Resumen:
El artículo presenta el diseño y desarrollo de un sistema modular de teletratamiento orientado a mejorar la asistencia de pacientes con discapacidad, enfermedades raras o crónicas y situaciones de dependencia, combinando teleasistencia, interacción virtual y monitorización inteligente. La motivación principal es incrementar la calidad de vida de colectivos con barreras de movilidad o acceso limitado a recursos sanitarios, ofreciendo un modelo tecnológico que reduzca desplazamientos y permita a los profesionales optimizar tiempos mediante tratamientos y seguimiento en línea. El trabajo no se plantea como una solución cerrada, sino como una arquitectura configurable capaz de adaptarse a las necesidades de una administración sanitaria y de los pacientes, incorporando además un componente de formación/entrenamiento para profesionales en nuevas modalidades de tratamiento remoto.
Desde el punto de vista de LSI (Lenguajes y Sistemas Informáticos), la contribución es eminentemente de ingeniería de sistemas: define perfiles (usuario final, cliente/entidad implantadora y profesional) y especifica un conjunto amplio de servicios (tele-rehabilitación, teledosificación, agenda social, recordatorios, alarmas, acompañamiento, personalización de contenidos, etc.) integrados en un ecosistema cliente-servidor. La propuesta enfatiza la integración en dispositivos de uso cotidiano (televisión/smartphone) para maximizar adopción y usabilidad en entornos domésticos, y describe una arquitectura técnica basada en Backend + API REST (inicialmente con Python/Django/Tastypie), WebApp de gestión para profesionales (HTML5/CSS3/JavaScript) y app Android para el usuario conectada al API (intercambio de objetos, p. ej. JSON), junto con un servidor de base de datos relacional (inicialmente MySQL) y un servidor de comunicaciones que registra y coordina flujos.
Un componente técnico especialmente destacable es el módulo de monitorización mediante visión por computador para detección de eventos críticos, ejemplificado con la detección de caídas. El artículo detalla el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) entrenadas con imágenes de caídas (se indica un arranque con 15.000 imágenes), el preprocesado y la experimentación con particionado tipo validación cruzada (se describe un esquema con $=0.2$ y rondas de entrenamiento/prueba). En la evaluación reportada, el sistema alcanza tasas de acierto en la detección de caídas en el rango aproximado 72.2%–75%, y se discuten fuentes de error (p. ej., confusión entre posturas de flexión y posturas en el suelo), así como líneas de mejora (múltiples cámaras y sensores multimodales).
En conjunto, la aportación articula una propuesta de teleasistencia integral (monitorización + comunicación + contenidos + coordinación profesional) y la aterriza en una arquitectura implementable, conectando sensores inalámbricos, captura de imágenes y componentes software (API, bases de datos, comunicaciones) con técnicas de ML para vigilancia y alerta, y ofreciendo una base extensible para escenarios reales de seguimiento remoto.
Abstract:
This paper consists of the development of a system to help patients with different disabilities, affected by rare or chronic diseases or any kind of dependence through tele assistance, virtual interaction and intelligent monitoring. The main goal is to increase the quality of life of the minorities who cannot take full advantage of the healthcare system by providing an alternative way of monitoring them with the technology embedded in this paper. The result of the paper is not intended to be a single solution, but a modular system that allows the construction of an application that is able to measure the needs of a health administration and the patients. The paper also pursues an educational training to the facultative trainees in a new way to approach patient treatments. It can improve the quality of life of the patients by saving them time and other resources in moving to the Health center and the professionals can also save time as they can take advantage of the online treatments by using the proposed system.
Resumen:
El artículo presenta el diseño y desarrollo de un sistema modular de teletratamiento orientado a mejorar la asistencia de pacientes con discapacidad, enfermedades raras o crónicas y situaciones de dependencia, combinando teleasistencia, interacción virtual y monitorización inteligente. La motivación principal es incrementar la calidad de vida de colectivos con barreras de movilidad o acceso limitado a recursos sanitarios, ofreciendo un modelo tecnológico que reduzca desplazamientos y permita a los profesionales optimizar tiempos mediante tratamientos y seguimiento en línea. El trabajo no se plantea como una solución cerrada, sino como una arquitectura configurable capaz de adaptarse a las necesidades de una administración sanitaria y de los pacientes, incorporando además un componente de formación/entrenamiento para profesionales en nuevas modalidades de tratamiento remoto.
Desde el punto de vista de LSI (Lenguajes y Sistemas Informáticos), la contribución es eminentemente de ingeniería de sistemas: define perfiles (usuario final, cliente/entidad implantadora y profesional) y especifica un conjunto amplio de servicios (tele-rehabilitación, teledosificación, agenda social, recordatorios, alarmas, acompañamiento, personalización de contenidos, etc.) integrados en un ecosistema cliente-servidor. La propuesta enfatiza la integración en dispositivos de uso cotidiano (televisión/smartphone) para maximizar adopción y usabilidad en entornos domésticos, y describe una arquitectura técnica basada en Backend + API REST (inicialmente con Python/Django/Tastypie), WebApp de gestión para profesionales (HTML5/CSS3/JavaScript) y app Android para el usuario conectada al API (intercambio de objetos, p. ej. JSON), junto con un servidor de base de datos relacional (inicialmente MySQL) y un servidor de comunicaciones que registra y coordina flujos.
Un componente técnico especialmente destacable es el módulo de monitorización mediante visión por computador para detección de eventos críticos, ejemplificado con la detección de caídas. El artículo detalla el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) entrenadas con imágenes de caídas (se indica un arranque con 15.000 imágenes), el preprocesado y la experimentación con particionado tipo validación cruzada (se describe un esquema con $=0.2$ y rondas de entrenamiento/prueba). En la evaluación reportada, el sistema alcanza tasas de acierto en la detección de caídas en el rango aproximado 72.2%–75%, y se discuten fuentes de error (p. ej., confusión entre posturas de flexión y posturas en el suelo), así como líneas de mejora (múltiples cámaras y sensores multimodales).
En conjunto, la aportación articula una propuesta de teleasistencia integral (monitorización + comunicación + contenidos + coordinación profesional) y la aterriza en una arquitectura implementable, conectando sensores inalámbricos, captura de imágenes y componentes software (API, bases de datos, comunicaciones) con técnicas de ML para vigilancia y alerta, y ofreciendo una base extensible para escenarios reales de seguimiento remoto.
Abstract:
This paper consists of the development of a system to help patients with different disabilities, affected by rare or chronic diseases or any kind of dependence through tele assistance, virtual interaction and intelligent monitoring. The main goal is to increase the quality of life of the minorities who cannot take full advantage of the healthcare system by providing an alternative way of monitoring them with the technology embedded in this paper. The result of the paper is not intended to be a single solution, but a modular system that allows the construction of an application that is able to measure the needs of a health administration and the patients. The paper also pursues an educational training to the facultative trainees in a new way to approach patient treatments. It can improve the quality of life of the patients by saving them time and other resources in moving to the Health center and the professionals can also save time as they can take advantage of the online treatments by using the proposed system. Read More
Related posts:
La fotografía como herramienta para construir una mirada arquitectónica
Narrativas visuales en la enseñanza de la arquitectura Post-Digital
Analogía e imágenes mentales en un corpus oral sobre arquitectura
Comparative Analysis of Computer Vision Techniques for Infrastructure Detection
Evaluación de imágenes satelitales para el estudio de
estrés hídrico en la monitorización de una plantación de
lavandín Chiloeches, Guadalajara
Buckling monitoring in composite material structures using sensors = Monitorización del pandeo en estructuras de material compuesto con sensores