Valencià:
Personal investigador dels camps de la informàtica, la psicologia i l’empresa de la Universitat Jaume I de Castelló ha desenvolupat un sistema de monitoratge basat en la localització d’interiors mitjançant dispositius mòbils. El propòsit és millorar l’observació del posicionament de les persones majors, en els seus propis domicilis i de forma no intrusiva, a partir dels senyals wifi.
Aquest nou sistema detecta, de la manera més ràpida possible, canvis en el comportament de les persones majors, el que permet intervenir els especialistes en salut o els familiars amb tota la informació disponible. El procediment no necessita cap infraestructura, és capaç d’emetre avisos davant del comportament inusual de les persones monitorades i permet a qui les cuiden consultar el comportament a través d’una interfície web.
L’estudi ha estat dirigit pel professor Óscar Belmonte del Grup d’Investigació GIANT (Machine Learning for Smart Environments) amb la participació de Raúl Montoliu, del mateix grup; Antonio Caballer, del Grup d’Investigació d’Intervenció i Avaluació en Contextos Socioeducatius, i Merche Segarra del Departament d’Administració d’Empreses i Màrqueting.
Segons les dades de l’Institut Nacional d’Estadística, referides a l’any 2016, el 41,7% de les persones que resideixen a soles a Espanya són majors de 65 anys, i el 70,7% d’aquesta xifra són dones. La majoria d’elles prefereixen viure en el seu domicili i no en residències. Fins i tot hi ha estudis que indiquen que en termes econòmics és millor viure en la seua llar, però això implica que la cura i atenció, en termes d’organització de temps i econòmics, recau majoritàriament en la família.
«Partim del concepte de salut i envelliment actiu que estableix l’OMS, explica l’investigador Antonio Caballer, i en aquest sentit, parlem de l’ús de les noves tecnologies per a la millora de la sensació de soledat, de la participació, del nivell de seguretat i de mantenir la major part del temps les persones majors en sa casa, sense haver d’anar-se’n a centres de majors».
La teleassistència o telecura ha permès prestar serveis d’assistència i cura a les persones majors de manera remota, mínimament intrusiva, i en els seus propis domicilis. Aquest servei s’ha usat per a detectar anomalies que suposen un risc imminent per la salut de la persona, com per exemple, una caiguda. Amb el nou sistema proposat per l’equip castellonenc, serà possible detectar potencials situacions de risc, com ara si una persona roman al llit més del que és habitual o no ha anat a la cuina a fer-se el dinar.
«El propòsit és adonar-se'n de l’evolució en la salut d’una persona a llarg termini. Si existeix un deteriorament continuat en les seues funcions cognitives o físiques, adonar-nos-en al més prompte possible i intentar determinar el moment en què va començar aquest deteriorament», explica Óscar Belmonte, investigador principal de l’estudi.
El sistema usa paràmetres objectius per a determinar el comportament habitual de la persona dins del seu domicili, de forma que estableix uns patrons de comportament i avisa quan es produeix una desviació. A partir de les dades d’intensitat del senyal wifi és possible construir algoritmes que, una vegada entrenats, estimen la posició de l’usuari d’acord amb les intensitats mesurades per un dispositiu que porta l’usuari o usuària (mòbil, ordinador portàtil, smart watch o qualsevol altre amb un xip de connexió sense fils). «La idea és, una vegada construït el model de les dades d’una persona, comprovar cada dia si el seu comportament coincideix amb el comportament après o si hi ha canvis de comportament», comenta Belmonte.
El patró de comportament s’extrau de les dades proporcionades pels algoritmes de localització en interiors. Així, una vegada que es coneix el comportament de la persona, es pot monitorar per a detectar les possibles desviacions respecte del patró conegut. D’aquesta manera es podrà avaluar si les desviacions són ocasionals, indiquen un canvi progressiu en el comportament o assenyalen una possible situació de risc.
La universitat pública de Castelló ha concedit, dins del programa StartUJI de Valorització de Resultats d’Investigació del Pla de Promoció de la Investigació de 2017, una ajuda per a validar aquest nou sistema amb persones majors de 55 anys. El projecte té una durada de 15 mesos i l'equip investigador compta amb l'ajuda d'alumnat i personal tècnic de la Universitat per a Majors de l'UJI, que actualment participen en la seua validació.

Español:
Personal investigador de los campos de la informática, la psicología y la empresa de la Universitat Jaume I de Castelló ha desarrollado un sistema de monitorización basada en la localización de interiores mediante dispositivos móviles. El propósito es mejorar la observación del posicionamiento de las personas mayores, en sus propios domicilios y de forma no intrusiva, a partir de las señales wifi.
Este nuevo sistema detecta, de la manera más rápida posible, cambios en el comportamiento de las personas mayores, lo que permite intervenir a los especialistas en salud o a los familiares con toda la información disponible. El procedimiento no necesita ninguna infraestructura, es capaz de emitir avisos ante el comportamiento inusual de las personas monitorizadas y permite a quienes las cuidan consultar el comportamiento a través de una interfaz web.
El estudio ha estado dirigido por el profesor Óscar Belmonte del Grupo de Investigación GIANT (Machine Learning for Smart Environments) con la participación de Raúl Montoliu, del mismo grupo; Antonio Caballer, del Grupo de Investigación de Intervención y Evaluación en contextos socioeducativos, y Merche Segarra del Departamento de Administración de Empresas y Marketing.
Según los datos del Instituto Nacional de Estadística, referidos al año 2016, el 41,7% de las personas que residen solas en España son mayores de 65 años y el 70,7% de esta cifra son mujeres. La mayoría de ellas prefieren vivir en su domicilio y no en residencias. Incluso, hay estudios que indican que en términos económicos es mejor vivir en su hogar, pero esto implica que el cuidado y atención, en términos de organización de tiempo y económicos, recae mayoritariamente en la familia.
«Partimos del concepto de salud y envejecimiento activo que establece la OMS, explica el investigador Antonio Caballer, y en este sentido, hablamos del uso de las nuevas tecnologías para la mejora de la sensación de soledad, de la participación, del nivel de seguridad y de mantener la mayor parte del tiempo a las personas mayores en su casa, sin tener que irse a centros de mayores».
La teleasistencia o telecuidado ha permitido prestar servicios de asistencia y cuidado a las personas mayores de manera remota, mínimamente intrusiva, y en sus propios domicilios. Este servicio se ha usado para detectar anomalías que suponen un riesgo inminente para la salud de la persona, como una caída. Con el nuevo sistema propuesto por el equipo castellonense, será posible detectar potenciales situaciones de riesgo como, por ejemplo, si una persona permanece en la cama más de lo que es habitual o no ha ido a la cocina a hacerse la comida.
«El propósito es darse cuenta de la evolución en la salud de una persona a largo plazo. Si existe un deterioro continuado en sus funciones cognitivas o físicas, darnos cuenta lo antes posible e intentar determinar el momento en que empezó este deterioro», explica Óscar Belmonte, investigador principal del estudio.
El sistema usa parámetros objetivos para determinar el comportamiento habitual de la persona dentro de su domicilio, de forma que establece unos patrones de comportamiento y avisa cuando se produce una desviación. A partir de los datos de intensidad de la señal wifi es posible construir algoritmos que, una vez entrenados, estiman la posición del usuario según las intensidades medidas por un dispositivo que lleva el usuario o usuaria (móvil, ordenador portátil, smart watch o cualquier otro con un chip de conexión inalámbrica). «La idea es, una vez construido el modelo de los datos de una persona, comprobar cada día si su comportamiento coincide con el comportamiento aprendido o si hay cambios de comportamiento», comenta Belmonte.
El patrón de comportamiento se extrae de los datos proporcionados por los algoritmos de localización en interiores. Así, una vez que se conoce el comportamiento de la persona, se puede monitorizar para detectar las posibles desviaciones respecto del patrón conocido. De este modo se podrá evaluar si las desviaciones son ocasionales, indican un cambio progresivo en el comportamiento o señalan una posible situación de riesgo.
La universidad pública de Castelló ha concedido, dentro del programa StartUJI de Valorización de Resultados de Investigación del Plan de Promoción de la Investigación de 2017, una ayuda para validar este nuevo sistema con personas mayores de 55 años. El proyecto tiene una duración de 15 meses y el equipo investigador cuenta con la ayuda de alumnado y personal técnico de la Universitat per a Majors de la UJI, que  actualmente participan en su validación.