Un equipo de estudiantes de ingeniería de la Universidad Rice (Texas, EE.UU.) ha diseñado un sistema de evaluación de riesgo de caídas, que permite a los médicos crear estrategias personalizadas de gestión de riesgos para los pacientes en función de sus patrones de movimiento individuales en el interior de la vivienda.
El sistema desarrollado incluye un dispositivo portátil, un componente de mapeo del hogar y monitorización de movimiento y un elemento de procesamiento de datos mediado por inteligencia artificial. El objetivo del sistema es ayudar a los médicos a identificar los factores de riesgo de caídas para pacientes individuales.
A través de un escáner LiDAR montado en un trípode, se realiza un mapeo de una habitación, incluidos los muebles; mientras que un dispositivo portátil rastrea la ubicación de las personas mediante un sensor de banda ultraancha, el movimiento con un acelerómetro y el tiempo con un reloj en tiempo real.
Identificación de ubicaciones peligrosas
De esta forma, el sistema proporciona a los médicos un mapa de cómo la persona se mueve en su vivienda, al tiempo que identifican las ubicaciones más peligrosas. Por otro lado, esta tecnología no solo detecta las caídas, sino también todo aquello que rodea a la caída: lo que estaba haciendo antes de la caída, dónde estaba en su casa cuando se cayó, etc.
Además, el sistema cuenta con un botón de entrada que el usuario puede presionar si necesita ayuda. La información recopilada por el sistema se almacena de forma local en una tarjeta microSD, para procesar los datos posteriormente.