– Investigadores del Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar desarrollaron un sistema que combina sensores térmicos para identificar si una persona mayor está de pie, sentada o en el suelo dentro de su hogar, sin cámaras ni dispositivos portátiles.
– Cuando el sistema detecta que la persona está en el suelo, activa de forma automática una alerta hacia cuidadores o familiares; en paralelo, un llavero portátil con GPS y acelerómetro cubre la protección fuera del domicilio, enviando la ubicación a tres contactos.
– Diego Robles Cruz, investigador del ITiSB-UNAB, lidera el proyecto, que se prueba actualmente en un hogar de ancianos en El Quisco y en la Clínica Las Condes mediante una alianza estratégica con la universidad.
Un sistema que combina sensores térmicos y LIDAR instalados en muros y techo clasifica en tiempo real cuatro posiciones corporales del adulto mayor —de pie, sentado, caminando o en el suelo— sin grabar video ni exigirle portar ningún dispositivo dentro de su hogar; al detectar una caída, activa de inmediato una alerta hacia cuidadores o familiares. El sistema fue desarrollado en el Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar (ITiSB) de la Universidad Andrés Bello (UNAB) y se encuentra en fase de prueba en entornos de distinto nivel socioeconómico en Chile, desde un hogar de ancianos en la localidad de El Quisco hasta la Clínica Las Condes en Santiago.
La directora del instituto, Dra. Carla Taramasco, valoró que “la detección de caídas en adultos mayores es exactamente el tipo de problema que el ITiSB existe para resolver: una necesidad clínica concreta, una población vulnerable y una brecha tecnológica que la ciencia aplicada puede cerrar”.
El problema que el sistema busca resolver tiene consecuencias clínicas en cadena. Una caída en un adulto mayor con osteoporosis puede derivar en fractura de cadera; si la condición ósea impide la cirugía, la persona pierde movilidad y queda postrada. La postración favorece la depresión y la inmunosupresión, lo que aumenta la vulnerabilidad a infecciones respiratorias. Una neumonía intrahospitalaria puede ser el desenlace final. “Las caídas tienen repercusiones importantes en las personas mayores, entre sestas, pueden enfrentar kinesofobia (miedo al movimiento), un estado que reduce progresivamente su autonomía”, explico Diego Robles, investigador del ITiSB-UNAB, quien encabeza el equipo desarrollador.
Sensores en muro (y no en el cuerpo)
El sistema intradomiciliario opera a partir de dos tipos de sensores complementarios: uno térmico, que registra la firma de calor del cuerpo humano, y uno LIDAR, que mide distancia mediante luz láser. Ambos se instalan fijos en muros o techo y procesan la información de forma continua sin almacenar imágenes ni video. Con esos datos, el algoritmo clasifica en tiempo real si la persona está de pie, sentada, caminando o en el suelo, y cuando detecta la posición horizontal activa la alerta.
La decisión de no usar cámaras no fue una limitación técnica sino una elección ética que complicó el desarrollo. “Poner una cámara es algo sumamente simple, resuelve el problema fácilmente, pero nos cuestionamos ese tipo de tecnología; por eso nos complicamos la vida desde el punto de vista científico y tecnológico, buscando herramientas de bajo costo que también cumplan con los requisitos de privacidad de las personas”, explica el investigador.
La arquitectura del sistema está diseñada para funcionar con conexión a internet. Los modelos de reconocimiento de patrones, entrenados con cientos de miles de mediciones de campo y laboratorio, corren directamente en microcomputadores instalados en el propio dispositivo. “La sensorización no es el valor tecnológico de lo que estamos aportando, sino que el valor es lo que está dentro de ese pipeline o procesamiento, trabajando en tiempo real; esos modelos corren en microcomputadores y no necesitan cómputo en la nube”, apunta Robles.
Esto reduce el costo computacional hasta el punto de que el sistema puede funcionar en hardware de bajo precio, un requisito central del diseño dado el perfil económico de los usuarios finales. El adulto mayor no porta ningún dispositivo dentro del hogar y no debe modificar su comportamiento cotidiano.
La protección dentro del domicilio cubre solo una parte del tiempo de riesgo. Cuando el adulto mayor sale a la calle, el sistema de sensores fijos no puede seguirlo. Para ese escenario, el equipo desarrolló un dispositivo portátil del tamaño de un llavero que integra tres funciones: un acelerómetro que detecta el cambio brusco de posición característico de una caída, un GPS que transmite las coordenadas satelitales y un módulo de llamada de voz autónomo.
Cuando el acelerómetro registra el impacto, el dispositivo ejecuta en segundos y sin intervención del usuario tres acciones: envía las coordenadas satelitales a tres contactos por WhatsApp o mensaje de texto y establece de inmediato una llamada de voz hacia esos mismos números. El diseño asume que quien acaba de caer puede no estar en condiciones de operar un teléfono convencional. «Fuera del domicilio ese mismo llavero se transforma en teléfono y llama a tres contactos sin que el usuario haya marcado ningún número ni desbloqueado el dispositivo», sostiene Robles.
El mapa de la vida cotidiana
Más allá de la detección puntual, la acumulación de datos de los sensores abre una segunda dimensión de utilidad: el monitoreo longitudinal del comportamiento. Los sensores de presencia distribuidos en las distintas zonas del hogar –cocina, baño, living, comedor, dormitorio– registran continuamente qué zonas ocupa la persona, en qué momentos y con qué frecuencia, construyendo un perfil de actividad comparable día a día. La reducción del espacio vital es una de las señales más reveladoras que el sistema puede registrar.
Un adulto mayor que habitualmente va al supermercado, al banco y a la farmacia, y que progresivamente limita sus desplazamientos al barrio, luego a la cuadra, luego al patio, luego al interior del hogar, muestra un patrón de deterioro funcional antes de que ese deterioro se manifieste en un evento clínico. “Podemos ir viendo cómo se reduce el espacio vital o si ese espacio vital se mantiene, si la persona va al supermercado, al banco, a la farmacia, o de a poquito va reduciendo ese nivel de actividad a su barrio, quizá un par de cuadras, o quizás solo dentro de su hogar”, cuenta Robles.
Esa información se cruza con datos clínicos y resultados de cuestionarios de funcionalidad y deterioro cognitivo para construir una imagen más completa del estado de salud de la persona en el tiempo. El objetivo no es generar una alerta puntual, sino permitir que los equipos de salud y los familiares identifiquen tendencias antes de que se vuelvan irreversibles.
“Las casas inteligentes tienen sensores de presencia en la cocina, baño, living, comedor y dormitorio; de esa forma podemos ver cuánto se aleja de la normalidad de su actividad y desde ahí podemos ir levantando alertas”, agrega el académico. El sistema de geolocalización exterior, integrado al llavero, complementa ese mapa con información de lo que ocurre fuera del hogar: trayectorias, frecuencia de salidas y radio de movilidad, datos que pueden evidenciar la progresión o la contención del retiro social.
Transferencia en la economía plateada
El principal desafío que Robles identifica no es técnico sino de mercado. Pasar de un prototipo validado en laboratorio a un producto que pueda adquirir una familia es el cuello de botella que el equipo trabaja de forma activa. “Lo más importante y complejo de este tipo de tecnología es la transferencia tecnológica, que salgan del estado de pruebas de laboratorio y puedan transformarse en un producto vendible que pueda ser adquirido por la comunidad”, señala el investigador.
El usuario final del sistema no es el adulto mayor sino sus hijos o familiares cercanos, personas con manejo habitual de tecnología que buscan una solución para un padre o abuelo. Ese mercado —al que Robles llama “economía plateada”— impone un límite estricto al precio que el producto puede alcanzar. “Debemos considerar que son personas que viven de una pensión, de una jubilación, y que debemos de alguna forma retribuir desde un punto de vista social a lo que fue su aporte desde su proceso activo”, sostiene el académico.
Para alcanzar distintos estratos socioeconómicos, el equipo trabaja simultáneamente en dos contextos opuestos. En El Quisco, localidad costera de la Región de Valparaíso, el sistema se prueba en un hogar de ancianos de perfil comunitario. En Santiago, una alianza entre la UNAB y la Clínica Las Condes permite testarlo en un entorno de alta complejidad. “Estamos trabajando en hacer esfuerzos porque esto llegue a todos los estratos socioeconómicos de nuestra población, desde clínicas hasta sistemas públicos, buscando distintas alianzas estratégicas para que esta tecnología se pruebe en distintos contextos”, explica Robles.
En paralelo, el instituto avanza en una segunda generación de herramientas que incorpora juegos de estimulación cognitiva y motora con evaluación funcional integrada, desarrollados con visión por computadora y modelos predictivos. Esa línea de trabajo está en fase de laboratorio y en proceso de registro de propiedad intelectual.
“Estamos haciendo juegos de estimulación cognitiva motora y esos juegos también te evalúan; estamos trabajando con modelos predictivos y visión por computadora, pero eso todavía está en fase de laboratorio y en proceso de patentamiento”.
