Care4elderly

Sistema Teleasistencial para el análisis y captación de información heterogénea mediante técnicas de Inteligencia Artificial

Carácter Innovador

Aunque el uso de las TIC está muy generalizado en la asistencia sanitaria, en general se considera que su potencial está todavía por explorar en el contexto de las enfermedades crónicas en relación a la mejora en herramientas de soporte a la decisión, recopilación, y uso compartido de información clínica, reducción de errores médicos y mejora de la interacción paciente-personal.

El proyecto representa una aproximación/solución integral a los problemas de la Teleasistencia Avanzada Domiciliar poniendo a disposición de todos los agentes (paciente, familiar, médicos, enfermeros) herramientas que integran los avances tecnológicos en información y comunicaciones, que simplifican la gestión y control del paciente en ambiente domiciliario, optimizan costes de sanidad y reducen la necesidad de personal sanitario.

La integración de todos estos aspectos en una misma solución supone en sí misma una importante innovación puesto que no existe ahora mismo en el mercado ninguna solución que aborde simultáneamente y desde todas las ópticas el problema de la Teleasistencia Avanzada Domiciliaria y personalizada.

CARE4e, como principal innovación, pretende con estas incorporaciones dar un soporte global al paciente en su propio domicilio garantizando el buen estado del mismo.

Implantación de una plataforma “Big-Data” de datos Médicos

Implantación de una plataforma “Big-Data” de datos Médicos

Sistema “Big-Data” con información recogida de todos los sensores biomédicos y equipamiento auxiliar, daría como resultado una información muy valiosa para el estudio de la persona, parámetros históricos, evolución, etc. como para el estudio del comportamiento de una comunidad. 

Desarrollo de un Agente conversacional para la aplicación de terapias personalizadas

Desarrollo de un Agente conversacional para la aplicación de terapias personalizadas

Entorno de desarrollo visual basado en bloques (Google Blocky , Scratch ) que mediante la generación de bloques predefinidos permita a personas sin grandes conocimientos de programación establecer una funcionalidad específica al agente conversacional a la medida de las necesidades de cada paciente.
Salud, cambio demográfico y envejecimiento activo y saludable

Salud, cambio demográfico y envejecimiento activo y saludable

El retardo y/o la prevención de los factores de riesgo para la discapacidad de los mayores está íntimamente ligado a cuatro elementos fundamentales en su vida cotidiana a saber: actividad física y mental, integración social, alimentación saludable y soporte médico.

Principales innovaciones del proyecto

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Integración de domótica

Las nuevas plataformas domóticas de código abierto permiten adoptar dispositivos de los principales fabricantes. La integración en este proyecto de una plataforma abierta con el sistema asistencial Care4E garantiza la compatibilidad con multitud de dispositivos, facilita el despliegue de los mimos en el domicilio de las personas analizadas y abarata sensiblemente el despliegue de la solución propuesta.
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Red de sensores biomédicos

El sistema de teleasistencia incluido en la plataforma Care4E no pretende el desarrollo de nuevos dispositivos sensóricos. Ahora bien, incluye el análisis de los principales dispositivos comerciales para la medición de cada parámetro médico y el desarrollo de un controlador a medida dentro del sistema Care4E. Esto facilita el empleo del sistema al no necesitar la ninguna instalación y disponer de una guía interactiva gestionada por el agente.
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Plataforma Big Data de datos biomédicos

care4eexplotará los datos recogidos aplicando técnicas de inteligencia artificial y analítica predictiva que permitan por ejemplo obtener informes de evolución del paciente e inferir características comunes a una comunidad o a un conjunto determinado de pacientes.
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Identificación de situaciones de riesgo

La combinación de datos de localización junto con datos de actividad física, parametrización de sueño y algoritmos de detección de caídas permitirán la identificación de situaciones de riesgo para el paciente y el lanzamiento de alarmas de forma automática sin la intervención del paciente.
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Estudios de patrones de comportamiento

La aplicación de inteligencia artificial a los datos de actividad, movimiento y sueño del paciente permitirán establecer patrones de comportamiento y detectar de forma temprana alteraciones de los mismos que puedan ser indicativo de deterioros cognitivos