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Elder’s Assistant – desarrollo y pruebas de un wearable de bajo coste para la detección de caídas

“Un prototipo de un wearable de bajo coste para detectar las caída de las personas mayores ha sido obtenido. “

– Víctor Padrón, Universidad Europea de Madrid 

El Reto

Detectar de forma remota las caídas de los ancianos de forma fiable y a un bajo coste.

La Solución

Obtener un prototipo de tamaño reducido de un dispositivo wearable para la detección de caídas y comprobar su fiabilidad. LabVIEW se utiliza para probar el rendimiento de los algoritmos implementados para detectar las caídas de niños, adultos y personas mayores. Elder’s Assistant (EA) es un sistema de supervisión remota de personas mayores. Una de sus funcionalidades es la detección de caídas y el envío de la correspondiente alarma a familiares y cuidadores.

Para la detección de caídas, se desarrolló un prototipo de dispositivo wearable que la persona mayor lleva en el cinturón (cerca de su centro de gravedad), y que consiste en un microcontrolador con un acelerómetro para detectar fuerzas G y un enlace Wi-Fi para el envío de la alarma. Uno de los retos en el desarrollo de este tipo de dispositivos es reducir el número de falsas alarmas y aumentar la efectividad en la detecciónde caída reales. Para ello se seleccionó un conjunto de algoritmos simples, que detectan un patrón en el módulo del vector de la fuerza G durante las caídas.

Cuando la persona empieza a caer el módulo tiende a 0 y a continuación se produce un pico debido al impacto. Y se utilizaron dos elementos para discriminar falsas alarmas. En primer lugar, el pico se compara contra un umbral de 2g (muy apropiado para personas mayores), y por último, se detecta la orientación del cuerpo después del impacto. El hardware de este wearable consta de:

  1. Un módulo de NodeMCU v2 Amica, que se basa en el ESP8266 (un microcontrolador con una conexión Wi-Fi diseñado especialmente para el Internet de Cosas).
  2. Un acelerómetro de 3 ejes MMA8452Q con conexión I2C.
  3. Una batería de Gmyle (tipo PowerBank) de 2500 mAh.
  4. Dos botones y un LED, utilizados para la interfaz de usuario. Uno de los botones se utiliza como botón de emergencia para llamar a los cuidadores en cualquier momento. Mientras que el segundo botón sirve para cancelar una posible caída (impacto detectado, pero postura no comprobada). El LED señaliza el estado de la persona: Normal (apagado), Posible Caída (parpadeando) o Alarma (encendido). El software de la NodeMCU se desarrolló en el IDE de Arduino, utilizando las mismas funciones y librerías de dicha plataforma. Se crearon dos aplicaciones LabVIEW. Una para las pruebas básicas que recibe la las señales de los 3 ejes del acelerómetro xG, yG y zG, así como dos señales elaboradas a partir de ellos: SVtotal, el módulo del vector de la fuerza G; y SVdyn, el módulo del vector después de su paso por un filtro paso alto de 0,25 Hz.

La segunda aplicación se utiliza para las pruebas de fiabilidad. Se ejecuta en un PC y se comunica con el detector de caída a través de Wi-Fi (o Internet). Un conjunto especial de comandos fueron desarrollados a propósito tanto en la aplicación de LabVIEW, como en el NodeMCU, para enviar los datos del usuario y su estado. Los resultados son muy prometedores. Tres conjuntos de usuarios (niños, adultos y ancianos) fueron expuestos a actividades de vida diaria (AVD), saltos y caídas.

No se emitieron falsas alarmas para AVD y saltos. En la detección de caídas la efectividad ronda el 94%, haciéndose notar que en la mayoría de los casos de no detección, las personas usaron los brazos y las manos para amortiguar el impacto. El costo estimado del prototipo inicial está sobre los 40 euros, cifra que esperamos reducir en futuros desarrollos.

Resultados

Un prototipo de un wearable de bajo coste para detectar las caída de las personas mayores ha sido obtenido. El dispositivo tiene una efectividad de 94% y un coste inicial de alrededor de 40 EUR.



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