Internet of medical things. Measurement of respiratory dynamics using wearable sensors in post-COVID-19 patients

Respiratory dynamics; Post-COVID-19 condition; Respiratory rateDinàmica respiratòria; Condició post-COVID-19; Freqüència respiratòriaDinámica respiratoria; Condición post-COVID-19; Frecuencia respiratoriaNowadays, the measurement of respiratory dynamics is underrated at clinical setting and in the daily life of a subject, still representing a challenge from a technical and medical point of view. In this article we propose a concept to measure some of its parameters, such as the respiratory rate (RR), using four inertial sensors. Two different experiments were performed to validate the concept. We analyzed the most suitable placement of each sensor to assess those features and studied the reliability of the system to measure abnormal parameters of respiration (tachypnea, bradypnea and breath holding). Finally, we measured post-COVID-19 patients, some of them with breath alterations after more than a year of the diagnosis. Experimental results showed that the proposed system could be potentially used to measure the respiratory dynamics at clinical setting. Moreover, while RR can be easily calculated by any sensor, other parameters need to be measured with a sensor in a particular position.Hoy en día la medición de la dinámica respiratoria está infravalorada en el ámbito clínico y en la vida diaria de un sujeto ,y sigue representando un reto desde el punto de vista técnico y médico. En este artículo proponemos un concepto para medir algunos de sus parámetros, como la frecuencia respiratoria (FR), utilizando cuatro sensore sinerciales. Se realizaron dos experimentos diferentes para validar el concepto. Analizamos la colocación más adecuada de cada sensor para evaluar esas características y estudiamos la fiabilidad del sistema para medir parámetros anormales de la respiración (taquipnea, bradipnea y retención de la respiración). Por último, realizamos mediciones en pacientes pos COVID-19, algunos de ellos con alteraciones respiratorias después de más de un año del diagnóstico. Los resultados experimentales mostraron que el sistema propuesto podría utilizarse potencialmente para medir la dinámica respiratoria en el ámbito clínico. Además, mientras que la FR puede calcularse fácilmente con cualquier sensor, otros parámetros deben medirse con un sensor en una posición determinada.This research was partially funding by RoboCity2030-DIHCM Madrid Robotics Digital Innovation Hub (“Robotica aplicada a la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos, Fase IV”; S2018/NMT-4331), funded by “Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid” and cofunded by Structural Funds of the EU. J. Benito-Leon is supported by the National Institutes of ´ Health, Bethesda, MD, USA (NINDS # R01 NS39422), the European Commission (grant ICT-2011-287739, NeuroTREMOR), the Ministry of Economy and Competitiveness (grant RTC2015-3967-1, NetMD—platform for the tracking of movement disorder), and the Spanish Health Research Agency (grant FIS PI12/01602 and grant FIS PI16/00451)