Un equipo del Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar (ITiSB) de la Universidad Andrés Bello (UNAB) desarrolló un sistema que combina sensores térmicos y LIDAR instalados en muros y techo para clasificar en tiempo real cuatro posiciones corporales del adulto mayor —de pie, sentado, caminando o en el suelo— sin grabar video ni exigir que la persona porte ningún dispositivo dentro de su hogar. Al detectar una caída, el sistema activa de inmediato una alerta hacia cuidadores o familiares. La tecnología se encuentra en fase de prueba en entornos de distinto nivel socioeconómico en Chile, desde un hogar de ancianos en la localidad de El Quisco hasta la Clínica Las Condes en Santiago.
La directora del instituto, Dra. Carla Taramasco, valoró que «la detección de caídas en adultos mayores es exactamente el tipo de problema que el ITiSB existe para resolver: una necesidad clínica concreta, una población vulnerable y una brecha tecnológica que la ciencia aplicada puede cerrar».
El problema que el sistema busca resolver tiene consecuencias clínicas en cadena. Una caída en un adulto mayor con osteoporosis puede derivar en fractura de cadera; si la condición ósea impide la cirugía, la persona pierde movilidad y queda postrada. La postración favorece la depresión y la inmunosupresión, lo que aumenta la vulnerabilidad a infecciones respiratorias, y una neumonía intrahospitalaria puede ser el desenlace final. «Las caídas tienen repercusiones importantes en las personas mayores, entre estas, pueden enfrentar kinesofobia (miedo al movimiento), un estado que reduce progresivamente su autonomía», explicó Diego Robles, investigador del ITiSB-UNAB, quien encabeza el equipo desarrollador.
Sensores en el muro, no en el cuerpo
El sistema intradomiciliario opera a partir de dos tipos de sensores complementarios: uno térmico, que registra la firma de calor del cuerpo humano, y uno LIDAR, que mide distancia mediante luz láser. Ambos se instalan fijos en muros o techo y procesan la información de forma continua sin almacenar imágenes ni video. Con esos datos, el algoritmo clasifica en tiempo real si la persona está de pie, sentada, caminando o en el suelo, y activa la alerta cuando detecta la posición horizontal.
La decisión de no usar cámaras no fue una limitación técnica sino una elección ética que complicó el desarrollo. «Poner una cámara es algo sumamente simple, resuelve el problema fácilmente, pero nos cuestionamos ese tipo de tecnología; por eso nos complicamos la vida desde el punto de vista científico y tecnológico, buscando herramientas de bajo costo que también cumplan con los requisitos de privacidad de las personas», explica el investigador.
Los modelos de reconocimiento de patrones, entrenados con cientos de miles de mediciones de campo y laboratorio, corren directamente en microcomputadores instalados en el propio dispositivo, sin depender de cómputo en la nube. «La sensorización no es el valor tecnológico de lo que estamos aportando, sino que el valor es lo que está dentro de ese pipeline o procesamiento, trabajando en tiempo real; esos modelos corren en microcomputadores y no necesitan cómputo en la nube», apunta Robles. Esto reduce el costo computacional hasta el punto de que el sistema puede funcionar en hardware de bajo precio, un requisito central del diseño dado el perfil económico de los usuarios finales.
Para la protección fuera del hogar, el equipo desarrolló un dispositivo portátil del tamaño de un llavero que integra un acelerómetro, un GPS y un módulo de llamada de voz autónomo. Cuando el acelerómetro registra el impacto de una caída, el dispositivo envía en segundos las coordenadas satelitales a tres contactos por WhatsApp o mensaje de texto y establece de inmediato una llamada de voz hacia esos mismos números, sin que el usuario deba operar el teléfono. «Fuera del domicilio ese mismo llavero se transforma en teléfono y llama a tres contactos sin que el usuario haya marcado ningún número ni desbloqueado el dispositivo», sostiene Robles.
Monitoreo y transferencia tecnológica
Más allá de la detección puntual, la acumulación de datos de los sensores permite el monitoreo longitudinal del comportamiento. Los sensores de presencia distribuidos en distintas zonas del hogar registran continuamente qué espacios ocupa la persona, en qué momentos y con qué frecuencia, construyendo un perfil de actividad comparable día a día. «Podemos ir viendo cómo se reduce el espacio vital o si ese espacio vital se mantiene, si la persona va al supermercado, al banco, a la farmacia, o de a poquito va reduciendo ese nivel de actividad a su barrio, quizá un par de cuadras, o quizás solo dentro de su hogar», cuenta Robles. Esa información se cruza con datos clínicos y cuestionarios de funcionalidad y deterioro cognitivo para que los equipos de salud identifiquen tendencias antes de que se vuelvan irreversibles.
El principal desafío que identifica el investigador no es técnico sino de mercado: pasar de un prototipo validado en laboratorio a un producto adquirible por una familia. «Lo más importante y complejo de este tipo de tecnología es la transferencia tecnológica, que salgan del estado de pruebas de laboratorio y puedan transformarse en un producto vendible que pueda ser adquirido por la comunidad», señala Robles.
El mercado de la «economía plateada» impone un límite estricto al precio, dado que gran parte de los usuarios vive de una pensión. Por eso el equipo trabaja en paralelo en El Quisco y en la Clínica Las Condes, buscando que la tecnología se valide en distintos estratos socioeconómicos.
En paralelo, el ITiSB avanza en una segunda generación de herramientas que incorpora juegos de estimulación cognitiva y motora con evaluación funcional integrada, desarrollados con visión por computadora y modelos predictivos, actualmente en fase de laboratorio y en proceso de patentamiento.
