Gracias a una red de sensores instalada en el hogar o en una residencia, estos investigadores han podido predecir con antelación las caídas de mayores.
La expansión de Internet de las cosas traerá un ejército de sensores que se repartirán por edificios y lugares al aire libre en las ciudades. Las aplicaciones de esta tecnología no dejan aflorar. Entre ellas se encuentra la que ha estudiado un equipo de científicos de la Universidad de Missouri. Se trata de establecer una red de sensores en el lugar donde vive una persona mayor, con el fin de recoger información acerca de sus movimientos. Con ella los investigadores han sido capaces de predecir si esta persona iba a tener una caída.
La metodología no es nueva: monitorizar un comportamiento, re unir todos los datos posibles y analizarlos para trazar prospecciones. Pero la idea sí que es original. En este caso no se trata de vigilar el tráfico de una ciudad para estimar su estado dentro de unas semanas. Tampoco de observar el clima para hacer predicciones meteorológicas.
Aquí el escenario es más modesto y los datos proceden del movimiento de las personas estudiadas. Pero el modelo podría proporcionar unos beneficios realmente importantes para la sociedad. Con toda la información recopilada los científicos han podido predecir si una persona iba a tener una caída con semanas de antelación.
Para hacerlo posible los científicos iniciaron un estudio con 23 residentes de un centro de mayores en Missouri. Sembraron el lugar de sensores, que registraban el movimiento de estas personas. La monitorización fue desde los tres meses, en algunos casos, a los cuatro años. Los datos se obtenían en forma de imágenes de siluetas. El objetivo era vigilar cómo y cuánto se movía cada individuo a lo largo de su día.
El análisis de los datos reveló que cuando la velocidad al andar de una persona disminuía en 5 cm/segundo en una sola semana había un riesgo de caída. El 86% de los individuos estudiados se cayeron en las tres siguientes semanas cuando apareció este indicador en su historial.
Las personas que no registraron cambios en su velocidad al andar solo tenían una probabilidad del 19,5% de caerse. Los científicos estiman que con esta tecnología para predecir caídas la vida de las personas se podría alargar 1,8 años.
Evidentemente el modelo predictivo de la Universidad de Missouri no avisa exactamente de cuándo, ni mucho menos de dónde, se producirá la caída. Pero envía una alerta a los cuidadores o familiares de esa persona cuando aparece el riesgo. Una visita al médico y poner más atención a algunos detalles de su vida diaria podrían evitar la caída.
Imágenes: Isabel Sommerfeld, IrDA in Action
