Zaragoza
La Universidad San Jorge, Pikolin, Grupo OESIA y el clúster Tecnara colaboran en el desarrollo de este sensor de cama en el que se ha empleado la tecnología para el bienestar de colectivos con dificultades motrices con el fin de evitar caídas de ancianos.
Esta colaboración a través del proyecto SEPRE aborda uno de los principales problemas en la tercera edad, ya que las caídas de los ancianos son uno de los síndromes geriátricos más importantes por su elevada incidencia y por la repercusión tan importante que pueden tener al afectar a su calidad de vida, llegando incluso, en ocasiones, a producir la muerte.
El sensor de cama desarrollado tiene así por finalidad evitar las caídas de las personas mayores y, sobre todo, de los ancianos institucionalizados que se levantan de la cama por la noche sin estar acompañados.
Dentro del proyecto SEPRE, se ha desarrollado este sensor que sea capaz de detectar la posición y movimientos corporales del usuario en la cama y que, mediante un algoritmo predictivo, deduce el momento en el que la persona tiene la intención de levantarse.
Con este sistema, se pretende proporcionar un nuevo servicio con la suficiente antelación para que los profesionales del centro puedan acudir y ayudar al anciano a levantarse, acompañándole durante los primeros instantes, que presentan el mayor riesgo de caídas.
"Si los cuidadores pudiesen detectar de forma automática este momento se podrían evitar muchas caídas y sus consecuencias negativas", ha explicado la profesora e investigadora de la Universidad San Jorge, Vanessa Bataller, quien ha incidido en que también sería posible hacer frente a los datos estadísticos que ponen de manifiesto mayores tasas de caídas en los ancianos institucionalizados que en las personas que viven en sus domicilios.
Dentro de este proyecto, Ibernex Ingeniería SL del grupo Pikolín, ha desarrollado físicamente el sensor -son 30 repartidos en un colcón en forma de malla-, y el dispositivo que envía la información a la plataforma, mientras que el Grupo Oesía se ha encargado de desarrollar la plataforma que recoge los datos del dispositivo e implementar los dos algoritmos de detección de movimientos definidos analizando en tiempo real los datos y enviando alarmas.
La colaboración en este proyecto de la Universidad San Jorge se ha centrado en analizar y definir los algoritmos implementados en la plataforma para identificar el movimiento en la cama, movimiento de levantarse y posición sentada. Por su parte, el Cluster Tecnara ha gestionado el proyecto y las ayudas correspondientes.
