Una de cada cuatro personas mayores se cae cada año en los Estados Unidos. Con más de 37 millones de hospitalizaciones cada año, aproximadamente un millón de caídas ocurren en hospitales y pueden provocar lesiones graves e incluso la muerte. Los pacientes a menudo se caen al intentar levantarse de la cama o cuando caminan más de lo que pueden. Las enfermeras no pueden monitorear constantemente a los pacientes individuales debido a la cantidad de pacientes que atienden. Los sensores pueden monitorear continuamente a los pacientes, pero muchos solo detectan la caída tal como ocurre sin dejar tiempo suficiente para que intervenga una enfermera.

El profesor de ingeniería civil y ambiental de la Universidad Carnegie Mellon, Hae Young Noh, está desarrollando sensores que predicen cuándo una persona está a punto de caer al detectar las vibraciones del movimiento de una persona. Usando procesamiento de señales y aprendizaje automático, sus sensores detectan el movimiento de una persona y caracterizan qué significan esos movimientos:si sale de la cama, si dan un paso más, y si caerán.

A diferencia de otros sensores que monitorean el movimiento del paciente o los signos vitales, Los sensores de Noh identifican la intención de los movimientos de una persona, ya sea que se esté preparando para salir de la cama o simplemente rodando y sentándose. Estos sensores, colocado en el marco de la cama, luego alertará a la enfermera cuando prediga que un paciente puede estar levantándose, para que la enfermera pueda llegar al paciente a tiempo.

Al igual que un guijarro crea olas cuando se deja caer en el agua, nuestro movimiento y contacto con los objetos también crean ondas que un sensor puede detectar. Los sensores contienen acelerómetros que detectan señales de ondas que se propagan a través del marco de la cama. Utilizan métodos de procesamiento de señales y técnicas de aprendizaje automático para clasificar la vibración, determinar si el paciente tiene la intención de salir o no.

Muy precisa y muy sensible, los sensores también se colocan en el suelo para detectar cuándo la marcha de una persona, o forma de caminar, se está deteriorando.

"Algunas personas solo pueden caminar unos 10 pasos, "dijo Noh." Y solían ser saludables, así que van a intentar dar el undécimo paso. Porque está por encima de su límite aumenta el riesgo de caída, y se muestra en el patrón de deterioro de la marcha antes de que suceda realmente. Estamos tratando de detectar ese patrón ".

Los sensores pueden localizar cada paso con menos de 0,34 metros de error, aproximadamente del tamaño de un pie, que les permite detectar la velocidad al caminar, longitud de zancada, y frecuencia de pasos:factores relacionados con la predicción del riesgo de caídas. El sistema también puede estimar las fuerzas de los pasos individuales y el equilibrio de las fuerzas de los pasos de izquierda a derecha con un error del 5% del peso corporal. Los sensores incluso pueden usar las señales vibratorias para detectar el estado de ánimo, porque los patrones de comportamiento sugieren cómo se siente la gente.

El equipo pronto desplegará los sensores en hospitales para realizar pruebas. En el futuro, los sensores se pueden utilizar para diversas aplicaciones, como la detección de animales y el estudio del deterioro de la marcha en diferentes poblaciones, incluidos los niños y los que tienen enfermedades genéticas que afectan su función muscular y su capacidad para caminar. Doctor. estudiantes Mostafa Mirshekari, Jonathon Fagert, y Shijia Pan, además de ingeniería eléctrica e informática, el profesor Pei Zhang también colabora en el proyecto de sensores de camas de hospital.

"Los pacientes pueden ser demasiado tímidos y no quieren preocupar a los demás, "dice Noh, "Pero la información sobre sus síntomas a veces es fundamental. Por lo tanto, si un sensor puede detectarlos y notificar a los cuidadores, familias o doctores, podría ayudar con la prevención y el tratamiento ".