Un nuevo método diseñado en la UGR permite evaluar el estado de dependencia en personas mayores

Investigadores de la Universidad de Granada, pertenecientes a los departamentos de Lenguajes y Sistemas informáticos (LSI) y Fisioterapia, han desarrollado un nuevo método, basado en técnicas de Inteligencia Artificial (IA), para evaluar el estado de dependencia en personas mayores de 65 años.

El estudio, publicado en la revista International Journal of Medical Informatics, confirma que es posible medir automáticamente la dependencia de las personas mayores de manera no intrusiva, utilizando para ello únicamente una pulsera inteligente, mientras realizan actividades de la vida diaria. Estos resultados pueden ahorrar tiempo a los sanitarios y a los sistemas de salud mediante la detección precoz de la dependencia, y otras enfermedades o deterioros.

Tradicionalmente, el estado de dependencia de los mayores de 65 años se evalúa con tests o cuestionarios que los mayores se administran a sí mismos, o que otras personas administran, como el cuestionario de Lawton & Brody. Las personas mayores son emplazadas a realizar 8 actividades instrumentales de la vida diaria (AIVDs), mientras un profesional sanitario observa si la realizan adecuadamente o si tienen alguna dificultad.

Entre dichas actividades se encuentran la capacidad del mayor para utilizar el teléfono, realizar la compra, preparar la comida, lavar la ropa, etc. En general, este tipo de evaluaciones basadas en la observación requieren de un tiempo considerable y, además, tienen un valor subjetivo. Por lo tanto, no se suelen realizar por falta de recursos.

Tratando de superar dichas desventajas, los autores del estudio realizado en la UGR han utilizado dispositivos wearables, como relojes y pulseras inteligentes (smartwatch o wrisband) para recoger datos fisiológicos de los mayores (datos objetivos de sus constantes vitales), durante la realización de una actividad instrumental de la vida diaria (AIVD) compleja y muy completa como es realizar la compra en un supermercado.

Tras realizar el análisis de dichos datos en combinación con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, los autores del estudio han logrado validar un modelo capaz de discriminar entre personas dependientes e independientes de forma precisa, no intrusiva y poco costosa.