Tecnologías inteligentes al rescate de los más mayores
El momento en el que una familia se ve forzada a enviar a sus mayores a una residencia de ancianos resulta descorazonador. Pero en cierto sentido también supone un alivio, sobre todo si se tiene en cuenta que cada año el 35 % de los mayores de sesenta y cinco años se caen una o más veces, un porcentaje que aumenta conforme se avanza en la franja de edad. Estas caídas pueden provocar lesiones graves que imposibiliten una jubilación completamente independiente en el propio hogar e incluso la muerte. Incluso en las residencias más seguras, la ausencia momentánea de atención puede tener consecuencias graves. Además, al no existir quien presencie el accidente o sistemas de vigilancia instalados se produce una situación de desconocimiento de las causas que provocan las caídas. Ante este panorama no cabe discutir sobre la utilidad de contar con dispositivos inteligentes que ayuden a predecir y evitar estas caídas. El proyecto FARSEEING creó una infraestructura tecnológica, un repositorio de caídas, un servicio de telemedicina y un nuevo algoritmo de caídas y llevó a cabo una investigación exhaustiva sobre las interacciones entre los usuarios y las tecnologías para lograr que incluso las personas en riesgo mayor puedan disfrutar de una vida independiente. La labor del proyecto tuvo en cuenta además las opiniones y las expectativas de los usuarios mediante ensayos ejecutados en entornos reales. Finalizado en mayo de 2015, el proyecto ofreció una perspectiva holística sobre la prevención, la detección y la gestión de caídas en distintos entornos. La tecnología de FARSEEING se basa en dos componentes fundamentales. El primero es un sistema inteligente instalado en el domicilio del usuario que registra los movimientos en el hogar mediante sensores ambientales y un sistema distribuido de vídeo y audio. Los datos se recopilan y se procesan en una unidad local dotada de un «programador de situación» con el que se definen y se gestionan hasta trescientas situaciones hipotéticas de caída. Estas situaciones pueden activarse por el propio usuario o por puertas que se abren, movimientos, cambios en la temperatura o la detección de caídas. El sistema cuenta además con dispositivos ponibles inteligentes y smartphones y entre sus aplicaciones se incluye una para teléfonos móviles dotada de un algoritmo de detección de caídas en tiempo real y un innovador sistema de vigilancia de la actividad instalado en el calzado. «Nuestro sistema predice mejor las caídas y ofrece la posibilidad de averiguar qué ha ocurrido antes de la caída y poner en marcha medidas preventivas en función de los datos recabados», explicó el profesor Lorenzo Chiari, coordinador del proyecto y subdirector del HST-ICIR («Centro interdepartamental de investigación industrial - Ciencias y tecnologías de la salud») de la Universidad de Bolonia. «Los resultados preliminares sobre la validez de las predicciones que ofrecen las evaluaciones del smartphone muestran que mediante la utilización en smartphones de una prueba TUG (Timed Up and Go), que es un ensayo clínico tradicional, es posible medir con precisión movimientos asociados con caídas anteriores y, más importante, medir parámetros como la fluidez a la hora de levantarse para andar con los que predecir con un elevado grado de éxito la probabilidad de caerse en los siguientes seis meses», añadió. Además del aspecto predictivo, en la investigación se tuvo muy en cuenta la prevención y los responsables del equipo ensayaron distintos videojuegos para ejercitarse ya disponibles comercialmente y redactaron recomendaciones destinadas al desarrollo de videojuegos dirigidos en concreto al mercado de mayor edad. El mayor repositorio de caídas del mundo La labor del proyecto no se detuvo en la prevención y la resolución de situaciones de caídas individuales. Todos los datos obtenidos por los sensores de FARSEEING se encuentran en un repositorio de caídas (el de mayor tamaño del mundo según el equipo responsable) en el que se almacena información importante del perfil de movimiento del usuario y de su nivel funcional, que puede servir para predecir caídas que se podrían producir en el futuro. «El repositorio de caídas contiene información de más de doscientas caídas reales», explicó el profesor Chiari. «Las caídas se midieron en distintos entornos como por ejemplo residencias compartidas, clínicas de rehabilitación y residencias de ancianos y en distintos grupos de pacientes como aquellos en rehabilitación geriátrica, enfermos de párkinson y afectados de ataxia cerebral y sensorial. Estos datos se utilizaron para crear un sistema de clasificación nuevo con el que mejorar la detección de caídas a partir de los datos aportados por los sensores. El sistema estará en breve a disposición de terceras partes interesadas en contribuir a esta base de datos o en su explotación. A la base de datos se podrá acceder a través de la página web del proyecto. Para aumentar el provecho de los datos, el consorcio creó un glosario común para investigadores, ingenieros, usuarios y profesionales sanitarios con el que garantizar la consistencia en las descripciones de los estudios y en los informes. El proyecto, calificado como «excelente» por la Comisión Europea, ya ha finalizado pero sus socios continuarán colaborando durante varios meses. Algunos de los resultados del proyecto FARSEEING se transferirán a un ensayo de control aleatorizado con el que mejorar las evaluaciones de riesgos en el ámbito de la prevención de caídas (el estudio Precisa) financiado por la Agencia de Sanidad y Asistencia de Emilia-Romaña (Italia). Por otro lado, investigadores de la Universidad de Bolonia han puesto en marcha la empresa derivada mHealth Technologies con la que explotar el sistema para smartphones creado en FARSEEING. Los responsables de la empresa ya han iniciado una ronda de contactos con clientes potenciales. Varios miembros del consorcio de FARSEEING recibieron fondos adicionales de la Comisión Europea a través de Horizonte 2020 para poner en marcha el proyecto PREVENTIT, destinado a financiar un ensayo de viabilidad para ahondar en la tecnología propuesta. «Esto es sólo el comienzo», concluyó el profesor Chiari. «Nuestra intención es seguir trabajando sobre lo logrado hasta ahora y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen las TIC en el ámbito de la predicción, la detección y la prevención de caídas». Para más información, consulte: FARSEEING http://farseeingresearch.eu/
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