Informe de Seguimiento del Proyecto DSH (Dispositivo sensorial para hogares)

Introducción 

Teniendo en cuenta que la esperanza de vida de la humanidad ha aumentado, sobre todo en los países desarrollados, la población de personas de tercera edad ha incrementado considerablemente en estos últimos años. De igual forma, como consecuencia, han incrementado las cantidades de emergencias de salud que se presentan en los hogares de los mismos. Actualmente, para evitar esto, es necesario que los familiares, cuidadores o incluso los centros de salud estén en constante comunicación con las personas mayores, ya que, cuanto mayor sea la persona, estas situaciones pueden tornarse complicadas y peligrosas para sus vidas. 

La vida de este proyecto se ha realizado siguiendo una planificación que consta de diferentes etapas del mismo, la primera etapa se centró en el estudio, la segunda en el diseño del dispositivo y la tercera en el desarrollo del mismo. La etapa de estudio se basó en la realización del estado de arte, con la finalidad de conocer los avances que se tienen sobre el tema de seguridad en el hogar para personas mayores con el uso de tecnología. Al realizar el estado del arte en el área, pudimos destacar que muchos estudios se centraban en tópicos como, mejorar la vida cotidiana de las personas mayores utilizando un sistema de sensores en el hogar; alerta de emergencia usando dispositivos wearables (pulseras, relojes, tobilleras, ropa, entre otros); y alerta de emergencia utilizando dispositivos sencillos para el hogar (no requiere de gran instalación). Cada tópico se describirá más adelante con ejemplos de trabajos realizados en dicha área. 

El dispositivo Sensorial para Hogares (DSH) es un dispositivo no invasivo que está pensado para ser un sistema que estéticamente parezca un simple objeto decorativo del hogar y que internamente posea todos los sensores necesarios para realizar el reconocimiento de los patrones de la vida cotidiana del usuario (personas que normalmente se encuentran cerca de él), además de esto, mediante inteligencia artificial será capaz de realizar un entrenamiento, mejorando continuamente los patrones de vida almacenados, dicho dispositivo deberá ser colocado en la habitación en la que el usuario realiza la mayor cantidad de actividades o pase la mayor cantidad de tiempo. En principio se ha pensado que el asistente DSH debe ser colocado en la sala, ya que muchas de estas personas mayores pasan gran parte de su tiempo viendo televisión en dicho lugar. 

El objetivo principal de DSH es poder generar y continuamente entrenar el patrón de vida de la persona mayor (usuario final), con la finalidad de alertar a los familiares o a los centros de salud más cercanos cuando los usuarios mayores han sufrido una emergencia como una caída, algún problema motor o cognitivo, entre otros aspectos que puedan ser detectado por el cambio de comportamiento en su cotidianidad, de forma que estos puedan asistirlos antes de que la situación presentada empeore. 

Este dispositivo está pensando para ser un objeto decorativo en las casas de persona mayore, sobre todo si dicha persona vive sola o si pasa mucho tiempo sin supervisión. Diariamente el dispositivo recoge información sobre el comportamiento de la persona y sobre mediciones ambientales, y se encarga de enviar toda la información a una base de datos que será utilizada para entrenar una red neuronal que permita reconocer los patrones de comportamiento antes mencionados. 

A lo largo de este documento mencionarán algunos trabajos previamente realizados en el área de estudio. Por otra parte, se describirán todos los detalles que fueron considerados a la hora de diseñar y desarrollar el dispositivo final, incluyendo los diferentes elementos electrónicos utilizados y las conexiones realizadas. Además de esto, se mencionarán las consideraciones tomadas a nivel del desarrollo del software. 

Estado del arte 

Algunas de las alternativas más estudiadas o utilizadas para prestar seguridad en los hogares de las personas mayores se observan a continuación. 

• Mejorar la vida cotidiana utilizando un sistema de sensores en el hogar. 

Algunos estudios han tenido la iniciativa de utilizar sensores en todas las habitaciones de la casa con la finalidad de crear un patrón de vida de la persona mayor. Como ejemplo podemos observar el estudio realizado por (Pollack et al., 2003), el cual, propone un sistema de recordatorios adaptativos y personalizados que permite escoger de manera inteligente si debe o no emitir un recordatorio especifico o si debe adelantar o retrasar la hora del mismo (dependiendo de las actividades que está o estará realizando el usuario). Sin embargo, si bien esto puede ayudar a planificar la rutina de la persona mayor, como se mencionó anteriormente, no existe ningún tipo de alerta en el caso de que estas actividades planeadas no se realicen de forma correcta, lo cual podrían indicar la presencia de un posible problema que requiere de atención. 

Otro proyecto que tiene como objetivo el uso de múltiples sensores en el hogar se observa en (Lago, 2018), en este estudio se presenta al sistema LaPlace, el cual se encarga de gestionar los patrones de comportamientos observados en el usuario, realizando un aprendizaje constante de dicho patrón de vida. En este estudio se especifica que dicho aprendizaje adaptativo puede ser utilizado para observar cambios en el comportamiento habitual de la persona, permitiendo detectar posibles problemas de salud cognitivos o físicos. Sin embargo, en dicho trabajo no se especifica la acción que el sistema realizará al presenciar un cambio en el comportamiento habitual del usuario, además de esto, en el artículo no se menciona los tipos de sensores que fueron utilizados para el estudio. 

Existen otros estudios, como es detallado en (Botia, 2012), el cual sigue el mismo principio que los dos estudios descritos anteriormente, en este se propone un sistema de sensores colocados en cada una de las habitaciones de la casa del usuario, el sistema está conformado por: 

• Sensores de movimiento en todas las habitaciones. 

• Sensores de presión en diferentes muebles del hogar. 

• Sensores en todas las puertas, de forma que sea posible saber cuándo estas se abren y se cierran. 

Este proyecto está pensado en alertar a los familiares de los ancianos en el momento en que estos presentan una caída u otra emergencia observada por el comportamiento anormal en las respuestas obtenidas por los sensores, por otra parte, el sistema va aprendiendo a lo largo del tiempo, por lo cual, su alarma será cada vez más certera. 

Los problemas principales que tienen estos tres sistemas (desde nuestro punto de vista), se centran en dos aspectos, primero, el sistema requiere de una instalación exhaustiva, ya que es necesaria la colocación de diferentes sensores a lo largo de todas las habitaciones de la casa, en ocasiones teniendo que instalar más de un sensor por habitación. Esto puede generar inseguridad o incomodidad al usuario final (la persona mayor), ya que sentirá que está siendo invadido en su propio hogar. Por otra parte, el segundo aspecto que pudimos observar sobre este tipo de sistemas es el costo de dicha instalación, ya que se trata de un sistema de gran escala que debe cubrir todo el hogar de la persona, por consecuente, el costo incluye la mano de obra del personal para la instalación, incluyendo, además, el costo de los diferentes sensores a colocar. DSH por otro lado está pensado en ser un único dispositivo que estéticamente no resalte en comparación a cualquier artículo de decoración hogareña, y lo único que se requiere para la instalación es ser conectado a la corriente, siendo así un dispositivo mucho más económico y menos invasivo. 

• Alerta de emergencia usando sistemas tecnológicos sencillos para el hogar 

El estudio descrito en (Joshi y Nalbalwar, 2017), presenta un sistema compuesto por una única cámara que se encarga de recoger información de la vida del usuario, este sistema al igual que el asistente de hogares DSH, está pensado para ser colocado en la habitación de mayor uso por parte el usuario. El sistema tiene un proceso que analiza la información obtenida por la cámara, la cual se encarga de percatar si el usuario de edad avanzada ha sufrido una caída. Por otra parte, notifica por medio de un correo electrónico a las personas indicadas previamente en el sistema, a las cuales se les envía de forma adjunta parte del video grabado y una captura de pantalla, además de esto, es posible observar una transmisión directa de la sala del hogar. En comparación a los estudios descritos anteriormente, este sistema realiza todo el proceso deseado por un bajo costo de instalación, sin embargo, no es capaz de observar otro tipo de emergencias que pudieran ocurrir fuera de la zona visualizada, ya que el sistema no considera el tiempo en que el usuario no está en su campo visual, por otro lado, al utilizar una cámara de vídeo, este sistema no tendrá la aceptación deseada, teniendo en cuenta que muchos de los usuarios piensan que la cámara es un dispositivo muy invasivo. 

Otro estudio que está pensado en ayudar a las personas mayores a un bajo costo es propuesto por (Principi, 2015), en este se tiene un dispositivo con sensores de audio que se encuentra conectado mediante una red local a todos los dispositivos posibles. El sistema permite que el usuario mediante comandos de voz desencadene llamadas telefónicas automáticas como alerta de socorro a un familiar o centro de salud previamente indicado en las configuraciones, de modo que estos presten la asistencia necesaria. Todos estos aspectos serán considerados por el dispositivo DSH, pero además de estos, el dispositivo propuesto en nuestro proyecto incluye otros sensores con la finalidad de no solo funcionar mediante comandos de voz, sino también para percibir cambios en la conducta diaria de la persona, por si esta se ve incapaz de pronunciar el comando de voz, sea posible identificar la emergencia mediante otros aspectos. 

• Análisis del comportamiento del usuario con dispositivos wearable. 

Uno de estos trabajos se describe en (Pierleoni, 2014), en el cual se diseña un dispositivo para ser usado en el tobillo del usuario, este es capaz de enviar mensajes de alerta a los teléfonos previamente configurados en el sistema, estas alertas son enviadas cuando el dispositivo detecta que la persona mayor ha sufrido una presunta caída, por otra parte, si la persona no se levanta por un periodo de tiempo, se envía un segundo mensaje de alerta de caída crítica. 

Otro estudio que se centra en el uso de dispositivos wearable se detalla en (Chernbumroong, 2013), este diseña un sistema que está conformado por tres sensores, un acelerómetro, un sensor de temperatura y un altímetro. En el estudio se plantea que con estos tres sensores es posible la generar la correcta clasificación de la mayoría de las actividades que son realizadas por las personas mayores. Este sistema es insertado en un reloj deportivo común, de forma que los usuarios no sientan diferencia de utilizar este dispositivo a un accesorio normal para ver la hora. Los datos obtenidos son procesados para crear patrones de comportamiento, pudiendo clasificar los movimientos realizado por el usuario en 9 diferentes actividades de la vida cotidiana de la persona. Sin embargo, dicho estudio solo desarrolla la información del reconocedor de actividades, no indicando la posibilidad de detectar caídas u otras emergencias con el dispositivo diseñado. 

Es necesario destacar que estos dos estudios mencionados anteriormente se basan en diseñar dispositivos wearables, los cuales requieren, que para su buen funcionamiento, la persona de mayor edad se coloque (use) el dispositivo a diario, es necesario recordar que las personas mayores pueden olvidar realizar dicha acción, además, muchas veces no quieren sentirse identificados como dependientes de dicho dispositivo al utilizarlo en la calle, sin tener en cuenta que estos pueden incomodarles por no estar acostumbrados a llevar dichos accesorios. 

En la actualidad hay dispositivos y sistemas de hogar en venta para este propósito, sin embargo, al igual que los estudios descritos anteriormente, dichos productos no han tenido gran aceptación, porque en su mayoría son considerados invasivos (por todo lo mencionado anteriormente), o por otro lado, son olvidados o no usados al ser un dispositivo wearable, ya que es posible que a la persona de edad avanzada les incomode usarlos o simplemente se les olvide colocárselos diariamente, por otro lado, hay dispositivo que incluso es necesario que el usuario presione un botón para enviar el mensaje de socorro, lo cual presenta mayores inconvenientes, ya que es posible que el mismo usuario se encuentre inmóvil al caerse o tener otro tipo de problema de salud. 

Hardware 

El prototipo desarrollado es un dispositivo no invasivo desde el punto de vista de la vida cotidiana, ya que no realiza grabaciones de video del área en el que se encuentra y, por ende, tampoco de las personas que lo rodean. Dicho dispositivo consta de un conjunto de sensores (nueve para ser exactos), que permite medir las diferentes señales obtenidas del medio ambiente, por otra parte, este dispositivo fue desarrollado en una raspberry pi, para obtener como resultado la creación de un dispositivo portátil y potente. 

Software 

Con respecto al software, ya se mencionó anteriormente que el sistema operativo utilizado es el GNU/Linux basado en Debian, llamado Raspbian, ya que se ha utilizado un Raspberry como dispositivo base. Por otra parte, la codificación de cada uno de los sensores utilizados se ha realizado en el lenguaje de programación Python. Fue necesario descargar bibliotecas para utilizar debidamente algunos sensores, mientras que en otros casos fue necesario programar por completo el funcionamiento del sensor basándonos en el datasheet (ficha informativa) del mismo. 

Otro aspecto importante que destacar, es que los sensores pueden trabajar de dos formas, esto dependerá del tiempo que hay entre una salida y otra del mismo sensor. En este dispositivo se podrán observar sensores que trabajan por eventos, dichos eventos activan a los sensores, y estos a su vez, activan a su pin de salida; por otra parte, están los sensores que periódicamente van obteniendo información del ambiente que lo rodean. En la tabla 3 se puede observar dicha clasificación en la salida de sensores. 

Por otra parte, hay sensores que requieren del uso de la interfaz de i2c, el cual, es un bus útil que permite el intercambio de datos entre microcontroladores y periféricos con un mínimo de cableado. Las transferencias de datos se llevan a cabo mediante la línea serie de datos SDA, mientras que la línea SCL lleva la señal de reloj que sincroniza los datos de la línea SDA. 

Tabla 3. Gestión de salida del sensor 

Los sensores que recogen información periódicamente lo hacen a un tiempo configurable en el código fuente del dispositivo desarrollado, por el momento, se recoge información cada 5 minutos, enviándose dicha información a una base de datos, la cual incluye la hora en la que fue percibida la señal. Por otra parte, los sensores que recogen información dependiendo de un evento, como, por ejemplo, el sensor de movimiento, el cual se activa cuando detecta un movimiento en su campo de visión; de igual forma envía dicha información a la base de datos, para almacenar dichos eventos conjunto a la hora en la que ocurrió. 

Por otra parte, y no menos importante, se instaló un botón que permite el encendido y el apagado de la Raspberry, este botón enciende el dispositivo al conectar tierra (GND), al puerto 5 de la Raspberry (SCL) (GPIO3), mientras que realiza el apagado por medio del pin 13 (GPIO27). 

Toda esta información de los sensores será usada para entrenar un sistema de neuronas con la finalidad de generar un patrón de vida cotidiana, y poder detectar problemas cuando los sensores recojan información que está fuera de dicho comportamiento cotidiano. En principio, estas alertas serán notificadas al cuidador o familiar de la persona mayor, de igual forma, se puede informar a las organizaciones de salud que se encuentren cerca de la casa de este usuario. 

El proyecto en la actualidad 

Actualmente este proyecto tiene culminada la etapa de diseño y desarrollo del primer prototipo. Por otra parte, los avances de este han sido presentados en: l Encuentro de Investigadores “Investigación y envejecimiento: Respuestas para dar calidad a la vida”, promovido por el Centro Internacional sobre el Envejecimiento (CENIE, 2019). En las figuras 17 y 18 se puede observar dicha presentación antes mencionada. 

Fig. 17 Encuentro de investigadores. 

Fig. 18 Presentación del proyecto en el encuentro de investigadores 

Por otra parte, en la figura 19 se puede observar el primer prototipo del proyecto, en esta se observan algunos sensores, como el de movimiento, el de temperatura y humedad, el infrarrojo para identificar el uso de control remoto, el sensor de fuego y el de intensidad de luz. Para este primer prototipo se implementó una aplicación del clima, la cual se observa en dicha figura, sin embargo, el objetivo final del dispositivo es el de un portarretrato digital, en donde los usuarios pueden colocar sus fotos familiares y personales. 

Fig. 19 Primer prototipo del proyecto 

En la figura 20 tenemos una visión lateral del dispositivo, en esta se observa los sensores de gas y el sensor de temperatura y presión. 

Fig. 20 Vista lateral del prototipo  

Referencias 

Botia J., Villa A. y Palma J. (Julio, 2012). Ambient Assisted Living system for in-home monitoring of healthy independent elders. Expert Systems with Applications,39(9), pp. 8136-8148. 

CENIE (Junio, 2019). Investigación y envejecimiento: Respuestas para dar calidad a la vida. Recuperado de https://cenie.eu/es/actividades/el-encuentro-de-investigadores-del- cenie-abre-las-puertas-nuevas-soluciones-para-dar. 

Chernbumroong S., Cang S., Atkins A. y Yu H. (Abril, 2013). Elderly activities recognition and classification for applications in assisted living. Expert Systems with Applications, 40(5), pp.1662-1674. 

Lago P., Roncancio C. y Jiménez-Guarín C. (Septiembre, 2018). Learning and managing context enriched behavior patterns in smart homes. Future Generation Computer Systems, 91, pp.191-205. 

Joshi N. y Nalbalwar S. (Mayo, 2017). A fall detection and alert system for an elderly using computer vision and Internet of Things. En 2017 2nd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT) (pp. 1276-1281). Bangalore, India 

Pierleoni P., Belli A., Palma L., Pernini L. y Valenti S. (Octubre, 2014). A Versatile Ankle-Mounted Fall Detection Device Based on Attitude Heading Systems. 2014 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS) Proceedings. Lausanne, Switzerland 

Pollack M., Brown L., Colbry D., McCarthy C., Orosz C., Peintner B., Ramakrishnan S. y Tsamardinos I. (Septiembre, 2003). Autominder: an intelligent cognitive orthotic system for people with memory impairment. Robotics and Autonomous Systems, 44(3-4), pp. 273-282. 

Principi E., Squartini S., Bonfigli R., Ferrori G y Piazza F. (Agosto, 2015). An integrated system for voice command recognition and emergency detection based on audio signals. Expert Systems with Applications, 42(13), pp. 5668-5683.