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educación

La Universidad San Jorge colabora en el proyecto de un sensor de cama que evita las caídas de los ancianos

 "Si los cuidadores pudiesen detectar de forma automática este momento se podrían evitar muchas caídas y sus consecuencias negativas", ha dicho Bataller.

Foro del campus de la USJ. La autorización para que esta universidad pudiera impartir magisterio generó la polémica.
Foro del campus de la USJ. La autorización para que esta universidad pudiera impartir magisterio generó la polémica.
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La Universidad San Jorge, Pikolín, Grupo OESIA y el clúster Tecnara han colaborado en el desarrollo de un sensor de cama con el objetivo de poner fin a las caídas de personas mayores y, sobre todo, de aquellos ancianos institucionalizados que se levantan de la cama por la noche sin estar acompañados.

"Si los cuidadores pudiesen detectar de forma automática este momento se podrían evitar muchas caídas y sus consecuencias negativas", ha afirmado la profesora e investigadora de la Universidad San Jorge, Vanessa Bataller. De esta forma haría frente a los datos estadísticos que apuntan que "las tasas de caídas en los ancianos institucionalizados son mucho mayores que las de las personas que viven en sus domicilios", ha añadido.

El proyecto SEPRE, que surge de esta colaboración interdisciplinar, está trabajando en el desarrollo de un sensor que sea capaz de detectar la posición y movimientos corporales del usuario en la cama y, mediante un algoritmo predictivo, deduzca el momento en el que la persona tiene la intención de levantarse. De esta manera, se proporcionará un nuevo servicio con la suficiente antelación para que los profesionales del centro puedan acudir y ayudar al anciano a levantarse, acompañándole durante los primeros instantes, que presentan el mayor riesgo de caídas.

Este proyecto se realiza con la colaboración interdiciplinar de las siguientes entidades: Ibernex Ingeniería, S.L. del grupo Pikolín, ha desarrollado físicamente el sensor y el dispositivo que envíala información a la plataforma. Son 30 sensores repartidos en un colchón en forma de malla.

El Grupo OESIA, ha desarrollado la plataforma que recoge los datos del dispositivo e implementado los dos algoritmos de detección de movimientos definidos analizando en tiempo real los datos y enviando alarmas.

La Universidad San Jorge ha analizado y definido los algoritmos implementados en la plataforma para identificar el movimiento en la cama, movimiento de levantarse y posición sentada.

Por su parte, el Clúster Tecnara ha gestionado el proyecto y las ayudas para el mismo. La calidad técnica del proyecto queda demostrada al haber alcanzado la tercera mejor calificación entre los más de 100 presentados a la convocatoria 2018 del programa de ayudas para proyectos colaborativos de Agrupaciones Empresariales Innovadoras del Ministerio de Industria. 

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