[ca] Segons l'OMS les caigudes són la segona causa de mort per traumatismes involuntaris. A més d'ocasionar lesions físiques, les caigudes també poden tenir conseqüències psicològiques dramàtiques. Tot i el problema que representen les caigudes, els sensors de caigudes que hi ha al mercat no funcionen correctament, ja que tenen una sensibilitat i especificitat reduïda. A més a més els mecanismes d'avís es poden considerar arcaics tenint en conta les tecnologies actuals. Per altra banda, s'ha demostrat que la variabilitat de la marxa d'una persona sana és consistent i no es pot canviar fàcilment. Les discapacitats i malalties físiques i mentals es caracteritzen per canvis significatius en els moviments corporals, principalment de mans i peus que produeixen una diferenciació en la marxa, per tant, la marxa, és un bon paràmetre de control, a causa que podria ser d'ajut per a detecció o ajuda dels individus i metges en el procés de diagnosis o de tractament. A més d'aprofundir en el senyal per a la detecció de passes, hi ha diferents estudis que demostren que hi ha una correlació entre el recompte de passos diaris i la intensitat de passos amb la mortalitat. L'objectiu d'aquest treball és millorar la qualitat de vida de les persones amb diferents patologies que poden dur a caigudes, conjuntament amb el seguiment de la marxa per a la possible detecció prematura i seguiment als pacients amb problemes a la marxa, facilitant el suport mèdic. Els diferents mètodes emprats, consisteixen en el desenvolupament d'algorismes, basats en les biomecàniques de les caigudes i locomoció, dins d'un microordinador, model Raspberry Pi 3B+, mitjançant el registre de l'acceleració per una IMU (unitat de mesura inercial), concretament ISM330DLC. Aquests dos dispositius, conjuntament amb els algorismes, són els que conformen el sensor. On no només s'executaran els algorismes, desenvolupats mitjançant l'estudi e interpretació dels senyals, sinó que també es generaran bases de dades, per a facilitar el suport mèdic. Pel que fa als resultats, s'ha aconseguit una alta sensibilitat i especificitat per a l'algorisme de detecció de caigudes, en l'anàlisi experimental in vivo. Per altra banda, en l'algorisme de marxa, en l'àmbit de la detecció de passes, s'ha assolit una precisió acceptable, però que requereix certes millores en l'algorisme, per a garantir un bon funcionament. En definitiva, el treball ha obtingut bons resultats, obrint línies de treball futur, tant en l'àmbit de l'algorísmia com de l'electrònica.

[en] According to the WHO, falls are the second leading cause of death from unintentional injuries. In addition to causing physical injuries, falls can also have dramatic psychological consequences. All and the problem that falls represent, the fall sensors on the market do not work correctly, since they have reduced sensitivity and specificity. Furthermore, the warning mechanisms can be considered archaic considering current technologies. On the other hand, it has been shown that the variability of a healthy person's gait is consistent and cannot be easily changed. Disabilities and physical and mental illnesses are characterized by significant changes in body movements, mainly hands and feet, which produce a differentiation in gait, therefore, gait is a good control parameter, because it could be of aid to detection or aid of individuals and physicians in the process of diagnosis or treatment. In addition to delving into the signal for step detection, there are different studies that show that there is a correlation between daily step count and step intensity with mortality. The objective of this work is to improve the quality of life of people with different pathologies that can lead to falls, together with gait monitoring for possible early detection and monitoring of patients with locomotion problems, facilitating medical support. The different methods used consist of the development of algorithms, based on the biomechanics of falls and locomotion, within a microcomputer, model Raspberry Pi 3B+, by recording the acceleration by an IMU (inertial measurement unit), specifically ISM330DLC. These two devices, together with the algorithms, are what make up the sensor. Where not only the algorithms will be executed, developed through the study and interpretation of the signals, but also databases will be generated, to facilitate medical support. Regarding the results, a high sensitivity and specificity have been achieved for the fall detection algorithm, in the experimental in vivo analysis. On the other hand, in the gait algorithm, in the field of step detection, an acceptable precision has been achieved, but it requires certain improvements in the algorithm, to guarantee a good operation. In short, the work has obtained good results, opening lines of future work, both in the field of algorithms and electronics.