Un nuevo sistema permite detectar en tiempo real la caída de personas mayores

Investigadores de la Universitat Politècnica de València y la Escuela Politécnica Nacional de Quito (Ecuador) han desarrollado un sistema inteligente que detecta y advierte en tiempo real de cualquier caída que pueda sufrir una persona mayor en su domicilio.

Según ha explicado a EFE el catedrático de la UPV Carlos E. Palau, quien lidera el proyecto, este sistema, denominado IoTE-Fall, aprovecha las ventajas del Internet de las Cosas y aplica algoritmos de aprendizaje automático, que le permiten detectar y advertir en tiempo real de cualquier caída.

IoTE-Fall funciona como una aplicación móvil, de manera que colocando el terminal en la cintura o el bolsillo de las personas mayores detecta al instante cualquier movimiento anómalo del usuario, siendo capaz de discernir si ha sufrido una caída o no.
Este 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 Carlos E. Palau.

Este catedrático ha explicado a EFE que 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 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.
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, ha apuntado Diana Yacchirema, profesora de la Escuela Politécnica Nacional de Quito, quien está completando los estudios de doctorado en la UPV.

Ha señalado que en caso de que produzca esa caída, el sistema puede alertar 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.
"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", ha destacado la investigadora de la UPV Jara Suárez de Puga.

Según apuntan desde la Universitat Politènica de València (UPV), las caídas son uno de los problemas de salud más importantes en todo el mundo para las personas mayores, y en España la mitad de los mayores de 80 años y uno de cada tres mayores de 65 sufre al menos una caída doméstica al año.

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 UPV, 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 accidente.

Con el fin de mejorar sus prestaciones, los investigadores españoles y ecuatorianos trabajan también en la integración de nuevos sensores, como medidores de ritmo cardíaco y de presión arterial, entre otros servicios.