Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico para la detección de eventos fisicos de riesgo.

La invención tiene por objeto un sistema de monitorización multimodal portable y adaptativo para humanos,

basado en avatar biomecánico-fisiológico, capaz de detectar y avisar en tiempo real de eventos físicos de riesgo, los cuales incluyen caídas, pero no se limitan a éstas. El sistema propuesto pertenece al sector de la electrónica y nuevas tecnologías, y propone una solución capaz de superar los problemas existentes en los sistemas actuales, relativos a la fiabilidad de la detección de impactos y a su discreción. Su principal sector de aplicación reside en el sector de servicios sociosanitarios a personas mayores, personas con limitaciones de movimiento y patologías crónicas.

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201001372.

Solicitante: UNIVERSIDAD DE SEVILLA.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: PRADO VELASCO,MANUEL, ORTIZ MARÍN,Rafael, DEL RIO CIDONCHA,María Gloria, FERNÁNDEZ PERUCHENA,Carlos María.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • A61B5/00 NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA.A61 CIENCIAS MEDICAS O VETERINARIAS; HIGIENE.A61B DIAGNOSTICO; CIRUGIA; IDENTIFICACION (análisis de material biológico G01N, p.ej. G01N 33/48). › Medidas encaminadas a establecer un diagnóstico (diagnóstico por medio de radiaciones A61B 6/00; diagnóstico por ondas ultrasónicas, sónicas o infrasónicas A61B 8/00 ); Identificación de individuos.
  • G06F19/00
Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico para la detección de eventos fisicos de riesgo.

Fragmento de la descripción:

O

Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico para la detección de eventos físicos de riesgo

Objeto de la invención La presente invención tiene por objeto un sistema de monitonización multimodal portable y adaptativo para humanos, basado en un avatar biomecánico-fisiológico, capaz de detectar y avisar acerca de eventos físicos de riesgo, los cuales incluyen caídas pero no se limitan a ellas, en tiempo real, de manera discreta y en entornos

abiertos o cerrados. El sistema permite además un seguimiento personalizado y profundo de la actividad física del sujeto y de parámetros fisiológicos relevantes, de manera configurable y de acuerdo a las necesidades establecidas por el profesional sanitario.

Estado de la técnica Las caídas de personas mayores constituyen un serio problema sanitario en países industrializados, estando correlacionadas con la morbilidad y mortalidad de dicho grupo poblacional (Lord et al, 2001 ) . Los factores de orden psicológico juegan un papel relevante en este asunto, siendo el miedo a caerse y perder independencia uno de los más determinantes, al inducir una reducción del movimiento, pérdida de tono muscular y coordinación, e incrementar la probabilidad y la gravedad de las caídas. Por otro lado las personas mayores son un grupo poblacional con una elevada comorbilidad, con patologías crónicas primarias como la diabetes, insuficiencia renal crónica, y enfermedad cardiovascular, entre otras, y multitud de complicaciones crónicas degenerativas, lo que incrementa el rie~sgo hospitalario y las potenciales complicaciones de una caída, por ejemplo de fractura. La inversión de la pirámide poblacional y su implicación en la calidad de vida y gasto socio-sanitario está cumpliendo las predicciones de hace años, incrementando el número de personas en situación de dependencia, con problemas agravados por los nuevos modelos familiares y sociales (Lutz et al, 2008) . Las soluciones a esta problemática son complejas. Los programas de intervención multifactorial dirigidos a reducir el riesgo de caídas y sus consecuencias han demostrado un cierto éxito (Voermans et al, 2007) , sin embargo, se requieren soluciones complementarias que permitan detectar con rapidez una posible caída

para asegurar la asistencia médica urgente en situaciones en las que la persona

se encuentra sola, no puede reaccionar o queda inconsciente.

Se ha investigado mucho para desarrollar sistemas automáticos que detecten

caídas y avisen a un centro de asistencia médica. Por su portabilidad y potencial

5 discreción, los sistemas de monitorización del movimiento humano mediante

acelerómetros y giróscopos basados en sistemas micro-electromecánicos (MEMS)

han sido la alternativa más investigada desde los años 80. La posibilidad de

supervisión de manera discreta en casi cualquier lugar aporta ventajas

adicionales, como es el aumento de la seguridad de las personas asistidas, las

1O cuales pueden mantener un tono muscular y estado de salud mejores, retrasando

la indeseada situación de dependencia y reduciendo los ingresos hospitalarios.

Además, la información que pueden proporcionar estos sistemas a los

profesionales sanitarios es muy importante para conocer las causas por las que se

producen las caídas, correlacionándolas con otras patologías, tratamientos

15 farmacológicos y de otros tipos, y contextos determinados que puedan perturbar el

equilibrio (Barak et al, 2006) .

Podemos clasificar los detectores de caídas portables actuales en dos tipos. En el

primero de ellos la caída es un evento lógico que se activa como consecuencia de

la aparición de una secuencia de etapas discriminadoras. Esta secuencia de

20 etapas es relativamente inflexible, y muchas veces basada en elementos de

hardware no programables. Dentro de este primer tipo deben citarse el dispositivo

optoelectrónico presentado en (Tamura et al, 2000) , el cual genera un evento de

alarma cuando el sujeto (dispositivo) se acerca suficientemente a la posición

horizontal durante un tiempo establecido (una sola etapa) , y el detector de caídas

25 presentado en (Williams et al, 1998) y comercializado posteriormente por (Tunstall,

2007) , cuyo evento de emergencia se activa cuando un acelerómetro

piezoeléctrico uniaxial detecta un impacto (un umbral establecido en una

dirección) y le sigue una inclinación cercana a la horizontal durante un tiempo

definido (dos etapas de discriminación) . Con objeto de reducir la tasa de falsas

30 alarmas se puede incrementar el número de etapas discriminadoras, como se

hace en el dispositivo presentado en (Nour y et al, 2000) que añade la detección de

vibraciones en la superficie corporal del sujeto, para discriminar si el sujeto se

mueve tras la posible caída.

Otros dispositivos comerciales pertenecientes a este primer tipo son el Altee Fall

35 Detector (Tinetek, www.tynetec.co.uk (último acceso Junio 2010) ) , portado

alrededor del cuello o en una pinza de cinturón, el cual utiliza un acelerómetro

biaxial que detecta un movimiento brusco (una etapa de discriminación) , y avisa al

sujeto mediante un led rojo parpadeante antes de enviar el aviso al centro de

alarmas, a través de una estación fija con la que se comunica a una distancia no

mayor de 75 mts. El Easylink Automatic Fall Alarm (Easylink, www.easylink.co.uk

5 (último acceso Junio 201 O) ) tiene el tamaño aproximado de una cajetilla de tabaco

clásica, y se porta en el cinturón. Añade una segunda etapa de detección de

inclinación, antes de generar el evento, mediante un procedimiento similar al

anterior (preaviso y conexión vía unidad fija) . El monitor WristCare (Vivatec,

www.vivatec.co.uk (último acceso Junio 2010) ) se lleva como un reloj de pulsera y

1 O detecta la falta de actividad del sujeto (una etapa) , enviando la alarma a una

unidad fija en el hogar. El dispositivo lntellilink (Chubb,

www.chibcommunitycare.co.uk (último acceso Junio 201 O) ) es un detector de

caídas portado alrededor del cuello y basado también en un cambio de inclinación

determinado. Uno de los dispositivos más recientes pertenecientes al primer tipo

15 definido fue presentado por Philips en Marzo de 201 O (Línea comercial Lifeline,

www.lifelinesys.com (último acceso Junio 2010) ) , llevándose alrededor del cuello y

basado en la detección en secuencia de un patrón de aceleración característico de

un impacto y un cambio de inclinación que lo deje horizontal. El sistema basado en

la patente (Azcoitia Arreche et al, 2007) también pueden considerarse

20 perteneciente al primer tipo. Este dispositivo se lleva sujeto al cinturón de manera

similar al detector de Tunstall, y utiliza un acelerómetro biaxial según ejes vertical

y horizontal. La detección de caídas se basa en la superación de unos valores de

aceleración en esos ejes, según unas cantidades establecidas en unidades de

aceleración gravitatoria, g. El algoritmo distingue una detección directa y una

25 detección diferencial, de tal forma que la directa se caracteriza por superar el valor

medio del eje horizontal en ±3.5 g generando un aviso directo (una etapa

discriminación) , y la diferencial por superar ±1.6 g seguido de un tiempo de

inactividad (dos etapas de discriminación) .

El segundo tipo de detectores se caracteriza por su capacidad para realizar una

30 medición de la aceleración vectorial según tres dimensiones (30) , usualmente

ortogonales en el punto de fijación, aportando flexibilidad para el análisis

cinemática y postura! del usuario. En realidad, lo que distingue el segundo del

primer tipo de detectores no es tanto el sensor 30 sino la capacidad de analizar el

movimiento humano mediante técnicas más sofisticadas. Existen muchos menos

35 ejemplos en esta categoría, debido a su complejidad y mayor dificultad técnica.

Uno de los primeros trabajos en esta línea presentó la posibilidad de usar esta

señal vectorial para discriminar las posturas y estados cinemáticos determinados

(Mathie et al, 2001 ) . Otros investigadores han demostrado como la aceleración

vectorial 30 aporta suficiente información para realizar una estimación del gasto

energético del sujeto, asociado a la actividad física realizada (Bouten et al, 1997) .

5 Uno de los principales problemas de este tipo de detectores es que requieren una

capacidad de proceso elevada, lo que dificulta su diseño como detectores

llevables discretos. Un ejemplo más reciente es la patente (Prado et al, 2002a) ,

correspondiente a un sensor acelerométrico...

 


Reivindicaciones:

1a._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, que estando constituido por un dispositivo (1) portado por el sujeto, un dispositivo (2) conectado inalámbricamente con el (1) , Y un conjunto de dispositivos fijos (3) utilizados como conversores de protocolo, se caracteriza porque el dispositivo (1) está formado por un conjunto de sensores inteligentes y lleva bies de manera discreta, los cuales trabajan de manera distribuida, coordinados por el dispositivo (2) , que a su vez contiene un avatar biomecánicofisiológico del sujeto, siendo la conexión entre (1) Y (2) reactiva al entorno. Cuando el sujeto se encuentra en su domicilio o lugar configurado para ello, no es necesario portar el dispositivo (2) , ya que cuando este detecta la pérdida de conexión directa con (1) , utiliza los dispositivos fijos (3) como capa intermedia de conexión. De esta forma la red de conexión (1 ) - (2) conmuta de manera reactiva, en función del entorno, entre una red de ámbito personal (red personal inalámbrica, WPAN) o local (red local inalámbrica, WLAN) . La conmutación del ámbito de la red es transparente (no necesita ser considerada) por el dispositivo (1 ) .

2a ._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 1a, caracterizado porque al menos uno de los sensores inteligentes, que es participado por un sensor de aceleraciones, microcontrolador, transceptor y antena, y fuente de alimentación, todos ellos basados en una tecnología de muy baja tensión y consumo, efectúa capturas de aceleraciones triaxiales ortogonales, las procesa en el microcontrolador de acuerdo a un algoritmo adaptativo de óptimo coste computacional para estimar la energía de la actividad física del sujeto asociada a diferentes ventanas temporales, y decide la presencia de potenciales eventos físicos de riesgo (EFR) en base a la superación de umbrales ligados a cada eje y al patrón energético del sujeto tras dicha superación. La adaptación del algoritmo de procesado del sensor se basa en el cálculo personalizado de los umbrales de energía que disparan el EFR, en función de los patrones promedio de actividad del sujeto, de acuerdo a una técnica de aprendizaje no guiado. Los umbrales de energía personalizados calculados por el sensor pueden ser optimizados por el dispositivo (2) , en función de los resultados del análisis posterior y on-line de la dinámica del movimiento del sujeto, efectuada por el avatar biomecánicofisiológico que reside en el dispositivo (2) .

._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 13, caracterizado por utilizar una técnica que aplica la estrategia "divide y vencerás" funcionalmente al análisis de las actividades físicas, al objeto de maximizar su fiabilidad y optimizar el uso de la capacidad computacional y de comunicaciones. Concretamente, el sensor inteligente acelerométrico, caracterizado en la segunda reivindicación, se encarga solo del análisis energético de la actividad física (integrando las aceleraciones al cuadrado o estimadores de bajo coste computacional de estos valores en ventanas temporales del orden de la fracción del segundo) utilizando los valores muestreados (frecuencias del orden 101 -102 S/s por eje) , mientras que el dispositivo (2) se encarga del análisis cinemática y postural ligado a las aceleraciones, utilizando las series temporales enviadas por el dispositivo (1) . La tarea del dispositivo (2) no es realizada más que sobre algunas series temporales (con una periodicidad de minutos o bajo aviso de EFR, y sobre ventanas de 101 segundos) y a una frecuencia de muestreo que puede ser inferior a la utilizada por (1) , reduciendo ancho de banda y gasto de recursos.

._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 13, caracterizado porque los eventos físicos de riesgo (EFR) que detecta no se limitan a un patrón concreto de aceleraciones (por ejemplo asociado a un impacto seguido de una inclinación superior a un cierto valor) , sino que es capaz de generalizar los EFR, de manera personalizada, considerando EFRs asociados a un incremento brusco seguido de reducción brusca de energía de la actividad física, detectados por el dispositivo (1) Y supervisados por el (2) , así como EFRs no asociados a un incremento de energía, determinados por el dispositivo (2) mediante un análisis periódico y profundo de las aceleraciones, de acuerdo a la estrategia referida en la tercera reivindicación.

53 ._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 13 , caracterizado porque el sensor acelerométrico inteligente referido en la reivindicación 23 puede ser llevado las 24 horas del día sujeto al cuerpo, gracias a su pequeño tamaño y autonomía. El procedimiento de fijación incluye (pero no se limita) una tirita o parche con adhesivo hipoalergénico (desechable) que deberá cambiar de posición cada conjunto de días para evitar dermatitis, puede llevarse adherido a un ornamento como collar o anillo, y también alojarse dentro de una pulsera de silicona, neopreno u otro polímero con diseño ergonómico e impermeable. El cambio periódico de posición es detectado por el sensor utilizando el vector aceleración gravitatoria como referencia posicional, y los parámetros umbrales son corregidos automáticamente gracias a la técnica de aprendizaje no guiado de la reivindicación 2a .

6a._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 1a, caracterizado porque el dispositivo (2) presenta especificaciones funcionales similares a las de un SmartPhone o teléfono móvil inteligente (que puede ser por tanto utilizado para tal fin) , y ejecuta un modelo matemático biomecánico con un número finito de grados de libertad que sirve como observador y predictor de la dinámica del movimiento del sujeto portador. Este modelo hace de avatar biomecánico y es personalizado al sujeto portador a partir de los datos muestreados por el dispositivo (1) , que en modo mínimo corresponde al sensor acelerométrico referido en la reivindicación 2a.

7a ._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 1a, caracterizado porque el dispositivo (2) también ejecuta un modelo matemático fisiológico simplificado del sujeto, que actúa como observador y predictor de ciertos parámetros de salud. Este modelo es personalizado a partir de los datos medidos por otros sensores pertenecientes al dispositivo (1) Y mediante datos pertenecientes a la historia clínica del sujeto, enviados desde un centro de tratamiento de datos al dispositivo (2) . Este modelo, acoplado al modelo biomecánico, y en el marco del presente monitor, permite a su vez predecir situaciones de emergencia en salud, mediante técnicas de fusión de datos.

aa._ Monitor multimodal portable y adaptativo para humanos basado en avatar biomecánico-fisiológico, según reivindicación 1a, caracterizado porque los sensores inteligentes pertenecientes al dispositivo (1) , como el referido en la reivindicación 2a pueden programarse con nuevos algoritmos para el tratamiento

de las señales que muestrean, una vez se encuentren asociados a un sujeto y funcionando. Estos algoritmos pueden ser enviados por el dispositivo (2) de manera inalámbrica, siguiendo una filosofía similar a la utilizada por las rutinas de código denominadas "applets" en las redes de computadores actuales (transferencia al punto de uso y ejecución en él) . Esta característica aporta mayor flexibilidad funcional y de personalización al monitor.


 

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