Comunicación presentada al II Congreso Ciudades Inteligentes:
Autores
- Sonia García Fernández, Investigadora, Fundación CTIC
- Alberto Castaño Gutiérrez, Investigador, Fundación CTIC
- Ángel Retamar Arias, Investigador, Fundación CTIC
- Juan Luis Carús Candás, Investigador, Fundación CTIC
- Roberto González Rodríguez, Investigador, Fundación CTIC
- José Antonio Labra, Mancomunidad Comarca de la Sidra
- José Gutiérrez, Sociedad Gerontológica y Geriátrica, Principado de Asturias
- Fidel Díez Díaz, Responsable de Tecnología, Fundación CTIC
- Gloria López Díaz, Investigadora, Fundación CTIC
- Jaime Menéndez Llana, Investigador, Fundación CTIC
Resumen
La proporción de personas mayores en las ciudades crece cada día más rápidamente que cualquier otro grupo de edad. Garantizar el bienestar y la participación activa de este colectivo es un reto que deben afrontar las ciudades, para el cual el ejercicio físico es fundamental. El proyecto Elf@Home ha desarrollado un asistente basado en tecnología de análisis de movimiento y uso de sensores para el registro de constantes vitales. Este sistema inteligente, personalizado y adaptado a las habilidades de los mayores, les permite realizar ejercicios físicos supervisados, recibiendo correcciones de forma automática. También permite a las entidades (centros de día, servicios sociales, etc.) que trabajan con mayores personalizar la actividad de la persona mayor en base a la información que éste les suministra de forma periódica y automática.
Introducción
El envejecimiento humano conlleva cambios fisiológicos, cognitivos y del estado de ánimo que afectan a la calidad de vida, observándose con el paso de los años un progresivo descenso del nivel muscular y de la capacidad motriz en general. El síndrome de fragilidad (Fried et. al, 2001) ha surgido en los últimos años para explicar esta pérdida progresiva de funciones cuando no existe ninguna patología asociada y es una de las causas más importantes que inciden en el deterioro cognitivo, la tasa de hospitalización y en consecuencia el riesgo de mortalidad. Este síndrome afecta a un gran conjunto de la población mayor y según el estudio SHARE (Santos-Eggimann et. al, 2009) realizado en diez países europeos, más del 42% de las personas mayores de 65 años son pre-frágiles y un 17% frágiles. No obstante, los cambios fisiológicos están fuertemente relacionados con el nivel de actividad diaria y el sedentarismo (Ikezoe et. al, 2013). Distintos estudios han informado de los beneficios del ejercicio físico en procesos cognitivos como la velocidad de procesamiento, la memoria de trabajo y la función ejecutiva (Colcombe & Kramer, 2003) (Hall et. al, 2001). De ahí que el ejercicio físico permita retrasar la aparición del síndrome de fragilidad, mejorar el estado de salud del usuario y la capacidad funcional para la realización de las actividades de la vida diaria (Cadore et. al, 2013) (Liu & Latham, 2009).
Los programas de geronto-gimnasia existentes en la actualidad no siempre son accesibles y adecuados para todas las personas mayores (Baert et. al, 2011). Existen barreras principalmente sociales, geográficas y económicas que impiden su acceso. Según el estudio realizado en (Liu & Latham, 2009)(Martinez del Castillo et. al, 2007), en España solo un 17% de las personas mayores participan en programas de geronto-gimnasia y a un 13% le gustaría pero no tiene la posibilidad.
De este modo, se pretende desarrollar una solución que acerque los programas de geronto-gimnasia al hogar, que se ha denominado ELF@Home, creando así un nuevo concepto de servicio asistencial para las personas mayores con el objetivo de mejorar su salud y calidad de vida. Este servicio utiliza las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para construir un sistema de entrenamiento autónomo enfocado a personas mayores que vivan de manera independiente y que estén sanas o en una fase previa al síndrome de fragilidad.
El principal requisito para la viabilidad de este sistema es poder disponer de un sistema de captación y monitorización de imagen (sistema de visión por computador). Analizando los diferentes sistemas de visión por computador existentes enfocados al análisis del movimiento, se ha tomado la decisión de utilizar el dispositivo Kinect. La gran ventaja de este sistema es que ofrece información en todo momento de la postura del usuario, permitiendo así realizar una monitorización de sus movimientos de manera fácil, fiable y no intrusiva. Cabe resaltar que ya existen programas comerciales enfocados a realizar ejercicios de fitness en el hogar utilizando Kinect y XBOX. Su inconveniente a la hora de aplicarlo al ámbito de las personas mayores es que todos los programas existentes están principalmente destinados a ser usados por personas jóvenes, ya que los ejercicios que se proponen son muy complejos para ser realizados por personas con los problemas de movilidad asociados a la edad. Además, se trata de programas genéricos y no personalizados para el usuario. Un plan de ejercicios puede ser muy efectivo para un usuario pero no ser adecuado para otras personas. De este modo, la principal innovación de ELF@Home respecto a otros sistemas comerciales de entrenamiento consiste en su especialización y enfoque hacia las necesidades del colectivo de personas mayores.
El proyecto
En el proyecto ELF@Home se pretende diseñar un programa de ejercicios especialmente destinado para las personas de edad avanzada y que genere de forma automática planes de ejercicios personalizados para el usuario, garantizando así su motivación y evitando que la solución se vuelva aburrida o tediosa. Esta personalización se realizará en función de las condiciones de salud del usuario (variables médicas) y de su capacidad funcional, medida a través de la interacción del usuario con la plataforma.
La arquitectura del sistema propuesto en el proyecto ELF@Home se compone de cuatro sistemas principales denominados: sistema de captación de variables de salud, sistema de interacción, sistema de reconocimiento de ejercicios y plataforma remota inteligente (Figura 1).
El sistema de captación de variables de salud es el encargado de adquirir variables médicas que permitan definir el estado de salud del usuario. Este sistema estará formado por un conjunto de sensores sencillos que serán utilizados por el propio usuario. El estado de salud auto-adquirido será enviado de forma automática a la plataforma remota inteligente para su procesamiento.
El sistema de interacción es el principal mecanismo de comunicación del usuario con la solución ELF@Home. Este sistema se utilizará para guiar al usuario en la toma de las medidas de salud a través del sistema de captación de variables, pero su principal misión será la presentación del plan de ejercicios personalizado diseñado por la plataforma remota inteligente.
El sistema de reconocimiento de ejercicios es uno de los elementos principales de la solución. Este sistema será el encargado de realizar el reconocimiento de los movimientos realizados por el usuario, guiándoles en la ejecución del plan de ejercicios y llevando a cabo su evaluación. Esta evaluación permitirá analizar el progreso del usuario en la plataforma.
La plataforma remota inteligente se compone de una colección de servicios en la nube encargados de implementar toda la lógica que permita la personalización y asignación de los ejercicios. Dicha plataforma recibe el estado de salud del usuario y la evaluación de los ejercicios realizados. En base a esta información, el objetivo de la plataforma remota es la generación de un plan de ejercicios personalizado para cada usuario.
El proyecto se complementa con una plataforma web que permite al personal sanitario, cuidadores o familiares la consulta de todos los datos recogidos por la aplicación.
Material y métodos
Partiendo de la arquitectura genérica descrita en el apartado anterior, se pretende realizar el diseño de la solución ELF@Home, definiendo los requisitos de cada uno de los sistemas de la Figura 1. Para ello se ha contado con la colaboración de dos grupos de usuarios muy diferenciados: usuarios primarios y usuarios secundarios. El usuario primario es la propia persona mayor y los usuarios secundarios son los expertos médicos. De esta forma, se consigue que los usuarios formen parte del propio proyecto desde el comienzo y que a su vez tenga el asesoramiento médico necesario.
Los usuarios secundarios han participado en el proyecto a través de entrevistas y reuniones informales. Se ha entrevistado a 10 usuarios secundarios (médicos, enfermeros y terapeutas) con el objetivo de obtener información sobre sus prácticas habituales y su opinión acerca de la solución a diseñar. Durante las reuniones informales se optó por la realización de preguntas abiertas que permitieran extraer requisitos para el proyecto.
En el caso de los usuarios primarios, han participado 25 personas mayores de 65 años y con diferentes perfiles de actividad siguiendo la estrategia e-Inclusion descrita en (Waterworth et. al, 2012). Esta estrategia se basa en la completa participación de las personas mayores en la construcción de un proyecto a través de su experiencia tecnológica. El objetivo de este método es recolectar y analizar sus opiniones y puntos de vista durante los procesos de diseño e implementación de un producto analizando la capacidad de manejo de las nuevas tecnologías en función de variables de funcionamiento cognitivo como velocidad de procesamiento, búsqueda visual, recuerdo inmediato y demorado.
Resultados
En este apartado se especifican las principales conclusiones obtenidas para la definición y el diseño de cada uno de los sub-sistemas necesarios para el desarrollo de ELF@Home.
Variables de salud
Los expertos médicos consultados han definido una serie de variables de salud que deben tenerse en cuenta para garantizar la eficiencia y efectividad de las actividades físicas y asegurar la prevención de problemas de salud. Se trata de medidas de tipo antropométrico, funcional y cardiovascular, siendo estas últimas las más importantes para este tipo de sistema. Las variables cardiovasculares seleccionadas (presión arterial, pulso sanguíneo y saturación de oxígeno en sangre) se medirán a través de un conjunto de sensores electrónicos que, de forma transparente para el usuario, deben enviar en tiempo real los resultados adquiridos a la plataforma inteligente. Estos sensores deben ser seleccionados buscando un funcionamiento lo más sencillo e intuitivo posible. La solución ELF@Home debe evaluar las medidas cardiovasculares para determinar si el usuario se encuentra o no en condiciones saludables para la realización de ejercicio. Estas medidas son tomadas antes, justo después y un minuto después de la realización de los ejercicios. Las medidas tomadas tras la realización de los ejercicios son utilizadas para evaluar si éstos han sido efectivos y de qué forma. Los expertos médicos han definido, además, unas condiciones de salud mínimas que los usuarios deben cumplir para poder llevar a cabo la ejecución de los ejercicios.
Planes de ejercicios
Las encuestas realizadas al grupo de usuarios secundarios para definir el conjunto de ejercicios a contemplar la plataforma reflejó que alrededor de un 44% de los encuestados están de acuerdo en que los ejercicios de resistencia son los más adecuados mientras que un 28% considera que son los de fuerza. El 28% restante de los encuestados recomienda a sus pacientes ambos tipos de ejercicios. Por esta razón, se ha definido la siguiente colección de ejercicios, compuesta por ejercicios de fuerza y resistencia con prevalencia de estos últimos.
Los planes de ejercicios deben ser personalizados para cada usuario en función de dos aspectos clave: estado de salud y evaluación de ejercicios. Para ello, los planes de ejercicios se dividen en 16 niveles diseñados por los expertos médicos. Cada nivel se caracteriza por un número de ejercicios y cada ejercicio por un número de series, repeticiones y tiempo de descanso entre ejercicios. Todos los usuarios comenzarán en el nivel 1 y avanzarán por la solución en función de la lógica descrita en la siguiente sección.
Lógica de personalización
El plan de ejercicios diseñado para cada día debe ser generado de forma personalizada proporcionando una colección de ejercicios formada por un número específico de ejercicios del grupo de resistencia y un número específico del grupo de fuerza. El plan será diseñado para una duración aproximada de 20 minutos incluyendo calentamiento y en una frecuencia de 5 veces por semana, de acuerdo a la opinión de los expertos médicos consultados.
La generación del plan personalizado tendrá lugar de forma semanal de acuerdo al estado de salud y a la interacción del usuario con el programa. Para ello, se debe generar una puntuación que defina el nivel de salud y otra que defina la evaluación de los ejercicios.
La puntuación del estado de salud se llevará a cabo para cada sesión con una puntuación 0/100 en función de los valores adquiridos para el usuario tras la realización del ejercicio. La puntuación global del estado de salud se obtendrá a través de una media ponderada dando mayor importancia a los valores adquiridos durante los últimos días.
Para cada ejercicio, repetición, serie y sesión se obtendrá una puntuación en el intervalo 0 – 100 en función de cómo haya sido la ejecución del ejercicio. Al finalizar la semana, de nuevo mediante el empleo de una media ponderada, estos valores se combinarán con el objetivo de obtener un único valor que defina la interacción del usuario con la aplicación.
La puntuación del estado de salud y de la evaluación de los ejercicios se combinará determinando semanalmente la evolución del usuario y se le asignará un nuevo nivel más alto o más bajo o se le mantendrá en el mismo nivel.
Interfaz de TV
El sistema de interacción define la forma en que el usuario se comunicará con la aplicación. Dado que se trata de una aplicación para realizar ejercicios en el hogar y destinado a personas mayores, se escogió la televisión como interfaz. Teniendo en cuenta el dispositivo de interacción elegido y el sector de la población al que va dirigido se ha definido una interfaz de interacción basada en la simplicidad, en la que se han tenido en cuenta diferentes aspectos de usabilidad para maximizar la facilidad de uso, que se exponen a continuación.
Interacción: el usuario interactuará con la aplicación mediante gestos y/o voz. Los dos modos de interacción se soportarán simultáneamente, de modo que el usuario tendrá total libertad para interactuar mediante voz o gestos en las diferentes pantallas.
Navegación: teniendo en cuenta los requisitos médicos definidos para el uso de esta plataforma, los usuarios deben realizar siempre determinadas acciones en determinado orden por lo que se ha optado por proporcionar un sistema de navegación guiado. Por tanto, la aplicación indicará al usuario el siguiente paso a realizar o le permitirá elegir a lo sumo entre dos opciones. De este modo, la aplicación será más sencilla de utilizar ya que el usuario siempre sabrá qué tiene que hacer.
Legibilidad: se ha prestado especial atención al tamaño del texto y a los colores utilizados para favorecer la legibilidad.
Teniendo en cuenta los aspectos definidos anteriormente y para realizar una validación inicial de la idoneidad de la utilización de una interfaz de este tipo, se realizaron diversas pruebas con potenciales usuarios de la plataforma en los que se les planteaban unas pantallas en las que aparecían unas breves instrucciones. Los usuarios debían leer estas indicaciones y realizar las acciones indicadas, que consistían en seleccionar un botón concreto. Los resultados obtenidos tras esta prueba indicaron que al tratarse de un modo de interacción nuevo para todos los usuarios, necesitaban generalmente tres ejecuciones antes de poder manejar la aplicación sin ayuda. Sin embargo su valoración fue positiva y creen que tras un periodo de aprendizaje inicial cualquier persona sería capaz de manejar el sistema.
Reconocimiento de ejercicios
El sistema de reconocimiento de ejercicios deberá comparar cada posición real del usuario con las posiciones conocidas que debería realizar para llevar a cabo el ejercicio concreto planificado. Para ello, cada ejercicio ha sido definido por los expertos médicos como una secuencia de posiciones que el usuario debe realizar. Si ambas coinciden el sistema detectará que se está llevando a cabo correctamente. En caso contrario detectará que se está produciendo una posición errónea e informará al usuario de cómo puede solucionar esta situación para realizar el ejercicio deseado. El sistema de reconocimiento estará conectado con el sistema de interacción, de forma que el usuario sabe en todo momento si lo está realizando correctamente o no. Además de determinar la correcta ejecución del ejercicio, el sistema de reconocimiento debe ser capaz de valorar cómo de correcto ha sido el ejercicio, basándose principalmente en el tiempo y en la amplitud de movimiento. Siguiendo la estrategia de e-Inclusión se ha validado la idoneidad del sistema de reconocimiento seleccionado a través de diferentes sesiones de pruebas con los usuarios primarios (Figura 2).
Discusiones y conclusiones
El proyecto ELF@Home propone una solución TIC que permite la realización de ejercicios de geronto-gimnasia personalizada en el hogar. Este artículo describe la etapa de diseño del sistema en la que se ha trabajado directamente con los usuarios del mismo. A través de cuestionarios y grupos de discusión se han identificado los principales requisitos que se deben cumplir, con la colaboración tanto de los usuarios primarios (personas mayores) como con los usuarios secundarios (expertos médicos). Cabe resaltar que los resultados obtenidos en este trabajo pueden ser tomados como base para la definición de cualquier otro sistema diseñado para su uso por personas mayores. En la actualidad se está trabajando en la implementación del sistema final teniendo en cuenta los resultados descritos en este artículo. Durante los próximos meses se llevará a cabo la validación formal con usuarios en entorno real.
ELF@Home es un sistema asistencial diseñado para su uso por las personas mayores, un grupo de población cuyo número se está incrementando en la mayoría de las ciudades. El uso de este sistema mejorará la calidad de vida de este colectivo, ya que el incremento físico de actividad permitirá que puedan mantener su vida independiente durante un tiempo mayor. Además, la implantación de sistemas como el ELF@Home en las ciudades permitirá una gestión más eficaz de los servicios médicos y asistenciales existentes, ya que incorpora una plataforma web que permitirá realizar un seguimiento a distancia de la evolución del usuario, que podrá ser utilizado tanto por médicos como por personal de centros de día o familiares.
Agradecimientos
El proyecto ELF@Home (AAL-2012-5-123) es un proyecto co-financiado a través del programa AAL por la Comisión Europea, el Ministerio de Industria Energía y Turismo in Spain (MINETUR), Vinnova en Suecia y el BMBF en Alemania. El consorcio del proyecto está formado por Fundación CTIC, Izertis, Sociedad Gerontológica y Geriátrica del Principado de Asturias, Umeå University, CheckUp AB, Skellefteå Kommun, Fraunhofer Institute of Integrated Circuits, Innovationsmanufaktur GmbH y 2D Debus & Diebold Meßsysteme GmbH, con la colaboración de la Mancomunidad Comarca de la Sidra.
Referencias
- Baert, V., Gorus, E., Mets, T., & Geerts, C. (2011). Motivators and barriers for physical activity in the oldest old: A systematic review. Ageing research reviews, 10(4), 464-474.
- Cadore, E. L., Rodríguez-Mañas, L., Sinclair, A., & Izquierdo, M. (2013). Effects of different exercise interventions on risk of falls, gait ability, and balance in physically frail older adults: a systematic review. Rejuvenation research, 16(2), 105-114.
- Colcombe S, Kramer AF. Fitness effects on the cognitive function of older adults: a meta-analytic study. Psychol Sci. 2003;14(2):125-30.
- Fried, L. P., Tangen, C. M., Walston, J., Newman, A. B., Hirsch, C., Gottdiener, J., Seeman, T., Tracy, R., Kop, W.J., Burke, G. y McBurnie, M. A. (2001). Frailty in older adults: evidence for a phenotype, Journal of Gerontology 56A, M146 -56.
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- Ikezoe T, Asakawa Y, Shima H, et al. Daytime physical activity patterns and physical fitness in institutionalized elderly women: An exploratory study. Arch Gerontol Geriatr 2013; 57:221-225.
- Liu CJ, Latham NK. Progressive resistance strength training for improving physical function in older adults. Cochrane Database Syst Rev. 2009:CD002759.
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- Santos-Eggimann, B., Cuénoud, P., Spagnoli, J. & Junod, J. (2009). Prevalence of frailty in middle-aged and older community-dwelling Europeans living in 10 countries, Journal of Gerontology 64, 675 -81.
- Waterworth, E. L, Waterworth, J. A., Peter, C. & Ballesteros, S. (2012) Seniors in charge of ICT innovation. 5th Workshop on Affect and Behaviour Related Assistance. PETRA 2012, Crete, June 6-8, 2012.