Progettazione e Sviluppo di un'applicazione web per il monitoraggio dell'attività fisioterapica

La presente tesi illustra lo sviluppo di un'applicazione web dedicata al monitoraggio dell'attività fisioterapica, concepita per rispondere alle esigenze emergenti di telemedicina e assistenza a distanza. L'approccio progettuale integra tecnologie IoT e sensori indossabili, quali accelerometri, giroscopi e dispositivi per il monitoraggio della frequenza cardiaca, per raccogliere in tempo reale dati relativi all'esecuzione degli esercizi riabilitativi. In particolare, si tratta di un applicativo web che include schermate per la gestione degli allenamenti e per la visualizzazione dei dati provenienti da sensori, quali accelerometri e giroscopi, che permettono di monitorare l’esecuzione degli esercizi riabilitativi. Inoltre, l’applicazione integra funzionalità per la rilevazione di dati biometrici, utili a valutare i livelli di stress dei pazienti durante le sessioni di esercizio. L'architettura del sistema, basata su API REST sviluppate in Node.js e Express, sfrutta MongoDB per la gestione dei dati strutturati e InfluxDB per l'archiviazione e l'analisi delle serie temporali, garantendo così performance elevate e scalabilità. L'integrazione con Grafana permette una visualizzazione interattiva e dinamica dei dati, facilitando il lavoro dei fisioterapisti nell'analisi delle performance e nell'adattamento dei piani terapeutici. La tesi include un' analisi dello stato dell’arte, la progettazione di interfacce intuitive per utenti professionisti e pazienti, e una valutazione dell'usabilità basata su test non guidati e sondaggi. L'applicativo ha raggiunto gli obiettivi prefissati in termini di funzionalità, usabilità, affidabilità, scalabilità e performance, offrendo un sistema solido, ben strutturato e funzionale, capace di soddisfare le esigenze di fisioterapisti e pazienti, pur rimanendo aperta a futuri sviluppi e innovazioni.