Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y de la Universidad de Troy (Alabama, Estados Unidos) ha diseñado un nuevo sistema de asistencia virtual remota con el objetivo de aumentar la calidad de vida de personas enfermas o dependientes, proporcionando una forma alternativa de monitorizarlas. El sistema está integrado por diferentes módulos que permiten hacer diseños a medida de las necesidades de una administración y supone un ahorro significativo en los costes de los servicios sociales equivalentes. A la vez, obtiene una mejora en la calidad asistencial, sanitaria y social del usuario.
Actualmente las personas con dependencias que viven solas o en entornos de difícil acceso sufren dificultades a la hora de obtener asistencia personalizada. Bien sea por encontrarse en un medio rural, o bien por la insuficiencia de un equipo de profesionales que puedan atenderlas adecuadamente conforme a sus necesidades. También, existe un retraso tecnológico en muchos de estos servicios causado, a veces, por el abandono por parte de las administraciones que deciden recortar recursos a este sector de la población. Además, en este momento, contamos con el factor crítico de la crisis económica global, que implica que los recursos económicos de cualquier ámbito se vean reducidos.
"El resultado final del proyecto no pretende ser una solución única, sino que se plantea desde el inicio como un sistema modular que permita la construcción de la aplicación a medida de las necesidades de Administración o cliente que desee adquirir el producto"
Motivados por la búsqueda de soluciones que maximicen los recursos disponibles, un equipo de investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos de la UPM ha desarrollado un sistema de teleasistencia y seguimiento que permite medir y dar respuesta a las necesidades tanto de una administración de salud como de los pacientes.
Varios de los miembros del equipo llevan años trabajando en este tipo de soluciones. Así, en el año 2013 con el proyecto 'Canal de Tod@s' (financiado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo) desarrollaron un sistema de atención dirigido a personas con distintos tipos de dependencia a través de la teleasistencia, el acompañamiento e interacción virtual y la monitorización interactiva e inteligente. La aplicación que han desarrollado en la actualidad supone una mejora considerable del sistema creado entonces.
"En ambos proyectos se trataba de desarrollar un sistema de asistencia virtual remota que proporcionara un nuevo concepto de asistencia y que supusiera un ahorro significativo en los costes de los servicios sociales correspondientes, consiguiendo a la vez una mejora en la calidad asistencial, sanitaria y social del usuario", señala la investigadora Nuria Gómez Blas. "El resultado final del proyecto no pretende ser una solución única, sino que se plantea desde el inicio como un sistema modular que permita la construcción de la aplicación a medida de las necesidades de Administración o cliente que desee adquirir el producto", comenta la investigadora.
La nueva aplicación está especialmente diseñada para ayudar en tratamientos médicos remotos al ofrecer asistencia y soporte a distancia a través de diferentes módulos del sistema. "En particular, los sensores inalámbricos y los dispositivos de captura se integran mediante la recopilación de señales biológicas e imágenes de los usuarios al mismo tiempo. Las señales biológicas pueden ayudar al profesional a ser advertido sobre la biometría de los pacientes y las imágenes pueden detectar una posible caída del paciente en el momento", indica Fernando de Mingo, otro de los investigadores UPM implicado en la concepción y desarrollo del sistema.
Además de eso, los sistemas como este ofrecen una nueva posibilidad para tratar de forma remota a los pacientes con soluciones tecnológicas que integran sensores inalámbricos, servidores de escritorio, teléfonos inteligentes, algoritmos de aprendizaje automático y bases de datos tradicionales. "Los dispositivos inalámbricos junto con los algoritmos de Machine Learning desempeñarán un papel esencial en la próxima generación de aplicaciones de atención de telesalud. El trabajo futuro incluye información de explotación de sensores multimodalidad (como sensores de audio y video) junto con técnicas de aprendizaje profundo para desarrollar un sistema de detección de caídas más robusto", concluye de Mingo.