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TECNALIA presenta un hogar inteligente que detecta los síntomas de enfermedades neurodegenerativas

20.03.2014

El centro de investigación aplicada apuesta por el uso de la tecnología en el hogar para mejorar la calidad de vida de las personas

Se trata de un sistema que ayudará al diagnóstico y la detección temprana de enfermedades como el alzhéimer

La población mundial está envejeciendo rápidamente, lo que aumenta el número de personas con discapacidad y dependencia, ya que estas tasas aumentan con la edad, especialmente a partir de los 80 años. En este contexto, el centro de investigación aplicada TECNALIA ha diseñado un sistema de sensores que, instalado en una vivienda, permite monitorizar las actividades y hábitos de la persona, y detectar cambios en dichos hábitos y actividades que pueden ser síntoma de trastornos relacionados con enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer.

En la CAPV, hay actualmente un 16% de personas mayores en situación de dependencia y un 26% con discapacidad, lo que en cifras absolutas implica más de 62.000 personas mayores en situación de dependencia y 104.000 personas con discapacidad. Sin embargo, y según datos del Imserso, el 70% de las personas mayores de 70 años prefieren seguir viviendo en su hogar antes que ir a una residencia.

Dado que en una etapa temprana, los síntomas de enfermedades como el alzhéimer están relacionados con cambios en el comportamiento en el desarrollo de actividades de la vida cotidiana, un diagnóstico precoz permitiría abordar la enfermedad desde las primeras etapas del deterioro cognitivo, retrasando sus efectos y mejorando la calidad de vida del paciente.

Para hacer frente a estos nuevos retos, TECNALIA trabaja en iniciativas basadas en tecnología asistencial como un sistema de sensores que permite monitorizar las actividades y hábitos de la persona, y detectar cambios y actividades que pueden ser síntoma de trastornos relacionados con enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer. Este sistema, a través de una amplia red de sensores distribuidos por la vivienda, es capaz de detectar la presencia del usuario en diferentes habitaciones, la apertura y cierre de puertas, ventanas, cajones, el encendido y apagado de luces, el uso de electrodomésticos, de la televisión, la estancia en la cama, en el sofá, el uso de grifos, etc.  Desde el punto de vista más tecnológico, destaca en el sistema el empleo de sensores de sonidos para la identificación, por ejemplo, del timbre del teléfono o el de la puerta.

El sistema registra, en tiempo real, la información de los sensores e identifica la actividad que la persona está realizando, como preparar la comida, ver la tele sentado en el sofá o tomar una ducha. Esta monitorización permite aprender los hábitos o rutinas de la persona, para posteriormente poder detectar cambios en dichos hábitos, que pueden ser indicativos de problemas o trastornos de memoria, desorientación espacial, desorientación temporal, abandono de actividad o aislamiento, síntomas en muchos casos de una enfermedad neurodegenerativa, y así alertar o informar de ello al familiar o cuidador. Por ejemplo, pueden detectarse cambios en los patrones de sueño, en los hábitos de comida como dejar de comer caliente, inactividad al pasar más tiempo sentado o viendo la televisión, deambulación errante en la vivienda, etc.

Además, el sistema permitirá asistir a las personas en la realización de tareas cotidianas, por ejemplo, a través de alarmas o robots domésticos. Estos dispositivos les podrán recordar que es hora de tomar un medicamento o de realizar alguna actividad.

Pasos futuros

Tras tres años de investigaciones, el sistema, cuyo prototipo está instalado en las instalaciones en TECNALIA en Zamudio (Bizkaia). El objetivo es que viviendas particulares y pisos tutelados instalen este sistema y mejorar así el cuidado de sus habitantes y su calidad de vida.

Cabe destacar que en la iniciativa, denominada RUBICON y subvencionada parcialmente por la Comisión Europea bajo el VII Programa Marco, ha colaborado el siguiente consorcio: University College Dublin; Consiglio Nazionale Delle Richerche; Örebro University; el centro de investigación aplicada TECNALIA; Robotnik Automation SLL; University Of Ullster; Università Di Pisa; Pintail LTD y Fondazione Stella Maris.

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