

Digamos que quieres medir los datos de PPG durante 60 segundos cada vez (esto es tu A), y quieres hacerlo cada 10 minutos. Si necesitas hasta 100 de estas mediciones de 60 segundos y quieres que el dispositivo almacene datos para dos días, debes asegurarte de que la batería y el almacenamiento puedan soportar 100 conjuntos de mediciones de 60 segundos tomadas cada 10 minutos durante 48 horas.

(2) ECG (Electrocardiografía)

a. Actualmente, los datos de ECG requieren que el usuario inicie la medición.
b. La recogida automática de datos no es posible, ya que el ECG requiere que el usuario lleve y toque activamente los electrodos laterales.
c. Otras consideraciones son las mismas que para el PPG.

(3) Acelerómetro

a. La aplicación envía una orden para empezar a recopilar datos.
b. La frecuencia de muestreo por defecto es de 25 Hz.
c. Es posible la personalización para frecuencias de muestreo de 50/100/200Hz.

(4) Giroscopio

a. La recogida de datos se inicia con un comando de la aplicación.
b. Las frecuencias de muestreo pueden ajustarse a 50 Hz/100 Hz/200 Hz (se necesita hardware X6 para probar estas frecuencias).

Ejemplo de Acelerómetro/Giroscopio:

Si la aplicación necesita recopilar datos sin procesar del acelerómetro a una frecuencia de 100 Hz, se enviaría un comando a través de la aplicación para iniciar la recopilación de datos a esta frecuencia. El dispositivo (con hardware X6) empezaría a muestrear los datos de movimiento 100 veces por segundo.

Diferencia entre los métodos de recogida de datos del PPG y los del acelerómetro y el giroscopio:

PPG y ECG a menudo requieren una comando activo del usuario porque estas mediciones pueden ser sensibles al movimiento y la posición. Para obtener lecturas precisas, es posible que el usuario deba permanecer quieto o tocar determinadas partes del dispositivo (como los electrodos del ECG). El "comando activo" suele significar que el usuario inicia el proceso de medición, a menudo pulsando un botón en el dispositivo o en la aplicación para iniciar la medición.

Acelerómetro y giroscopio la recogida de datos puede ser iniciado a través de la aplicación porque estos sensores están diseñados para medir el movimiento de forma continua y no requieren que el usuario se encuentre en un estado o posición específicos. La app puede enviar una orden al dispositivo para que empiece a recopilar estos datos en cualquier momento, sin que el usuario tenga que interactuar con el dispositivo.

Almacenamiento de datos con precisión

Nuestro enfoque del almacenamiento de datos equilibra la necesidad tanto de datos brutos de alta frecuencia como de datos procesados de menor frecuencia:

Datos procesados

Almacenados a intervalos mayores para reflejar las tendencias de salud, como la frecuencia cardíaca registrada cada pocos minutos.

Datos brutos

Captada continuamente, especialmente durante actividades como los entrenamientos para un análisis granular, y almacenada con la misma alta frecuencia con la que se recoge.

Tomemos como ejemplo los datos de PPG para mostrar la estrategia de almacenamiento de dos tipos de datos diferentes

Estrategias eficientes de almacenamiento de datos para la monitorización de PPG en dispositivos portátiles

Almacenamiento de datos PPG procesados

Cuando hablamos de almacenar datos procesados derivados de la señal PPG, como la frecuencia cardíaca o la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (VFC), solemos almacenar estos datos a intervalos determinados. Estos intervalos suelen ser más largos porque nos interesa capturar tendencias a lo largo del tiempo, no cambios instantáneos. Por ejemplo, puedes almacenar datos de frecuencia cardiaca cada minuto, cada 5 minutos o incluso con menos frecuencia, dependiendo de las necesidades de la aplicación.

Almacenamiento de datos brutos de PPG

En cambio, el almacenamiento de los datos brutos de PPG suele realizarse a una frecuencia mucho mayor, ya que la señal bruta capta las fluctuaciones detalladas del volumen sanguíneo con cada latido. Si quieres almacenar estos datos brutos para su posterior análisis, lo harías con la misma alta frecuencia con la que se recogen los datos, que podría ser de cientos de veces por segundo.

Aplicación y frecuencia

La decisión de almacenar datos brutos o procesados depende de la finalidad de la aplicación. El almacenamiento de alta frecuencia es esencial para tareas analíticas detalladas, mientras que el almacenamiento de baja frecuencia es suficiente para la monitorización rutinaria de la salud. Nuestro SDK permite a los desarrolladores ajustar estas configuraciones, garantizando que el dispositivo wearable satisfaga las demandas precisas de su aplicación, ya requiera una monitorización continua de alta resolución o comprobaciones periódicas de la salud. En esencia, nuestro SDK ofrece un conjunto de herramientas versátiles para la gestión de datos de paso, proporcionando las bases tanto para la aplicación inmediata como para la innovación futura dentro de las soluciones sanitarias impulsadas por IA.

Datos históricos y soluciones de almacenamiento personalizadas

El SDK también facilita el acceso a una semana de datos históricos, con configuraciones de almacenamiento como cuatro lecturas por hora para la frecuencia cardiaca o una lectura por hora para el recuento de pasos. Las opciones de personalización permiten a los clientes definir sus métodos de almacenamiento, especificando los tipos de datos, la combinación, los intervalos y la duración de cada medición, así como el tiempo máximo de almacenamiento y la capacidad necesaria.

Densidad estándar de almacenamiento de datos

Los datos históricos de frecuencia cardiaca, oxígeno en sangre, temperatura corporal, respiración y presión arterial se almacenan con una densidad de 4 puntos de datos por hora (uno cada 15 minutos) durante 7 días. Los datos históricos de recuento de pasos se almacenan con una densidad de 1 punto de datos por hora durante 7 días. Los datos históricos de sueño incluyen datos del día anterior y se almacenan con la misma densidad que la frecuencia cardiaca.

Requisitos de almacenamiento de datos personalizados

La personalización es el núcleo de las capacidades de gestión de datos de nuestro SDK. Los desarrolladores pueden ajustar los intervalos de recopilación tanto de los datos procesados como de los transmitidos, controlando cuánta información se almacena y con qué frecuencia se actualiza. Esto permite crear soluciones que pueden ir desde el almacenamiento de alta densidad para registros sanitarios detallados hasta conjuntos de datos racionalizados para el análisis de tendencias a largo plazo.

Si desea personalizar el método de almacenamiento de datos, debe especificarlo:

Qué datos almacenar (por ejemplo, frecuencia cardiaca, pasos, temperatura).
Combinación de datos (por ejemplo, se denomina combinación de datos a la salida conjunta de frecuencia cardíaca + acelerómetro + giroscopio).
Intervalo de medición (frecuencia de recogida de datos).
Duración de cada medición (por ejemplo, los datos de PPG podrían ser de 10 segundos por conjunto de datos, o de 30/60 segundos por conjunto de datos).
Número máximo de paquetes de medición (cantidad total por día y cantidad máxima global).
Tiempo máximo de medición requerido (en función de lo anterior, por ejemplo, al menos 2 días de volumen de datos, incluido el número de paquetes máximos x capacidad máxima por paquete).

Ejemplo de almacenamiento de datos personalizado

Supongamos que solicita que cada medición de PPG tenga una duración de 60 segundos y permite 100 pruebas al día. Esto equivale a 100 paquetes de datos al día. Si quiere que la batería y el almacenamiento duren hasta 3 días, eso significaría que necesita capacidad para 300 paquetes. Si cada segundo de datos es de 1 KB, necesitarías almacenamiento para 300 paquetes * 60 segundos/paquete * 1 KB/segundo = 18 MB de datos.

Guía

Guía de personalización de la gestión de datos de dispositivos inteligentes

Conoce las capacidades de datos de tu dispositivo

Dimensiones de los datos: Es fundamental comprender todas las dimensiones de los datos. No se trata sólo de registrar la frecuencia cardiaca, sino de entenderla en un contexto temporal: "7 días * 24 horas * 4 lecturas por hora". Se trata de ver la imagen completa.

Métodos de adquisición: La adquisición es polifacética. Algunos datos se monitorizan mejor en tiempo real, ofreciendo una visión inmediata, mientras que otras métricas pueden recopilarse a demanda o a intervalos regulares, permitiendo una perspectiva más amplia de las tendencias sanitarias.

Densidad de almacenamiento: La esencia de la densidad de almacenamiento reside en su impacto tanto en la experiencia del usuario como en el rendimiento del dispositivo. Define no sólo la cantidad de datos almacenados, sino también la resolución temporal de esos datos. Por ejemplo, almacenar la frecuencia cardiaca cuatro veces por hora ofrece un equilibrio entre detalle y eficiencia.

Adaptación de las capacidades de los dispositivos a sus necesidades de datos

Es esencial entablar un diálogo con nuestros clientes para ajustar nuestro dispositivo a sus necesidades específicas de datos. Tenemos en cuenta las dimensiones deseadas de los datos, la densidad de almacenamiento y el tiempo que deben conservarse. Nuestro objetivo es adaptar la funcionalidad del dispositivo para ofrecer una experiencia de usuario personalizada.

Resumen del caso práctico: Optimización del almacenamiento de datos Six-Axis

A través de un escenario real, demostramos cómo un cliente maximizó el almacenamiento de datos de seis ejes, aprovechando una frecuencia de muestreo continua de 50 Hz para un seguimiento detallado del movimiento. La duración y la capacidad de almacenamiento se adaptaron a los patrones de uso del cliente, lo que demuestra nuestra capacidad para ofrecer soluciones flexibles y centradas en el cliente.

Maximizar el tiempo de almacenamiento dentro de las limitaciones del dispositivo

Nos adentramos en los entresijos de las limitaciones de los dispositivos, como la duración de la batería y el consumo de energía, y cómo rigen el tiempo máximo de almacenamiento. Nuestro enfoque enseña a los clientes a maximizar el almacenamiento de sus dispositivos dentro de estas limitaciones, garantizando un equilibrio armonioso entre funcionalidad y sentido práctico.

Navegar por las limitaciones y encontrar soluciones

Reconocer las limitaciones impuestas por la duración de la batería, el consumo de energía y la capacidad de almacenamiento es fundamental. Presentamos estrategias holísticas que abordan estos retos, garantizando que se satisfagan las necesidades de diversidad de datos de nuestros clientes sin sobrepasar los límites operativos del dispositivo.

Conclusiones: Un enfoque holístico de la gestión de datos

En resumen, esta guía subraya la necesidad de una comprensión matizada tanto de las capacidades de los dispositivos como de los requisitos de los clientes. Nuestro compromiso de ofrecer soluciones adaptables es inquebrantable, ya que nos esforzamos por adaptar nuestros avances tecnológicos a las exigencias prácticas de la vigilancia de la salud.

Compromiso y próximos pasos

Invitamos a nuestros clientes a aplicar estas ideas a sus situaciones particulares y a ponerse en contacto con nosotros para seguir debatiéndolas. Nuestro equipo está preparado para ayudarles a explorar soluciones personalizadas de gestión de datos que hagan realidad sus ambiciones de seguimiento de la salud.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cómo podemos acceder a los datos históricos almacenados en el dispositivo?

Se puede acceder a los datos históricos de métricas como la frecuencia cardíaca, el oxígeno en sangre, la temperatura corporal y los pasos mediante la función Escritura_propia() función. Estos datos suelen almacenarse a intervalos específicos (por ejemplo, cada 15 minutos) y pueden recuperarse hasta 7 días.

¿Qué significan los datos "en tiempo real" en el contexto de las bandas inteligentes?

Los datos en tiempo real se refieren a los datos más actuales disponibles del dispositivo. No significa necesariamente que el dispositivo esté midiendo continuamente sin interrupciones. Significa que el dispositivo actualiza los datos periódicamente y presenta las lecturas más recientes a petición.

¿Podemos establecer ciclos de medición diferentes para cada sensor y cómo podemos hacerlo?

Los ciclos de medición personalizados pueden configurarse para sensores como el PPG, pero para el ECG y otros signos vitales, los ciclos están predeterminados por las capacidades del hardware y el firmware y suelen estar codificados por el proveedor.

Si necesitamos más almacenamiento para los datos de los sensores, ¿qué opciones tenemos?

Si se necesita más almacenamiento, podemos considerar añadir un chip de almacenamiento al dispositivo o seleccionar un modelo con mayor capacidad de memoria, como el X5 o el X6. Además, necesitaremos conocer los requisitos específicos de densidad de almacenamiento de datos y duración para asegurarnos de que el dispositivo satisface sus necesidades.

¿Puede el dispositivo almacenar y enviar datos automáticamente a la aplicación cuando vuelve a conectarse?

Sí, el dispositivo puede configurarse para almacenar datos de medición cuando no está conectado a la aplicación y enviarlos al volver a conectarse. Esto garantiza que no se pierdan datos aunque el dispositivo esté fuera de cobertura o no esté conectado activamente a la aplicación.

¿Cómo podemos recopilar datos como PPG, ECG, acelerómetro y giroscopio desde la banda inteligente?

Para recopilar datos, puede utilizar la función transparentData(int tipo) proporcionada en el SDK. Para PPG y ECG, el dispositivo requiere un comando activo del usuario para iniciar la recopilación de datos. Para los datos de acelerómetro y giroscopio, puede iniciar la recopilación mediante un comando de la app con frecuencias de muestreo personalizables.

¿Se pueden ajustar los intervalos de recogida de datos a través de la aplicación?

Sí, los intervalos de recogida de datos de PPG pueden personalizarse para que sean automáticos en determinados momentos. Sin embargo, en el caso de los datos de ECG, debido a la necesidad de interacción del usuario con el dispositivo, no se pueden configurar para que se recojan automáticamente. La recogida de datos de acelerómetro y giroscopio puede iniciarse a través de la aplicación.

¿Qué frecuencias de muestreo hay disponibles para sensores de movimiento como acelerómetros y giroscopios?

La frecuencia de muestreo predeterminada para el acelerómetro es de 25 Hz, que puede personalizarse a 50 Hz, 100 Hz o 200 Hz. Para el giroscopio, puede ajustar la frecuencia de muestreo a 50 Hz, 100 Hz o 200 Hz utilizando el hardware adecuado, como el X6.

¿Es posible recibir datos brutos en tiempo real?

Para determinadas métricas, como la aceleración y el movimiento giroscópico, se pueden transmitir datos sin procesar en tiempo real a la aplicación a intervalos de tan solo 100 ms. Esto requiere que el dispositivo esté en modo de datos sin procesar y puede depender del modelo de hardware y las capacidades del firmware. Esto requiere que el dispositivo esté en modo de datos sin procesar y puede depender del modelo de hardware y de las capacidades del firmware.

¿Cuáles son los ajustes del intervalo de medición de los datos brutos del acelerómetro (ACC) y del giroscopio (Gyro)?

El intervalo de medición de los datos brutos de ACC y giroscopio puede establecerse en 100 milisegundos (ms), 500 ms o 1 segundo. Esto corresponde a una tasa de entrega de datos a la app en esos mismos intervalos.

¿Cómo se calculan los datos del acelerómetro y el giroscopio?

Los datos del acelerómetro y el giroscopio se calculan en función de la frecuencia de muestreo. El dispositivo admite varias frecuencias de muestreo, como 25 Hz, 50 Hz, 100 Hz y 200 Hz.

¿Puede explicar la relación entre las frecuencias de muestreo y los intervalos de medición?

Ciertamente. La frecuencia de muestreo, medida en hercios (Hz), es la frecuencia a la que el sensor realiza las mediciones. Un intervalo de medición de 100 ms equivale a decir que los datos se muestrean a 10 Hz, lo que significa que el sensor realiza 10 mediciones cada segundo. El intervalo de medida es el tiempo entre lecturas individuales del sensor. Por lo tanto, si un cliente solicita que los datos se entreguen cada 100ms, esencialmente está solicitando una frecuencia de muestreo de 10Hz. Nos centramos en las frecuencias de muestreo de ACC y Giroscopio porque son un factor clave para determinar la capacidad del dispositivo para capturar y entregar datos a los intervalos solicitados por el cliente.

Por qué las preguntas sobre la frecuencia de muestreo son más frecuentes en los datos de acelerómetro y giroscopio que en los de PPG

Acelerómetro y giroscopio suelen funcionar con un flujo continuo de datos que requiere una frecuencia de muestreo definida, ya que se utilizan para seguir el movimiento, que puede cambiar con rapidez y frecuencia. La frecuencia de muestreo de estos sensores es fundamental porque determina la resolución y la precisión de la detección del movimiento.

PPG Datos brutosPor otro lado, aunque también tiene una frecuencia de muestreo, no siempre se puede hablar de la misma manera por algunas razones:

Caso práctico: Los datos de PPG suelen utilizarse para calcular la frecuencia cardiaca y los niveles de oxígeno en sangre, que no cambian tan rápidamente como los parámetros medidos por acelerómetros y giroscopios. Por lo tanto, puede que no sea necesario hablar de una frecuencia de muestreo alta en el contexto del almacenamiento, ya que normalmente se almacenan los resultados procesados (mediciones de frecuencia cardiaca o SpO2) en lugar de los datos brutos de alta frecuencia.
Procesamiento en el dispositivo: Los datos PPG brutos suelen procesarse directamente en el dispositivo para extraer la información sobre frecuencia cardíaca y SpO2. Esta información procesada es la que se suele almacenar y utilizar, en lugar de los datos PPG brutos de alta frecuencia.

Sin embargo, si el caso de uso requiere el almacenamiento de datos PPG sin procesar para un análisis detallado o para el desarrollo de algoritmos, entonces la frecuencia de muestreo se convierte en una preocupación importante, similar a los datos del acelerómetro y el giroscopio. La decisión de discutir o no las frecuencias de muestreo está ligada a la aplicación específica y a los requisitos de los datos. Si en el análisis se necesita una sincronización y una frecuencia precisas de los eventos fisiológicos, la frecuencia de muestreo de los datos de PPG sería, de hecho, un punto crucial a discutir.

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