Áp lực công việc trong xã hội hiện đại có khuynh hướng buộc cán bộ văn phòng phải ngồi suốt trên ghế, dẫn đến nhiều hệ lụy về sức khỏe. Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp tích hợp công nghệ IoT (Internet of Things) lên ghế văn phòng, gọi tắt là ghế IoT. Mô-đun IoT ESP8266 sẽ thu thập các cử động của người ngồi và gửi dữ liệu về máy tính qua kết nối WiFi. Dữ liệu này gồm trọng lượng và gia tốc 3-trục, do các cảm biến cung cấp. Một mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp sẽ ước lượng tình trạng sức khỏe của người ngồi, dựa trên các dữ liệu đó. Nếu người ngồi không cử động liên tục trong hơn 3 phút, hệ thống sẽ gửi tin nhắn SOS cho người hỗ trợ. Nếu một người khỏe mạnh ngồi trên ghế lâu hơn 45 phút, hệ thống sẽ nhắc nhở vận động bằng âm thanh. Kết quả thực nghiệm trên nhiều kịch bản cho thấy khả năng nhắc nhở tình trạng ngồi lâu đạt độ chính xác 100% và khả năng phát hiện, cảnh báo tình trạng sức khỏe bất thường đạt độ tin cậy 82%. Thực nghiệm cũng cho thấy khả năng hoàn thiện sản phẩm này cho mục tiêu ứng dụng rộng rãi là hoàn toàn khả thi.In modern society, workload makes more and more pressure to any office workers that obliges them sitting long time on chairs, leading to many health risks. This study proposes a solution to integrate the IoT (Internet of Things) technology into an office chair, so called IoT-chair. An IoT module measures the movements of workers and send data to a computer via WiFi connection. That data includes the weight of worker and the 3-axis acceleration provided by sensors. A feedforward neural network is trained to estimate the health status. When the worker does not move continuously for more than 3 minutes, the IoT-chair considers that is an abnormal situation and send a SOS message to an assistant. In addition, the IoT-chair can also make audible remind when the worker sitting longer than 45 minutes. Experimental results on some scenarios show that the ability to remind of long sitting conditions reaches 100% accuracy, and the ability to detect and warn abnormal health conditions reaches 82% accuracy. Experiments also show that it is possible to complete this product for a wide range of applications.