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Actualidad  ·  Cátedra Cuatroochenta  ·  Inteligencia artificial  ·  Soluciones Cloud

La Cátedra Cuatroochenta incorpora a sus investigaciones un software con cámaras 3D, desarrollado por la startup Kineactiv, para medir la velocidad a la que caminan las personas mayores y, así, poder detectar de forma temprana la fragilidad y mejorar su calidad de vida.

La reducción de la velocidad de la marcha a la que camina una persona o la pérdida de la fuerza muscular son dos de los primeros signos de vulnerabilidad en la población mayor. Síntomas que permiten detectar la fragilidad, que es como se denomina el estado previo a la dependencia o discapacidad. La Cátedra Cuatroochenta de Inteligencia Artificial, Salud y Bienestar de la UJI acaba de empezar a probar un sistema de cámaras 3D para identificar anomalías en la velocidad de la marcha y, por tanto, diagnosticar de forma precoz la fragilidad. Esta tecnología ha sido desarrollada por la empresa turolense Kineactiv, que forma parte de la aceleradora e incubadora Lanzadera, para guiar y monitorizar las personas mayores mientras realizan ejercicios físicos.

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El 18% de las personas mayores de 65 años tienen signos de fragilidad, un estadio previo a la discapacidad, según datos del Ministerio de Sanidad.

España cuenta con una de las esperanzas de vida más altas del mundo, por encima de los 83 años. El reto es mejorar el bienestar y la calidad de vida de estas personas. Y esto es, precisamente, en lo que trabaja la Cátedra Cuatroochenta y en ver qué papel puede jugar la inteligencia artificial. Una de las líneas de investigación se centra en digitalizar la detección de la fragilidad, es decir, en evaluar cómo la tecnología puede ayudar a detectar esos primeros signos de deterioro físico y cognitivo y que desencadenan la dependencia. Una necesidad que se ha vuelto aún más urgente a raíz de la pandemia.

Avance en la detección de la dependencia

Prevenir

Identificar

Revertir

El sistema que está probando la Cátedra es un software con cámaras 3D que capta los movimientos de la persona que tiene delante. Esta solución tecnológica ya se está utilizando en centros de mayores de Teruel y Valencia para controlar la realización de ejercicios de rehabilitación o terapéuticos. La Cátedra quiere aprovechar esta misma herramienta para conocer, de forma automática, la velocidad a la que camina la persona y saber si hay indicios o no de fragilidad con el objetivo poder actuar de forma precoz. 

«Este tipo de tecnología no intrusiva puede ayudar a detectar y diagnosticar los primeros signos de fragilidad en la salud de las personas mayores y así poderlas abordar de forma precoz».

Óscar Belmonte y Antonio Caballer, directores de la Cátedra Cuatroochenta.

Tecnología pensada para mayores

“Nuestro objetivo era crear una interfaz lo más sencilla y usable posible y ser lo menos invasivos de cara al paciente y, en concreto, a la persona mayor”, explica el ingeniero informático y fundador de Kineactiv, Gabriel Fuertes. Sin ningún tipo de sensor, la persona simplemente se coloca delante de una pantalla con la cámara 3D que capta sus movimientos y “permite controlar cómo está llevando a cabo los ejercicios”.

Kineactiv

Sistemas de cámaras 3D de Kineactiv con el que se monitoriza el ejercicio de personas mayores

El equipo de la Cátedra está realizando ahora pruebas para validar que las mediciones a través de la cámara son precisas y representativas. El objetivo es poder hacer una prueba piloto en un Centro Especializado de Atención a Mayores (CEAM) en Castellón. La implantación de este tipo de soluciones tecnológicas en centros de día o residencias supondría una mejora en la atención a las personas mayores.

«Gracias a la colaboración de la Cátedra Cuatroochenta, completamos el camino, anticipándonos e intentando que las personas mayores tengan mayor tiempo de independencia y mayor calidad de vida».

Gabriel Fuertes, ingeniero informático y fundador de Kineactive.

Este proyecto es un ejemplo de cómo la tecnología permitiría intervenir precozmente e intentar revertir y retrasar la aparición de la dependencia.