Método automático y adaptativo para la detección de anomalías en la actividad física mediante un sensor de aceleración no invasivo

Resumen

Durante los últimos años el número de personas mayores de 65 años ha aumentado considerablemente y se espera que en los próximos años su porcentaje actual llegue a duplicarse. Este envejecimiento progresivo supone un incremento de los costes tanto de intervención como de asistencia sanitaria. En este contexto, las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) surgen como una buena oportunidad para el diseño de nuevos servicios de valor añadido que permitan la monitorización de personas mayores disminuyendo los costes y simultáneamente, aumentando la calidad de vida. Este tipo de soluciones promueven la autonomía y el cuidado en el hogar disminuyendo otros factores como la asistencia médica o la tasa de readmisión en hospitales. La presente tesis doctoral aborda la problemática del envejecimiento progresivo de la población aportando un nuevo método de monitorización de personas que puede ser utilizado para la detección, control y seguimiento de enfermedades. A su vez, el método propuesto permite mejorar la atención e intervención sanitaria apoyando a los cuidadores informales en su labor. Para el diseño del método se ha llevado a cabo un estudio exhaustivo de los principales requisitos que se deben cumplir para el correcto funcionamiento y la aceptación por los usuarios finales. En base a estos requisitos, el método propuesto ha sido validado en un entorno real con cuatro usuarios monitorizados durante tres meses. El método diseñado y validado en esta tesis está compuesto por tres sub-métodos independientes: método de medida del comportamiento basado en la actividad física, método de modelado para la identificación de rutinas y un método de detección de anomalías. La combinación de estos tres métodos, permite la monitorización automática y adaptativa del comportamiento de los usuarios detectando anomalías de comportamiento. El método propuesto para la medida del comportamiento se basa en la medida de la actividad física mediante un sensor de aceleración integrado de forma no invasiva en complementos vestibles. Se propone un nuevo estimador de actividad física más eficiente que los existentes hasta el momento y que puede ser implementado en cualquier dispositivo que integre un acelerómetro. Este método ha sido validado de forma individual mediante usuarios con diferentes perfiles de actividad. Mediante el procesamiento de la actividad física medida, el método de modelado propuesto identifica la rutina del usuario de forma automática y adaptativa. Al contrario que las principales aproximaciones existentes, el método propuesto no requiere de entrenamiento ni de etiquetado. La rutina es construida a partir de las propias medidas históricas y teniendo en cuenta tanto información "intra-diaria" (medidas dentro del propio día) como "inter-diaria" (medidas de los días anteriores). El método propuesto ha sido validado en un entorno real mediante la monitorización de usuarios con diferentes rutinas. La relación entre la actividad física medida y la rutina identificada es utilizada en el método de detección de anomalías para la identificación de comportamientos anómalos. El objetivo del método de detección es la identificación de medidas de actividad no esperadas según la rutina de la persona monitorizada. Mediante técnicas de lógica difusa se construye de forma adaptativa para cada instante temporal una función de valoración mediante la que se realiza la evaluación del comportamiento. La evaluación del comportamiento consiste en la puntuación de la actividad medida con un valor correspondiente a su grado de anomalía. Una etapa final de filtrado permite la personalización del método para la detección de comportamientos relevantes en función de la persona monitorizada. El método propuesto ha sido analizado en un entorno real mediante la monitorización de usuarios con diferentes perfiles y es capaz de identificar de forma automática tramos temporales de comportamiento anómalo. Los métodos propuestos han sido validados en un entorno real mediante un sensor de aceleración no invasivo integrado en un reloj con apariencia deportiva. La validación ha tenido lugar de forma individual para cada uno de los métodos y de forma global mediante la monitorización de cuatro personas mayores durante tres meses. La validación se ha realizado en base a los requisitos funcionales y no funcionales identificados: fiabilidad, invasividad, autonomía, adaptabilidad y automatismo. A su vez, se ha llevado a cabo la aplicación del método propuesto para la monitorización de un usuario con enfermedades crónicas bajo supervisión de expertos médicos. El método propuesto permite la detección automática y adaptativa de anomalías de comportamiento a partir de la medida de la actividad física. Presenta una alta tasa de precisión y sensibilidad llevando a cabo la detección mediante un sensor de aceleración de forma no invasiva y autónoma para el usuario.