Tecnología | Noticias | 30 NOV 2019

Tecnología para el cuidado de personas de edad avanzada

Un nuevo proyecto propone el trabajo con sensores y tecnología predictiva para identificar cuándo las personas con dificultades motrices pueden necesitar ayuda.
tercera edad
Redacción

Un sensor en la cama combinado con algoritmos predictivos. Este es el planteamiento base del proyecto SEPRE, una iniciativa en la que colaboran la Universidad San Jorge de Zaragoza, la firma fabricante de colchones Pikolin, la consultora TIC Grupo OESIA y el clúster Tecnara. Su propuesta quiere aplicar la tecnología en el cuidado y bienestar de personas con edad avanzada y dificultades motrices. 

El proyecto quiere ayudar a reducir las caídas de personas mayores de las camas, especialmente de las que se encuentran en residencias u otros centros ya que, según la profesora e investigadora de la Universidad San Jorge, Vanessa Bataller, aquí las tasas de caída "son mucho mayores que las de las personas que viven en sus domicilios". Así, el sensor detecta la posición y movimientos del usuario. Esa información es analizada y, gracias a la tecnología predictiva, utilizada para avanzar cuándo la persona tiene intención de levantarse. 

Al anticiparse a la acción de la persona, el sistema emite una alerta a los profesionales del centro con el tiempo suficiente para que puedan ir y ayudar en las maniobras de incorporación y salida de la cama, que son en las que habitualmente hay mayor riesgo de caídas. 

El desarrollo de los sensores —30 dispositivos localizados en un colchón en forma de malla— ha sido trabajo de Ibernex Ingeniería, compañía del grupo Pikolín. Estos envían información a la plataforma, de cuya creación se ha encargado el Grupo Oesía, así como de la implementación de los dos algoritmos de detección de movimientos, que analizan en tiempo real los datos y envían las alertas necesarias. 

Por su parte, la Universidad San Jorge es la responsable del análisis y definición de los algoritmos implementados en la plataforma, que son los que identifican los movimientos y posiciones que realiza el usuario. El Clúster Tecnara ha gestionado el proyecto y las ayudas para el mismo. 



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