Este trabalho apresenta uma rede de sensores utilizada para monitoração de variáveis fisiológicas do corpo humano com suporte à programação. A tarefa de configuração desse tipo de sistema é usualmente realizada por desenvolvedores espe­ cializados, profissionais da computação com grande conhe­ cimento de linguagens de programação. Entretanto, para que essa tecnologia se torne clinicamente viável, é necessário que os próprios profissionais da área de saúde possam fazê­lo. A programação e a reconfiguração à distância de uma rede de sensores sem fios é o principal objetivo deste trabalho. Como contribuição maior é apresentada uma arquitetura de software denominada SOAB (Software Architecture for Body worn Sensor Networks Project). Concebida com base em uma abordagem top-down, a arquitetura SOAB é constituída por quatro camadas independentes: i) uma interface gráfica di­ recionada aos profissionais de saúde; ii) middleware para in­ terconexão da rede de sensores para monitoração do corpo humano com a Internet; iii) um servidor para execução dos serviços solicitados pelos programadores; e iv) um sistema operacional com suporte para multitarefa que será embu­ tido nos nós­sensores. Esse sistema operacional foi denomi­ nado MedOS e visa aumentar a sobrevida dos nós­sensores (tempo de operação), promovendo a redução do consumo de energia elétrica por meio do escalonamento de tarefas com base em políticas adaptadas para aplicações biomédicas. A sistematização dessas políticas foi obtida por meio da utili­ zação de um modelo baseado em autômatos. Para avaliar a arquitetura SOAB foi elaborado e aplicado um teste de carga, cujo objetivo foi quantificar o tempo gasto para programação de um nó­sensor do eletrocardiograma (ECG). Os resultados dos testes mostraram que o sistema proposto tem um bom potencial para se tornar uma ferramenta eficiente para a pro­ gramação de redes de sensores para monitoração do corpo humano por profissionais não­especializados na área de in­ formática.

care professionals; ii) middleware for interconnecting BSN’s to the Internet; iii) a server for processing clients’ requests; and iv) a multitasking operating system that is embedded into the sensor nodes. This operating system was called MedOS and, among other features, it helps to increase the lifetime of batteries by schedul ing tasks based on customized policies, designed for taking into account the specificities of biomedical applications. To implement these policies, an automata-based model has been used. For the evaluation of the system, a benchmarking approach has been devel oped and applied, in order to quantify the time spent for program ming ECG sensor nodes. The results of the tests showed that the proposed system has a good potential to become an effective tool for programming body sensor networks by professionals that are not specialists in information technology.