Arcle
IoT Sanitario con ML Comportamentale
Panoramica
Una startup IoT sanitaria che ho co-fondato come esperimento imprenditoriale. Il problema? Gli anziani cadono e spesso nessuno se ne accorge per minuti preziosi. Serviva un sistema che rilevasse cadute automaticamente e allertasse subito il personale.
Ho progettato e sviluppato un sistema completo: braccialetti smart con accelerometro e giroscopio che rilevano cadute con 99.2% di precisione in meno di 200ms. Telecamere con riconoscimento facciale per monitorare aree comuni senza violare la privacy (nessuna registrazione, solo alert se qualcuno sta male). Sensori ambientali per temperatura, umidità, qualità aria.
Architettura edge computing: Raspberry Pi 4 come hub centrale su ogni piano, ESP32 per sensori ambientali, Raspberry Pi Pico nei braccialetti indossabili. Tutto comunica via MQTT (protocollo leggero per IoT). Se internet cade, il sistema locale continua a funzionare e allerta comunque il personale nella struttura.
Backend Django che raccoglie e analizza dati: impara le routine degli ospiti e rileva anomalie comportamentali. App Flutter per smartphone del personale: notifiche real-time, storico eventi, dashboard.
Il sistema è stato completamente sviluppato e testato con dispositivi reali, validando architettura edge computing e algoritmi rilevamento cadute.
Funzionalità Chiave
- Rilevamento cadute 99.2% precisione in <200ms usando accelerometro 3 assi + giroscopio
- Braccialetti smart con Raspberry Pi Pico: leggeri, batteria dura giorni, comunicazione MQTT
- Edge computing con Raspberry Pi 4: elaborazione locale, funziona offline, privacy garantita
- ML comportamentale: impara routine residenti e rileva anomalie (orari, sonno, attività, socialità)