Digital Transformation Insights

  • Carlos J. Vila Vergara

Uso de Inteligencia Artificial distribuida para monitorizar personas dependientes

El número de personas en la UE mayores de 65 años habrá aumentado en un 70% en 2050 y la población mayor de 60 años está creciendo 3,5 veces más deprisa que la población total. Se espera que la proporción de la población de 65 años o más aumente del 17,4% en 2010 al 30% en 2060 en Europa. La consecuencia es que para 2060 habrá casi una persona en edad de trabajar (fuerza laboral) por cada persona dependiente (menor de 19 años o mayores de 65 años) en la UE. Este crecimiento masivo de personas mayores impone la necesidad de atención especializada remota para enfermedades graves pero crónicas, como la demencia, el Alzheimer, el Parkinson y otros, mientras se trata de mantener los costes asociados bajo control.


Como el 90% de las personas mayores prefieren vivir en casa, eso significa que vinculan su felicidad con vivir de modo independiente, rodeados de familiares, vecinos y amigos mientras mantienen el acceso a centros comunitarios donde pueden conectarse con otras personas de su edad.


El éxito en permitir un envejecimiento con dependencia, salud y con alto grado de bienestar se está convirtiendo en una de las principales áreas de interés para las iniciativas de las Smart Cities. Se necesita desarrollar soluciones que tengan como objetivo reforzar estos esfuerzos y, al mismo tiempo, mitigar el desafío de los crecientes y potencialmente insostenibles costes de salud y atención domiciliaria impulsados por las tendencias del envejecimiento de la población, las enfermedades crónicas y las crecientes demandas sociales.


Percepción actual de las herramientas disponibles actualmente por parte de los cuidadores y los ancianos monitorizados



Las soluciones actuales basadas en el uso de sensores no satisfacen las necesidades de los usuarios y sus cuidadores debido a una serie de limitaciones y carencias:


  1. La percepción generalizada es que se instalan demasiados sensores que ofrecen demasiada información dispersa, sin ningún beneficio obtenido de la integración de todas esas fuentes de información. Se ha invertido mucho dinero en la colocación de sensores en los hogares, obteniendo información aislada sobre posibles alertas y ciertas situaciones potencialmente peligrosas. Pero todavía necesitamos convertir los datos en conocimiento y soporte a la toma de decisiones por los familiares, cuidadores y personal médico.

  2. Algunos proyectos de sensorización actuales están paradójicamente perjudicando al cuidador en su desempeño debido a una mala experiencia de usuario y creando lógicamente rechazo a usar la tecnología, ya que está complicando su labor.

  3. Privacidad. Con tantos sensores, el ciudadano en casa tiene poca opción para apagarlos todos y alcanzar la soledad deseada si es necesario. Esto debe estar garantizado en una solución de este tipo.

  4. Las soluciones comerciales actuales no proporcionan productos y servicios digitales reales basados en datos y tecnologías digitales. Nuestro objetivo debe ser promover una verdadera Transformación Digital de la actividad de asistencia domiciliaria a personas ancianas o dependientes.

Como consecuencia de todo ello, los sensores envian alarmas a la central aisladamente sin ofrecer ningún tipo de información de contexto y no ofrece algún tipo de pauta sobre qué hacer en cada una de las diferentes situaciones. Lo que se suponía que era eficiente resulta que requiere más tiempo y esfuerzo a la vez que no proporciona los resultados esperados.


Además, las soluciones actuales sólo permiten identificar el problema cuando algo ya ha sucedido – la persona se ha caído, por ejemplo. Lo que realmente se necesita es un sistema que monitorizase continuamente el estado de la persona y que sea capaz de enviar alertas preventivas para que se puedan tomar acciones ANTES de que se produzca la situación de peligro real.


Finalmente, las soluciones actuales basadas en sensores aislados presentan graves carencias para que su uso sea plenamente útil y permita mejorar la calidad de vida de las personas:

  • No proporcionan una visión de la evolución de la situación de las personas monitorizadas, impidiendo tomar acciones tanto médicas como asistenciales que anticipen problemas en un futuro cercano.

  • No promueven un estilo de vida saludable al no proporcionar ningún tipo de feedback al anciano o sus cuidadores sobre su actividad, estado y evolución.

  • No incentivan el seguimiento efectivo de los tratamientos del anciano.

  • No permiten evaluar la eficacia de las acciones preventivas desarrolladas por las entidades a cargo de la asistencia a los ancianos.


Ejempo de caso de uso: monitorización de personas en estados iniciales de demencia


Un enfoque de este estilo podría utilizarse para monitorizar a una variedad de personas con diferentes necesidades (enfermedades del corazón, diabetes, enfermedades respiratorias entre muchos otros), pero para poder abordarlo en este artículo, nos centraremos en un caso de gran relevancia como es el de las personas que sufren estados iniciales de demencia que quieren y vivir de forma independiente en sus propios hogares el mayor tiempo posible hasta que el avance de la enfermedad lo desaconseje.


Podemos utilizar modelos cognitivos para monitorizar a los ancianos que sufren estados iniciales de demencia y poder proporcionar la información más útil a los cuidadores y personal sanitario. Para ello podemos basarnos en la metodología Actividades y Actividades Instrumentales de La Vida Diaria, que se está convirtiendo en un estándar de facto en el área de la enfermedad de la demencia. Esta metodología se utiliza ampliamente para medir la condición y evolución del paciente, así como su grado de dependencia. (https://www.payingforseniorcare.com/longtermcare/activities-of-daily-living.html ).


Deberemos utilizar el conjunto adecuado de sensores para poder monitorizar y evaluar estas actividades, y generar los modelos cognitivos adecuados, para poder identificar estas actividades, y analizar la evolución de cada persona individual a lo largo del tiempo. Las Actividades de la Vida Diaria son una serie de actividades básicas realizadas por individuos a diario necesarias para la vida independiente en casa o en la comunidad. Hay muchas variaciones en la definición de las actividades de la vida diaria, pero la mayoría de las organizaciones están de acuerdo en que hay 5 categorías básicas:

  1. Higiene personal: baño/ducha, aseo, cuidado de las uñas y cuidado bucal

  2. Vestirse - la capacidad de tomar decisiones apropiadas de ropa y vestirse físicamente / desvestirse

  3. Comer - la capacidad de alimentarse a sí mismo, aunque no necesariamente la capacidad de preparar alimentos

  4. Mantener la continencia - tanto la capacidad mental como la física para usar un baño, incluyendo la capacidad de subir y bajar del inodoro y limpiarse a sí mismo

  5. Transferencia/Movilidad- moverse de sentado a estar de pie, entrar y salir de la cama, y la capacidad de caminar independientemente de un lugar a otro

Las Actividades Instrumentales de la Vida Diaria son acciones que son importantes para poder vivir de manera independiente, pero no son actividades necesariamente requeridas a diario. Las actividades instrumentales no son tan notables como las actividades de la vida diaria cuando se trata de la pérdida de autonomía, pero la capacidad funcional para los IADL generalmente se pierde antes de los ADL. Los IADU pueden ayudar a determinar con mayor detalle el nivel de asistencia requerido por una persona en un estado inicial de demencia:

  1. Habilidades básicas de comunicación, como el uso de un teléfono normal, un teléfono móvil, un correo electrónico o Internet

  2. Transporte - ya sea conduciendo uno mismo, organizando paseos, o la capacidad de usar el transporte público

  3. Preparación de comidas - planificación de comidas, cocina, limpieza, almacenamiento y la capacidad de usar de forma segura equipos y utensilios de cocina

  4. Compras - la capacidad de tomar decisiones apropiadas de compra de alimentos y ropa

  5. Tareas domésticas - lavar la ropa, lavar los platos, desempolvar, aspirar y mantener un lugar de residencia higiénico

  6. Manejo de medicamentos: tomar dosis precisas en los momentos adecuados, gestionar las recargas y evitar conflictos

  7. Gestión de finanzas personales: operar dentro de un presupuesto, escribir cheques, pagar facturas y evitar estafas


Requisitos de diseño de nuevos productos y servicios digitales eficaces


El uso de sensores para monitorizar remotamente a las personas mayores no es algo nuevo, pero las soluciones comerciales disponibles actualmente sólo proporcionan alertas de eventos que ya han ocurrido de acuerdo con la activación o no de un sensor específico, sin información sobre el contexto de cada evento detectado, no se adaptan a la evolución y las circunstancias de cada persona individual, no capturan y activan datos para diseñar e implementar nuevas propuestas de mejor valor y nuevas funcionalidades basadas en el análisis de datos reales y la mayoría de ellas no promueven una estilo de vida más saludable o apoyo para medir la eficacia de las acciones preventivas realizadas por las diferentes entidades involucradas con las personas monitorizadas. Debido a estas limitaciones, a partir de nuestras conversaciones iniciales con Cuidadores y Entidades cuidadoras, hemos identificado que la funcionalidad y capacidades actuales de los sistemas comerciales que han probado y pilotado no satisfacen sus necesidades para mejorar su eficiencia y poder proporcionar un mejor servicio.


Es necesario diseñar una solución basada en la tecnología y filosofía de los productos digitales nativos para superar estas limitaciones, que proporcione a los cuidadores información totalmente personalizada sobre cada una de las actividades, salud y condición de cada una de las personas monitorizadas, lo que permitirá proporcionar una atención verdaderamente personalizada y específica de acuerdo con sus necesidades actuales que se adapte a la evolución de sus condiciones de salud y autonomía. Utilizando un sistema de Machine Learning capaz de adaptarse a la persona monitorizada, el modelo aprenderá de cada interacción para predecir y evaluar mejor no sólo a ese paciente específico, sino también al contexto específico y a las condiciones en tiempo real del momento.


Las soluciones disponibles actualmente hacen uso de algunas tecnologías digitales como Sensoring, servicios de localización o movilidad. Sin embargo, no puede considerarse como un paso realista en la transformación digital de los servicios de asistencia domiciliaria, ya que no están capturando, procesando, activando y utilizando datos para permitir la toma de decisiones objetivas o el diseño de nuevas funcionalidades a partir de datos reales y objetivos. Una solución adecuada para el sector debe hacer uso de las Tecnologías Digitales y promover la Transformación Digital real del sector, para superar las limitaciones técnicas de las soluciones disponibles actuales:

  1. Utilizando modelos cognitivos para procesar la información proporcionada por una red de sensores que permitan identificar actividades y eventos. Este enfoque integral de la gestión de sensores, permite identificar actividades complejas, no sólo eventos específicos.

  2. Utilizando modelos cognitivos para adaptar automáticamente el sistema a cada persona monitorizada específica, pudiendo detectar cambios en los patrones de las actividades diarias y advertir de la posible degradación futura en las condiciones de las personas.

  3. Proporcionar informes de personas individuales que muestren su estado de salud y actividad actual y la evolución a lo largo del tiempo, de forma fácilmente accesible por los cuidadores asignados a través de una WEB o App desde un PC, tableta o dispositivo móvil.

  4. Proporcionar información analítica a partir de todo el conjunto de datos acumulados para proporcionar a las Asociaciones de Cuidadores, Municipios, etc. datos objetivos sobre la calidad de los servicios que están proporcionando y ayudarles a hacer previsiones y presupuestos de recursos más precisos.

  5. Las capacidades de análisis de big data permiten a las Asociaciones y Municipios de Care Givers implementar y medir la eficacia de cualquier acción preventiva, permitiéndoles medir el impacto en la salud y bienestar de la población basándose en datos objetivos y reales obtenidos directamente de las personas reales de las que realmente están cuidando.


Qué capacidades, recursos y conocimiento necesitaremos para acometer un Proyecto de este tipo


Un Proyecto de estas características es complejo y multidisciplinary y requerirá la participación de personas y/o organizaciones con diferentes capacidades y experiencia:

  • Tecnologías digitales (Big Data, Inteligencia Artificial aplicada a personas de monitorización y entornos de eHealth, análisis avanzado, Sensoring e IoT).

  • Asociaciones de cuidado domiciliario a personas dependientes.

  • Privacidad, uso ético de la tecnología, Protección y seguridad de datos.

  • Economía digital, Transformación Digital, emprendimiento emergente y creación de modelos de negocio digitales.

  • Conocimientos médicos sobre el área específica de la enfermedad de la demencia u otras que sean objeto de monitorización.

  • Arquitectura de sistemas críticos en la nube altamente escalables.


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