Investigadores de la Universidad de Granada (UGR), pertenecientes a los departamentos de Lenguajes y Sistemas informáticos (LSI) y Fisioterapia, han desarrollado un nuevo método para evaluar el estado de dependencia en personas mayores de 65 años basado en técnicas de Inteligencia Artificial.
El estudio ha sido publicado en la revista International Journal of Medical Informatics y confirma que es posible medir automáticamente la dependencia de personas mayores de una manera no intrusiva, a través del uso de pulseras inteligentes mientras realizan actividades de la vida cotidiana.
Los resultados obtenidos ahorrarían tiempo a los sanitarios y a los sistemas de salud, ya que detectan de manera precoz la dependencia y otras enfermedades o deterioros que puedan sufrir estas personas.
La evaluación del estado de dependencia de los mayores de 65 años, tradicionalmente se realiza con tests o cuestionarios que ellos mismos se administran, como el de Lawton & Brody. Estas personas mayores de 65 años realizan 8 actividades instrumentales de la vida diaria (AIVDs) observadas por un profesional sanitario que valora si son llevadas a cabo adecuadamente o si presentan alguna dificultad.
Algunas de estas actividades son la capacidad para utilizar el teléfono, realizar la compra, preparar la comida, lavar la ropa, etc. Estas evaluaciones, además de necesitar un tiempo considerable de observación, tienen un valor subjetivo, y no suelen realizarse por falta de recursos.
Francisco García con algunos de los participantes del estudio (UGR)
Para salvar estas desventajas, los responsables del estudio realizado en la UGR, han utilizado dispositivos wearables, como relojes y pulseras inteligentes (smartwatch o wristband) que recogen datos fisiológicos de los mayores (datos objetivos de sus constantes vitales) durante la actividad instrumental de la vida diaria realizada, como la realización de la compra en un supermercado.
Una vez realizado el análisis de los datos y de haberlos combinado con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, los expertos han logrado validar un modelo que es capaz de diferenciar a las personas dependientes de las independientes de una manera precisa, no intrusiva y más económica.