Este asistente robótico facilita la vida a personas dependientes y sus cuidadores

ISG-UAH/Flickr, CC BY-SA

El sistema de teleasistencia LARES permite la detección inteligente de emergencias en el hogar. Combina robótica, sensores e inteligencia artificial para mejorar la autonomía de las personas dependientes.

LARES propone, mediante sensores distribuidos por el hogar, un robot y técnicas de machine learning, un modelo de teleasistencia pasivo en el que la persona dependiente no tiene que interactuar con el sistema. Es el propio sistema el que detecta las emergencias y contacta con los servicios de asistencia.

En general, los sistemas de teleasistencia tradicionales consisten en un aparato telefónico con altavoz conectado con un botón de alarma que el dependiente utiliza en forma de collar para poder contactar con los servicios de emergencia desde cualquier punto de su hogar.

El problema con esta solución es que las personas dependientes son reacias a utilizar el collar, bien por rechazo psicológico al percibirlo como un estigma que visualiza su dependencia, o bien por olvido, por la propia acción de algunas enfermedades como el alzhéimer. Es por ello que los sistemas de dependencia activos no son tan fiables como es requerido.

Vídeo explicativo de LARES.

¿Como surge el proyecto?

LARES, desarrollado por el Grupo de Sistemas Inteligentes (GSI) de la Universidad de Alcalá (GSI-UAH), surge para poner al servicio de la sociedad la investigación en inteligencia artificial y robótica de nuestro equipo, desarrollada gracias a la financiación de la Agencia Espacial Europea, la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha y la Iniciativa de Empleo Juvenil del Fondo Social Europeo.

Garantizar la calidad de vida de las personas dependientes exige el trabajo de cuidadores, ya sean profesionales o familiares. El día a día de estas personas que lidian con la dependencia puede tener impactos negativos en su calidad de vida. En los peores casos, esta labor puede llegar a causar estrés crónico y provocar el trastorno conocido como síndrome del cuidador.

En el GSI hemos querido aportar soluciones tecnológicas a esta situación basándonos en la teleasistencia.

¿Cómo funciona?

LARES es un sistema de teleasistencia compuesto por una red de sensores conectados de manera inalámbrica y distribuidos por las habitaciones del hogar. Estos sensores monitorizan datos como la temperatura, humedad, luminosidad o presencia de personas en cada habitación y envían la información a un robot autónomo.

La persona dependiente puede, además, llevar un reloj que detecta caídas y avisar a los servicios de urgencias si es necesario.

Esquema del funcionamiento de LARES.
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El robot integra algoritmos de machine learning capaces de aprender los patrones de comportamiento de la persona dependiente usando la información recopilada de los sensores (incluido el reloj). En caso de detectar anomalías, el robot puede desplazarse de forma autónoma hasta la habitación donde se haya detectado la emergencia gracias a técnicas de inteligencia artificial.

Los servicios de asistencia pueden controlar al robot y establecer una conexión de vídeo y audio bidireccional a través de internet, facilitando la evaluación de la situación en tiempo real.

Gracias a este funcionamiento, el sistema LARES puede responder de forma más efectiva y eficiente a emergencias en el hogar de personas dependientes sin que estas tengan que realizar acción alguna.

Además, observar en tiempo real la situación en la vivienda permite que los servicios de asistencia movilicen a los profesionales de emergencia en caso necesario. Se reduce así el tiempo de respuesta, el estrés de los familiares y cuidadores y, como objetivo principal, se mejora la independencia de las personas dependientes en su hogar.

Sistema de teleasistencia LARES.
ISG-UAH/Flickr, CC BY-SA

Estado de LARES

El prototipo inicial de LARES se ha desplegado en dos casas para brindar servicios de teleasistencia a dos personas mayores dependientes con diferentes perfiles y necesidades.

• El primer caso de estudio es un hombre de 75 años con necesidades de supervisión que vive solo. Le gusta la tecnología y usualmente utiliza ordenadores. Sufre una enfermedad que afecta a su sistema motor, haciéndolo altamente vulnerable a las caídas.

• El segundo caso de estudio es una mujer de 86 años que vive con un cuidador profesional. No le gusta la tecnología y nunca ha usado ordenadores o teléfonos móviles. Sufre la enfermedad de Alzhéimer en la fase VI (de las VII fases) y requiere supervisión y ayuda continuas.

Gracias a la recogida y el procesamiento de datos, hemos detectado cuadros de insomnio en ambos ancianos y, en el caso del varón, se registró un problema con la calefacción. Los resultados obtenidos y las apreciaciones de estos usuarios servirán para perfeccionar el sistema de teleasistencia.

The Conversation

Maria Dolores Rodríguez Moreno recibe fondos de la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha, la Agencia Espacial Europea y del Fondo Social Europeo a través del Programa Operativo de Empleo Juvenil y la Iniciativa de Empleo Juvenil.

Pablo Muñoz Martínez ha recibido fondos de la Agencia Espacial Europea a través del programa NPI.

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Author: Maria Dolores Rodríguez Moreno, Catedrático de Universidad. Área: Inteligencia Artificial, Universidad de Alcalá