Tecnobit-Grupo Oesía colabora en la fabricación de un sensor para la cama que permitirá poner fin a las caídas de personas mayores

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Las caídas en las personas mayores constituyen uno de los síndromes geriátricos más importantes por su elevada incidencia y por la repercusión tan importante que pueden tener en el mismo, afectando considerablemente a su calidad de vida e incluso, en ocasiones, pueden producir la muerte.


Por este motivo, la Universidad San Jorge, Pikolín, Grupo OESIA y el clúster Tecnara han colaborado en el desarrollo de un sensor de cama con el objetivo de poner fin a las caídas de personas mayores y, principalmente, aquellos ancianos institucionalizados que se levantan de la cama por la noche sin estar acompañados. “Si los cuidadores pudiesen detectar de forma automática este momento se podrían evitar muchas caídas y sus consecuencias negativas” afirma la profesora e investigadora de la Universidad San Jorge, Vanessa Bataller. Así, se haría frente a los datos estadísticos que apuntan que “las tasas de caídas en los ancianos institucionalizados son mucho mayores que las de las personas que viven en sus domicilios”, asegura Bataller.


El proyecto SEPRE, que surge de esta colaboración interdisciplinar, está trabajando en el desarrollo de un sensor que sea capaz de detectar la posición y movimientos corporales del usuario en la cama y, mediante un algoritmo predictivo, deduzca el momento en el que la persona tiene la intención de levantarse. De esta manera, se proporcionará 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.


Este proyecto se realiza con la colaboración interdiciplinar de las siguientes entidades:

  • Ibernex Ingeniería S.L del grupo Pikolín, ha desarrollado físicamente el sensor y el dispositivo que envía la información a la plataforma. Son 30 sensores repartidos en un colchón en forma de malla.
  • Grupo OESIA, ha desarrollado la plataforma que recoge los datos del dispositivo e implementado los dos algoritmos de detección de movimientos definidos analizando en tiempo real los datos y enviando alarmas
  • La Universidad San Jorge ha analizado y definido los algoritmos implementados en la plataforma para identificar el movimiento en la cama, movimiento de levantarse y posición sentada.
  • El Clúster Tecnara ha gestionado el proyecto y las ayudas para el mismo. La calidad técnica del proyecto queda demostrada al haber alcanzado la tercera mejor calificación entre los más de 100 presentados a la convocatoria 2018 del programa de ayudas para proyectos colaborativos de Agrupaciones Empresariales Innovadoras del Ministerio de Industria.