We describe the design and development of sensor nodes, based on Edge computing technologies, for the processing and classification of events detected in physiological signals such as the electrocardiographic signal (ECG is the electrical signal of the heart), temperature, heart rate, and human movement. The edge device uses a 32-bit Tensilica microcontroller-based module with the ability to transmit data wirelessly using Wi-Fi. In addition, algorithms for classification and detection of movement patterns were implemented to be implemented in devices with limited resources and not only in high-performance computers. The Internet of Things and its application in smart environments can help non-intrusive monitoring of daily activities by implementing support vector machine (SVM is a machine learning algorithm) for implementation in embedded systems with low hardware resources. This paper s...

El proyecto trabaja en el desarrollo de un sistema portátil (hardware y software) de monitoreo de señales electrocardiográficas, en tiempo real, para la detección oportuna de arritmias y la detección precoz de eventos coronarios agudos, enviando alertas a familiares o al médico de cabecera vía comunicación celular. Estas se registran en una base de datos de pacientes para su evaluación clínica. El sistema de monitoreo ambulatorio con tecnología celular (SMATC) es escalable y sostenible en el tiempo por ser aplicable a un número no limitado de pacientes, utilizando un mismo servidor y base de datos para la gestión de la información. Contribuirá a la reducción del índice de morbilidad de síndrome coronario agudo y mortalidad de las enfermedades cardiovasculares. El dispositivo es amigable con el medio ambiente, constituido primordialmente por material plástico y electró...