La inteligencia artificial evita traumatismos en el ecosistema doméstico del paciente mayor
El 30% de los accidentes domésticos de personas mayores todavía escapa a los sistemas de alerta y aviso. Para corregir esta situación se empiezan a utilizar sensores no invasivos que predicen los patrones neurológicos y comportamentales de la población anciana.
Las fracturas de la región de la cadera, a la altura del extremo superior del fémur, y las de muñeca, son las más frecuentes en los adultos mayores. En el primer caso, la división clásica se realiza entre las fracturas de cuello del fémur y las de la región trocantárea. Suelen producirse por caídas banales que, sin embargo, revisten gravedad cuando existe la osteoporosis que provoca la desaparición de trabéculas óseas, en unas zonas donde la sobrecarga de peso personal siempre es muy elevada. Como perfil de paciente más expuesto al traumatismo doméstico, la actual convención científica habla de una mujer de raza blanca, mayor de 70 años, delgada, de vida sedentaria, con tendencia a caídas repetitivas, que padece de enfermedad o enfermedades crónicas, sometida, en ocasiones a tratamiento sedante, antidepresivo o hipotensor, entre otros. Así mismo suelen coincidir en ella otros factores como, los antecedentes familiares de la referida osteoporosis o fracturas en la región señalada, junto a haber consumido tabaco, alcohol y una dieta rica en proteínas. Al margen de que en España se disfruta de una exposición al sol favorable al reforzamiento de los huesos, el problema de la prevención de las fracturas domésticas es considerado crucial dentro de los programas sanitarios de las comunidades autónomas, ya que estas lesiones producen una elevada morbilidad y mortalidad con un impacto económico importante. En la actualidad, se estima que la mortalidad para una población operada de fractura de cadera con una media de edad de 75 años, es 6 veces superior a la de la población que no ha precisado esa intervención.
Para poner coto a la problemática descrita arriba, los sistemas de monitorización estándar de personas mayores en el hogar son efectivos en un 70% de los casos, pero existe un 30% de accidentes domésticos que todavía escapa al control de los pulsadores más comunes, muchos de ellos instalados desde los servicios asistenciales públicos. Por este motivo y con el objetivo de ofrecer una solución completa para el sector asistencial de la población mayor, se está desarrollando un proyecto piloto en cerca de un centenar de hogares, principalmente del País Vasco (80%), en asociación con los Servicios Sociales Integrales (SSI), encargados de ofrecer ayuda a domicilio en la provincia de Vizcaya. Dicho piloto se enmarca en el proyecto REAAL, basado en el Internet de las Cosas y la analítica de datos inteligente. Cuya planificación y ejecución es obra de la compañía española Ibermática, a través del Instituto de Innovación i3B. Este proyecto también ha sido ensayado dentro de la red residencial Igurco, con el objetivo de detectar movimientos anómalos en personas ancianas ingresadas en uno de sus centros asistenciales con 150 habitaciones. Durante esa experiencia se obtuvo una gran cantidad de información sobre los sistemas automáticos de aviso al personal de Enfermería.
REAAL es una iniciativa permite monitorizar la actividad de las personas mayores a través de sensores no invasivos y analizar los datos extraídos. Estos sensores inalámbricos utilizados tienen una medida de 15x15 centímetros de superficie y cuentan con conexión a wifi o a una red interna capaz de transmitir la información. A partir de estos, y mediante tecnologías de Inteligencia Artificial, el sistema aprende automáticamente los comportamientos del paciente, con lo que establecen determinados patrones que puedan representar una emergencia. Cuando la solución detecta una situación de riesgo basada en evidencias constatadas, envía una alerta a los sistemas de emergencia o a los cuidadores principales. Según los responsables del proyecto, la monitorización mediante sensores no invasivos tiene bajo coste. Se basa en movimientos como el cierre y apertura de puertas y ventanas, o la detección de humo y gas. Una vez recogida la información, los datos se procesan de manera inteligente y, si hay evidencia de emergencia, saltan las alarmas con carácter inmediato. De esta forma, el sistema es capaz de distinguir si hay humo en la cocina porque el usuario ha encendido una sartén o por un incendio, si la persona lleva más tiempo del necesario en el baño (alerta ante caídas), o si no ha salido de casa y no hay movimiento durante horas. Siendo este último caso esencial cuando se trata de personas ancianas con su capacidad cognitiva disminuida.
En la misma línea innovadora, el programa de Teleasistencia del Gobierno Vasco, BetiOn, recibió un premio de la Fundación Ad Qualitatem, entidad dedicada a la promoción y el desarrollo de la excelencia en la gestión de los profesionales sociosanitarios. El galardón fue concedido dentro de la categoría de “Mejor institución sociosanitaria u órgano colegial con el mejor proyecto ejecutado en materia de calidad, innovación o responsabilidad social corporativa”. La Fundación Ad Qualitatem quiso destacar con su elección el trabajo y servicio que presta en el programa de teleasistencia BetiOn y la labor realizada por el Gobierno Vasco por el desarrollo del espacio público sociosanitario a través de la teleasistencia y sus múltiples prestaciones. Una de las características de BetiOn es la coordinación de los departamentos de Empleo y Políticas Sociales y Salud, lo que permite al servicio de teleasistencia vasco prestar un modelo de atención integral centrado en la persona, cuyo aspecto fundamental es atender las necesidades sociales y sanitarias del individuo de una forma coordinada, tanto en su vertiente preventiva como asistencial.
Foto de portada: El proyecto REAAL extrae patrones de comportamiento de la población anciana para mejorar su seguridad
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