Una aplicación para móviles detecta si una persona ha sufrido una caída grave

Expertos del Grupo de Investigación, Desarrollo e Innovación en Informática de la Universidad de Sevilla, encabezado por Juan Antonio Ortega, han empleado las capacidades de los dispositivos móviles para crear un sistema capaz de determinar la actividad física llevada a cabo por todo tipo de usuarios.

Aunque existen otros sistemas de monitorización de este tipo, la principal ventaja del sistema es el reducido coste, ya que éste está totalmente integrado en el dispositivo móvil. Además, de esta forma se reduce el nivel de intrusismo de los sistemas de monitorización.

Este avance tecnológico ha sido reconocido con el primer premio en el prestigioso congreso internacional AAL Forum en la categoría EvAAL para el desarrollo de sistemas relacionados con reconocimiento de actividades y posicionamiento en interiores. En el congreso AAL Forum se han dado cita cientos de investigadores de todo el mundo expertos en ambientes asistidos, desde la domótica hasta la computación móvil, con la participación de empresas como CISCO, Philips o Blue Medical en su organización.

Este premio se enmarca en el contexto de tres proyectos de investigación, Artemisa, Cubico y Simon, el primero del Ministerio de Economía y Competitividad y los dos últimos de la Junta de Andalucía, en los que se trabaja en la construcción de un entorno asistido que permita a los usuarios hacer del hogar o, en general, de los entornos residenciales, espacios mucho más agradables e inteligentes, smart environments.

Medición de la actividad física

Para ello, se ha logrado desarrollar un sistema que permite obtener información del usuario sin que sea necesario para él interactuar con cualquier otro elemento y sin ningún tipo de sensor ambiental, simplemente empleando su teléfono móvil.

Siguiendo esta filosofía estos expertos han realizado una aplicación móvil que permite determinar desde el nivel de la actividad física diaria del usuario hasta posibles caídas y sus consecuencias, las personas con las que se relaciona o los objetos con los que interactúa. Esta nueva aplicación hace uso de tres tipos de sensores que llevan instalados los teléfonos móviles.

Por un lado, los giroscopios y los acelerómetros que aportan información sobre los cambios de aceleración del usuario, y por otro lado la tecnología NFC que permite interactuar con los elementos del entorno.

“Si existe un patrón determinado en estos parámetros es posible determinar una posible caída del usuario y, analizando los datos posteriores, también nos permite conocer sus consecuencias, brindando así la posibilidad de enviar una alerta a los familiares o al equipo médico encargado de la monitorización de estas personas, en el caso de usuarios sometidos a seguimiento”, ejemplifica Luis Miguel Soria Morillo, investigador de este proyecto.

Múltiples aplicaciones médicas y deportivas

Centrándose en el reconocimiento de actividades, la cantidad de aplicaciones que surgen son enormes, desde aplicaciones médicas que permiten hacer un seguimiento en pacientes con rehabilitación prescrita, hasta deportistas con necesidades específicas para su plan de entrenamiento, pasando por usuarios que tan sólo buscan conocer las calorías perdidas de manera sencilla y automática.

Estos expertos están trabajando además en una aplicación para la creación de un perfil activo de ancianos en el que, a través de un portal web, el médico podría consultar su actividad y, en base a ella, llevar a cabo un cuidado mucho más personalizado, de manera que incluso los familiares podrían conocer en tiempo real qué actividad está llevando a cabo la persona bajo su cuidado.

“Teniendo en cuenta que hoy en día el teléfono móvil está considerado como el tercer objeto más común que llevamos a diario, tras las llaves y la cartera, nos aseguramos, en cierta medida, que el dispositivo estará siempre con el usuario y evitamos posibles olvidos de una manera práctica y sencilla, evitando también un sobrecoste derivado de la adquisición de elementos específicos para el seguimiento”, señala Luis Miguel Soria.

Otro de los intereses de esta investigación es tratar de minimizar al máximo posible el consumo de batería del terminal, permitiendo centralizar toda la información contextual de modo que sea evitado el gasto de energía en postprocesamientos reiterados.