[파이썬] IoT 활용한 스마트 의료 및 건강 관리

05 Sep 2023

python

소개

IoT(Internet of Things)는 사물과 인터넷을 연결하여 데이터를 주고 받는 기술입니다. 이러한 기술의 발전은 스마트 의료 및 건강 관리 분야에서도 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이번 블로그에서는 Python을 이용하여 IoT를 활용한 스마트 의료 및 건강 관리에 대해 살펴보겠습니다.

실시간 생체 데이터 수집

IoT 기기를 이용하여 실시간으로 생체 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 심박수, 체온, 혈압 등의 데이터를 측정할 수 있는 센서를 구성하여 이를 IoT 허브에 연결하면, Python 코드를 통해 데이터를 실시간으로 수신할 수 있습니다.

import time
import requests

def collect_data():
    while True:
        # 생체 데이터 수집 및 전송
        data = {
            'heart_rate': get_heart_rate(),
            'temperature': get_temperature(),
            'blood_pressure': get_blood_pressure()
        }
        
        # IoT 허브에 데이터 전송
        response = requests.post(url='http://iot-hub-server', json=data)
        if response.status_code == 200:
            print('Data sent successfully')
        else:
            print('Failed to send data')
        
        # 1분마다 데이터 수집
        time.sleep(60)

def get_heart_rate():
    # 생체 데이터 측정 코드 작성
    pass

def get_temperature():
    # 생체 데이터 측정 코드 작성
    pass

def get_blood_pressure():
    # 생체 데이터 측정 코드 작성
    pass

if __name__ == '__main__':
    collect_data()

이 예제에서는 collect_data() 함수를 통해 실시간으로 생체 데이터를 수집하고, requests 모듈을 사용하여 IoT 허브 서버에 데이터를 전송합니다. 데이터는 JSON 형태로 전송되며, 서버로부터 응답을 받아 성공 혹은 실패 여부를 확인할 수 있습니다.

데이터 분석 및 예측

수집한 생체 데이터를 이용하여 건강 상태를 분석하고 예측하는 것도 가능합니다. Python의 데이터 분석 및 머신러닝 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구축할 수 있습니다.

예를 들어, 수집한 심박수 데이터를 이용하여 심장 질환의 위험성을 예측하는 예제를 살펴보겠습니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

def analyze_data():
    # 생체 데이터 로드
    data = pd.read_csv('heart_rate_data.csv')
    
    # 입력과 출력 변수 분리
    X = data.drop('label', axis=1)
    y = data['label']
    
    # 학습 데이터와 테스트 데이터 분할
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
    
    # 머신러닝 모델 학습
    model = RandomForestClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 테스트 데이터로 예측 수행
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 정확도 평가
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print('Accuracy:', accuracy)

if __name__ == '__main__':
    analyze_data()

이 예제에서는 심박수 데이터를 heart_rate_data.csv 파일로부터 로드하고, 데이터를 입력과 출력 변수로 분리합니다. 그 후, 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할하고 RandomForestClassifier를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 테스트 데이터로 예측을 수행하고 정확도를 평가합니다.

이와 같은 방식으로 다양한 생체 데이터를 활용하여 건강 상태를 분석하고 예측하는 것이 가능합니다.

건강 상태 모니터링 및 알림

수집한 생체 데이터를 이용하여 실시간으로 건강 상태를 모니터링하고, 이상 사항을 감지하여 사용자에게 알림을 보낼 수도 있습니다. 예를 들어, 심박수가 정상 범위를 벗어날 경우 사용자에게 경고 메시지를 보내는 예제를 살펴보겠습니다.

import requests

def monitor_health():
    while True:
        # 심박수 데이터 수집
        heart_rate = get_heart_rate()
        
        # 제한 범위를 벗어나면 경고 메시지 전송
        if heart_rate < 60 or heart_rate > 100:
            send_alert_email(heart_rate)
        
        # 10초마다 심박수 측정
        time.sleep(10)

def get_heart_rate():
    # 생체 데이터 측정 코드 작성
    pass

def send_alert_email(heart_rate):
    # 이메일로 경고 메시지 전송
    payload = {'heart_rate': heart_rate, 'message': 'Abnormal heart rate detected!'}
    response = requests.post(url='http://email-server', json=payload)
    if response.status_code == 200:
        print('Alert email sent successfully')
    else:
        print('Failed to send alert email')

if __name__ == '__main__':
    monitor_health()

이 예제에서는 monitor_health() 함수를 통해 실시간으로 심박수를 모니터링하고, 만약 심박수가 정상 범위를 벗어날 경우 send_alert_email() 함수를 호출하여 경고 메시지를 이메일로 전송합니다. 이메일은 서버로부터 응답을 받아 성공 혹은 실패 여부를 확인할 수 있습니다.

이와 같이 스마트 의료 및 건강 관리 분야에서는 IoT와 Python을 함께 활용하여 실시간 데이터 수집, 데이터 분석, 건강 상태 모니터링 등을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 개인의 건강을 관리하고 질병의 조기 발견 등을 도울 수 있습니다.