A Escola Superior de Enxeñaría Informática do Campus de Ourense acolleu a presentación dunha tese para dar forma a un sistema que permite a detección de caídas de persoas no fogar grazas ao procesamento en tempo real de vídeos de cámara simple. O traballo, que vén da man do enxeñeiro de sistemas boliviano Jesús Darío Romero, diríxese a impulsar o ámbito da eSaúde, facendo fincapé nos coidados ás persoas dependentes e no envellecemento saudábel pola vía das novas tecnoloxías. A tese, desenvolvida entre os anos e 2015 baixo a dirección dos docentes María José Lado e Arturo José Méndez Penín, foi presentada co título An indoor fall detection system for patients and elders.

Segundo fai saber o propio autor do traballo, este ten a súa orixe nunha vontade de axudar a pacientes con problemas neurolóxicos, como por exemplo párkinson, polineuropatía ou epilepsia, e anciáns, “debido á frecuencia e á gravidade das caídas no seus casos”, explica Romero Ávila, que a día de hoxe forma parte da Axencia Boliviana Espacial.

Segundo explican dende a Universidade de Vigo, o investigador sentou os alicerces dun sistema de seguimento con capacidade para alertar ao persoal especializado pertinente en cada caso de caída dun paciente ou ancián “para a súa pronta atención”. Buscando que o sistema fose especialmente accesíbel, partiu de vídeos de cámara simple, sen audio. A base do proxecto é un sistema informático que identifica o fondo da escena, detecta os obxectos nela, fai seguimento da persoa na escena, detecta a súa caída e emite unha alerta cando se produce este feito.

A tecnoloxía resultante é un sistema integrado por dúas ferramentas, por unha banda un detector de caídas e, pola outra, un programa supervisor que se encarga de recibir notificacións sobre as mesmas. Para construír o sistema, engade Jesús Darío Romero, “definiuse o espazo de cor LRGB, co obxectivo de identificar diferenzas entre o fondo calculado e a imaxe actual, e desenvolvéronse algoritmos de umbralización de cor multinivel, para identificar as cores predominantes na imaxe; algoritmos de detección de caídas e algoritmos de detección do paciente empregando a súa roupa”.