Rancang Bangun Smart Bed dalam Membantu Pengontrolan Rutin Kesehatan Pasien
Smart Bed Design in Assisting Routine Control of Patient Health
Saat ini institusi pelayanan kesehatan sudah mulai menggunakan robot dan berbagai sensor untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan efisiensi kerja.Belum ada kasur atau tempat tidur yang dapat secara otomatis mengontrol pasiennya secara rutin dengan memantau denyut nadi, suhu dalam satu sistem. Dapat membantu perawatan pasien yang tengah mengalami rawat inap dengan adanya pengontrolan Smart Bed. Smart Bed ini nantinya akan membantu tenaga kesehatan untuk memantau keadaan terutama tanda-tanda vital pasien nantinya didapatkan hasil secara real time sehingga pasien dapat perawatan secara optimal. Hasil pengujian sensor MLX90614 menunjukkan kesalahan rata-rata 1,35% untuk suhu tubuh orang pertama (35,02°C), 2,42% untuk orang kedua (34,56 °C), dan 2,16% untuk orang ketiga (35,24 °C). Sensor MAX30100 memiliki kesalahan rata-rata 3,45% untuk denyut nadi orang pertama (81,2 bpm), 3,65% untuk orang kedua (82,4 bpm), dan 4,08% untuk orang ketiga (86,4 bpm). Sensor suhu MLX901614 memiliki kesalahan rata-rata 0,37% saat dibandingkan dengan thermogun, menunjukkan akurasi sekitar 99,63%. Sedangkan sensor denyut nadi MAX30100, dibandingkan dengan pulse oximeter, memiliki kesalahan rata-rata 1,82%, dengan tingkat akurasi sekitar 98,18%. Sehingga bisa disimpulkan bahwa smart bed dapat bekerja dengan baik.
Recently, healthcare institutions have started using robots and various sensors to improve service quality and work efficiency. There is no mattress or bed that can automatically control its patients regularly by monitoring pulse, temperature in one system. Can help care for patients who are experiencing hospitalization with the Smart Bed control. This Smart Bed will help health workers to monitor the condition, especially the patient's vital signs, and the results will be obtained in real time so that patients can be treated optimally. The MLX90614 sensor test results show an average error of 1.35% for the first person's body temperature (35.02 °C), 2.42% for the second person (34.56 °C), and 2.16% for the third person (35.24 °C). The MAX30100 sensor had an average error of 3.45% for the first person's pulse rate (81.2 bpm), 3.65% for the second person (82.4 bpm), and 4.08% for the third person (86.4 bpm). The MLX901614 temperature sensor had an average error of 0.37% when compared to the thermogun, showing an accuracy of about 99.63%. While the MAX30100 pulse sensor, compared to a pulse oximeter, has an average error of 1.82%, with an accuracy rate of about 98.18%. So it can be concluded that the smart bed is in the working order.