Progettazione e sviluppo di uno stadiometro digitale portatile per la stima del grado di malnutrizione infantile nei paesi a basso reddito

La malnutrizione rappresenta una delle sfide più importanti a livello globale e in particolar modo nei paesi a basso e medio reddito, dove il problema della denutrizione nel 2018 ha colpito circa 200 milioni di bambini ed è responsabile del 45% dei decessi dei bambini con età inferiore ai 5 anni. Sia la malnutrizione acuta che quella cronica sono caratterizzate da un basso rapporto peso/altezza e per diagnosticarle ci sono alcuni indici come, ad esempio, gli indici HAZ (altezza per età), WHZ (peso per altezza) e il MUAC (Mid-Upper Arm Circumference). I primi due indici necessitano della misura dell'altezza e a tal fine ho deciso di collaborare con la ONG "Medici con l'Africa CUAMM" per realizzare un dispositivo elettronico in grado di raccogliere facilmente questo dato. Il dispositivo si poggia sulla testa del paziente e ne misura l'altezza tramite un sensore posto sulla base. Un PCB con un microcontrollore gestisce il dato, lo visualizza su uno schermo LCD e lo invia a uno smartphone tramite Bluetooth. Lo scopo della tesi è migliorare il prototipo precedente in modo che possa funzionare anche sotto l'esposizione del sole. Per fare questo, sono stati prima selezionati nuovi sensori TOF con prestazioni migliori e più robusti sotto al sole. Sono poi stati analizzati e testati in diverse condizioni al fine di accertarsi che potessero essere una buona soluzione per il mio progetto. È stato anche ridisegnato lo schematico e il PCB con l'obiettivo di integrare un microcontrollore STM32, più performante e industrialmente più maturo rispetto ad Arduino Nano. È stato integrato anche un circuito migliore per la gestione della carica della batteria, al fine di migliorare la durata della batteria, portando l'autonomia di utilizzo fino a una giornata intera. Infine, è stato anche aggiornato il modulo Bluetooth per la trasmissione dei dati a un dispositivo mobile. Il firmware è stato completamente riscritto integrando tutti i risultati e i modelli ottenuti dalle analisi fatte sui sensori, ed è stato ottimizzato affinché sia il meno energivoro possibile.