Diseño, construcción e implementación de un prototipo para detección y notificación de caídas en adultos mayores
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2018
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Resumen
Las caídas en adultos mayores son un problema de salud pública reiterativo en todos los países del mundo, especialmente en las últimas décadas debido al envejecimiento de la población. La atención temprana tras un evento de caída reduce notablemente los efectos adversos que conlleva; sin embargo, hasta muy recientemente se han hecho avances en pro de dar solución a esta problemática.
En este proyecto se hace una primera aproximación al problema a través del diseño construcción e implementación de un prototipo para la detección y notificación de caídas en adultos mayores. El dispositivo consta de 3 bloques principales: sensado, procesamiento, y notificación. Para el sensado se utiliza un acelerómetro y un giroscopio triaxial, obteniéndose las variables de aceleración y velocidad angular, el procesamiento se hace mediante una red neuronal superficial encargada de clasificar las características extraídas de los datos como caída (clase 1) o no caída (clase 0) por último la notificación consta de un mensaje de texto que contiene la alerta del evento de caída y la última ubicación GPS registrada por el dispositivo.
Los resultados analizados sugieren una muy buena discriminación de falsas alarmas por parte del dispositivo, así como una alta detección de caídas con una sensibilidad del 81% y una precisión del 96%. De igual manera se obtuvo una notificación exitosa del evento por medio del envío de SMS.
Descripción
Abstract
Falls in the elderly are a public health problem that happens all around the world, especially in the last decades due to the aging of the population. Early care after a fall greatly reduces the negative effects it entails; nonetheless it wasn’t until recently that any breakthroughs have been made to solve this problem.
In this project a first approach to the problem is made through the design, construction and implementation of a prototype to detect and notify falls in the elderly. The device is constituted by three main blocks: sensing, processing and notification. For the first block an accelerometer and gyroscope are used to obtain the variables acceleration and angular velocity, processing is made through an artificial neuronal network that outputs data’s classification whether it’s a fall (class 1) or a daily activity (class 0), lastly the notification is given by sending a SMS containing the fall event alert as well as the last location fixed by the GPS module.
Analyzed results suggest the device holds great false alarm discrimination in addition to a high fall event, with a sensitivity of 81% and a precision of 96%. On the same manner the fall notification system through SMS was proven to be successful.
Palabras clave
Detección de caídas, Acelerómetro, Giroscopio, Módulo de comunicación
Keywords
Machine learning