Internet de las cosas para protección de adultos mayores

Una caída no asistida a tiempo puede derivar en un deterioro funcional y una disminución significativa en la movilidad, independencia y calidad de vida de las personas mayores.

En un trabajo conjunto con investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (España), se ha desarrollado IoTE-Fall, un sistema inteligente que aprovecha las ventajas del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés, Internet of Things) y aplica algoritmos de aprendizaje automático, para detectar y advertir, en tiempo real, de cualquier caída que pueda sufrir una persona mayor.

El proyecto tiene como origen la voluntad de hacer frente a las caídas que sufren las personas de mayor edad, circunstancia que supone uno de los problemas de salud de mayor gravedad a nivel global.

No en vano, según un estudio de la Organización Mundial de la Salud, uno de cada tres mayores de 65 años y la mitad de quienes supera los 80 años de edad sufren, al menos, una caída doméstica al año. Además, un alto porcentaje -en concreto, un 70 %- se producen dentro del hogar.

El trabajo realizado por miembros de la EPN y de la UPV, que ha sido publicado por la revista Personal and Ubiquitous Computing, se enmarca en la línea de investigación de interoperabilidad de Internet de las cosas.

• La importancia de la asistencia a tiempo

La esperanza de vida ha aumentado en 5 años desde 2000 debido a los avances en el campo de la medicina. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), para 2050 la población actual de personas de edad avanzada (8,5 %) aumentará, representando el 20 % de la población mundial.

Sobre la base de estas tendencias, muchos países están adoptando políticas de envejecimiento saludable con el objetivo de ayudar a las personas mayores a llevar una vida activa e independiente.

En particular, garantizar un envejecimiento activo y saludable de las personas adultas mayores es uno de los mayores desafíos, pero también una gran oportunidad para la sociedad en las próximas décadas.

En ese sentido, los problemas de este grupo etario son cada vez más urgentes y las caídas son los accidentes más comunes, cuya gravedad puede requerir a menudo atención médica.

Las caídas representan un riesgo de salud pública importante en todo el mundo para las personas mayores. Una caída no asistida a tiempo puede causar un deterioro funcional y una disminución significativa en su movilidad, independencia y calidad de vida. Para evitarlo, uno de los componentes de IoTE-Fall, el dispositivo portátil, 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.

• Componentes y funcionamiento

El sistema se compone de un dispositivo portátil, una red de comunicación inalámbrica, una pasarela IoT y servicios en la nube, y 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 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.

Esta 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 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.

• Aprendizaje automático para la detección de falsos positivos

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 accidente.

Comparado con otros sistemas de detección y alerta de caídas, la novedad de IoTE-Fall destaca el estar desarrollado con componentes no especializados y su integración con los desarrollos del proyecto europeo INTER-IoT.

De cara a mejorar sus prestaciones se está trabajando en la integración de nuevos sensores, como medidores de ritmo cardíaco y de presión arterial, entre otros.