Presentada en la ESEI de Ourense una tecnología para detectar caídas

La Escuela Superior de Ingeniería Informática del Campus de Ourense acogió la presentación de una tesis para dar forma a un sistema que permite la detección de caídas de personas en el hogar gracias al procesamento en tiempo real de vídeos de cámara simple. El trabajo, que viene de la mano del ingeniero de sistemas boliviano Jesús Darío Romero, se dirige a impulsar el ámbito de la eSalud, haciendo hincapié en los cuidados a las personas dependientes y en el envejecimiento saludable por la vía de las nuevas tecnologías. La tesis, desarrollada entre los años y 2015 bajo la dirección de los docentes María José Lado y Arturo José Méndez Penín, fue presentada con el título An indoor fall detection system for patients and elders.

Según hace saber el propio autor del trabajo, éste tiene su origen en una voluntad de ayudar a pacientes con problemas neurológicos, como por ejemplo párkinson, polineuropatía o epilepsia, y ancianos, 'debido a la frecuencia y a la gravedad de las caídas en sus casos', explica Romero Ávila, que a día de hoy forma parte de la Agencia Boliviana Espacial.

Según explican desde la Universidad de Vigo, el investigador sentó los pilares de un sistema de seguimiento con capacidad para alertar al personal especializado pertinente en cada caso de caída de un paciente o anciano 'para su pronta atención'. Buscando que el sistema fuera especialmente accesible, partió de vídeos de cámara simple, sin audio. La base del proyecto es un sistema informático que identifica el fondo de la escena, detecta los objetos en ella, hace seguimiento de la persona en la escena, detecta su caída y emite una alerta cuando se produce este hecho.

La tecnología resultante es un sistema integrado por dos herramientas, por una parte un detector de caídas y, por la otra, un programa supervisor que se encarga de recibir notificaciones sobre las mismas. Para construir el sistema, añade Jesús Darío Romero, 'se definió el espacio de color LRGB, con el objetivo de identificar diferencias entre el fondo calculado y la imagen actual, y se desarrollaron algoritmos de umbralización de color multinivel, para identificar los colores predominantes en la imagen; algoritmos de detección de caídas y algoritmos de detección del paciente empleando su ropa'.