AI-SENIOR: Razonamiento temporal y minería de datos en sistemas de monitorización ubicua para el cuidado de las enfermedades EPOC y EC

El proyecto AI-SENIOR plantea el desarrollo de una plataforma tecnológica para la monitorización y análisis de la actividad diaria de personas mayores que precisan de asistencia en el hogar, y para la generación temprana de alertas en caso de incidencias que supongan un riesgo vital. La plataforma ha de minimizar el posible sentimiento de intrusión del sujeto y poner los medios tecnológicos necesarios para evitar la revelación de su privacidad. Por su prevalencia entre la población mayor, se han escogido dos tipos de enfermedades cardiopulmonares: Enfermedad Cardiopulmonar (EC) y Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC).

AI-SENIOR se divide en tres ejes fundamentales de investigación:

  1. Sensores electrónicos que construyan una infraestructura sensorial para cada contexto específico de seguimiento domiciliario, con especial hincapié en la integración de información multisensorial.
  2. Inteligencia ambiental y análisis inteligente de datos que permita reconocer aquellas situaciones y comportamientos que exigen algún tipo de asistencia, y que ha de adaptarse a las particularidades de la persona objeto de atención.
  3. Procesamiento de bioseñales que permita caracterizar el estado y evolución de la enfermedad del paciente, con especial énfasis en reconocimiento precoz un posible empeoramiento de su salud, y su consiguiente ingreso hospitalario.

Objetivos

El presente subproyecto realizado por el CiTIUS propone una serie de funcionalidades que permiten plantear los siguientes objetivos médicos:

  • El análisis de señales fisiológicas y su correlación con la información obtenida durante el seguimiento domiciliario, que ha de permitir objetivar el estado y evolución del atendido a partir de un conjunto reducido de indicadores, en el que se ha de prescindir de toda aquella información subjetiva, susceptible de error en la caracterización de la enfermedad.
  • La obtención de estos indicadores se plantea mediante el procesamiento inteligente de señales fisiológicas, que ha de permitir detectar de un modo precoz un agravamiento en la enfermedad del atendido, y así evitar su ingreso hospitalario.