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Internet de las cosas para detectar caídas de personas mayores en interiores

Un equipo de la Universitat Politècnica de València desarrollan IoTE-Fall, un sistema que detecta y advierte en tiempo real de cualquier caída a través de la colocación de un dispositivo en la cintura del usuario

Redacción EM 08-02-2019

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El equipo investigador.

Las caídas son hoy uno de los problemas de salud más importantes en todo el mundo para las personas mayores. En España, según un estudio de la Junta de Andalucía, la mitad de los mayores de 80 años y uno de cada tres mayores de 65 sufre al menos una caída doméstica al año. Además, este mismo trabajo asegura que un alto porcentaje de las caídas –en concreto, un 70%- se producen dentro del hogar.

Investigadores de la Universitat Politècnica de València, en colaboración con la Escuela Politécnica Nacional de Quito (Ecuador), han desarrollado IoTE-Fall, un sistema que, aprovechando las ventajas del Internet de las Cosas y aplicando algoritmos de aprendizaje automático, detecta y advierte en tiempo real de cualquier caída

Su trabajo ha sido publicado en la revista 'Personal and Ubiquitous Computing,' y se enmarca en la línea de investigación de interoperabilidad de plataformas de Internet de las Cosas, liderada por el catedrático de la UPV, Carlos E. Palau. “Una caída no asistida a tiempo puede derivar en un deterioro funcional y una disminución significativa en su movilidad, independencia y calidad de vida de las personas mayores”, destaca Jara Suárez de Puga, investigadora del Departamento de Comunicaciones de la Universitat Politècnica de València.

IoTE-Fall se coloca en la cintura de las personas mayores y detecta al instante cualquier movimiento anómalo del usuario, siendo capaz de discernir si ha sufrido una caída o no. “En caso de que se produzca, alerta de forma remota a los profesionales de la salud, a los centros de emergencia, a los cuidadores y a los familiares, enviando la posición exacta de la persona que ha sufrido dicha caída”, destaca Diana Yacchirema, profesora de la Escuela Politécnica Nacional de Quito que está completando los estudios de doctorado en la Universitat Politècnica de Valencia.

El sistema IoTE-Fall se compone de un dispositivo portátil, una red de comunicación inalámbrica, una pasarela IoT y servicios en la nube. Según explica Carlos E. Palau, cada uno de estos componentes juega un papel muy importante en la detección de caídas. Así se ha comprobado en el proyecto europeo ACTIVAGE en el que participa el grupo de investigación de la UPV, en el que tecnologías de este tipo se están empleando para mejorar la vida de las personas mayores con diferentes servicios. 

“El dispositivo portátil, a través de diferentes sensores de movimiento, mide la aceleración de los movimientos de las personas mayores y los transmite a la puerta de enlace de IoT mediante una red de área inalámbrica. La puerta procesa y analiza los datos recibidos y, en el caso de que se produzca cualquier caída, las detecta rápidamente y envía esos mensajes de alerta en tiempo real”, apunta Diana Yacchirema.

NOVEDAD Y MEJORAS
Comparado con otros sistemas de detección y alerta de caídas, los investigadores destacan como novedad de IoTE-Fall el estar desarrollado con componentes no especializados y su integración con los desarrollos del proyecto europeo INTER-IoT liderado por la Universitat Politècnica de València que le permite integrarse con cualquier plataforma IoT que esté incluida en el componente de interoperabilidad.

La utilización de algoritmos de aprendizaje automático permite la detección de falsos positivos y evita que se movilice a los familiares y personal especializado en situaciones en que no ha sucedido ningún evento. De cara a mejorar sus prestaciones, los investigadores españoles y ecuatorianos trabajan en la integración de nuevos sensores, como medidores de ritmo cardiaco y de presión arterial, entre otros.


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