Diseño, construcción e implementación de un prototipo para detección y notificación de caídas en adultos mayores
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, ha...
- Autores:
-
Márquez Nossa, Cindy Carolina
Mateus Camargo, Julian David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/6221
- Palabra clave:
- Detección de caídas
Acelerómetro
Giroscopio
Módulo de comunicación
610.28
Machine learning
Ingeniería de prototipos
Accidentes por caídas en la vejez -- Prevención
Indicadores de velocidad
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
| Summary: | 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. |
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