Diseño de un sistema integrado remoto para el monitoreo de signos vitales en pacientes trasladados en ambulancia, distrito de Chiclayo

Abstract

El monitoreo remoto de signos vitales en ambulancias viene a ser un gran avance para la atención de emergencias, ya que permite ver los datos de los pacientes en tiempo real. En este estudio, buscamos diseñar y poner en marcha un sistema para monitorear los signos vitales en ambulancia de Chiclayo, asegurando que la transmisión de datos médicos sea estable y segura mediante Conexiones de respaldo. Para lograrlo, usamos simulaciones en cisco packet tracer, hh donde configuramos un sistema de respaldo con el protocolo HSRP (Hot Standby Router Protocol) cambia automáticamente entre redes 4G/5G de diferentes compañías cuando hay problemas. Hicimos pruebas de conexión velocidad y estabilidad para ver cómo funcionaba el sistema cuando fallaba alguna red. Los resultados pero aunque nuestro sistema garantiza una transmisión estable de datos, cambiando eficientemente entre redes en tiempo de 10 y 30 segundos. También, al conectarlo con servidores en la nube, el personal médico puede acceder fácilmente a la información desde cualquier lugar. Se concluye que la implementación de este sistema optimiza la atención médica prehospitalaria al mejorar la supervisión de los pacientes durante el traslado. Se recomienda futuras mejoras en la integración de inteligencia artificial para la detección temprana de anomalías en los signos vitales.

Remote monitoring of vital signs in patients transported by ambulances represents a significant advancement in emergency medical care, enabling continuous and real-time supervision. This research aimed to design and implement a remote integrated system for monitoring vital signs in ambulances in the district of Chiclayo, ensuring stable and secure transmission of biomedical data through redundant connectivity infrastructure. A methodology based on network simulations in Cisco Packet Tracer was adopted, configuring a backup system with the HSRP (Hot Standby Router Protocol) for automatic switching between 4G/5G mobile networks from different providers. Connectivity, latency, and system stability tests were conducted to evaluate performance in network failure scenarios. The results demonstrated that the system ensures stable data transmission, enabling efficient network switching within 10 to 30 seconds. Additionally, cloud server integration facilitated remote access to real-time patient data, ensuring availability for healthcare professionals. It is concluded that the implementation of this system optimizes prehospital medical care by improving patient supervision during transportation. Future improvements are recommended, particularly in the integration of artificial intelligence for early detection of anomalies in vital signs.