Examinando por Autor "Carneros Prado, David"

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    Evaluación del deterioro funcional en la marcha del adulto mayor mediante un sistema de sensorización inercial y técnicas de aprendizaje automático
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial, 2021-10-01) Carneros Prado, David; Pastor Vargas, Rafael; Fontecha Diezma, Jesús
    Actualmente se está produciendo un aumento de la población envejecida en todo el mundo, pronosticando que en 2050 una de cada seis personas tendrá más de 65 años. Ahora bien, no todas las personas que llegan a edad avanzada cuentan con el grado de independencia que les permita llevar a cabo las actividades de la vida diaria de forma apropiada. La realización de dichas actividades permite determinar el riesgo de dependencia de las personas mayores, y por ende su nivel de autosuficiencia. El problema se presenta en aquellas personas, para las cuales, realizar las actividades de la vida diaria puede suponer un problema debido a su condición funcional. Las personas mayores que cuenten con una capacidad funcional reducida pueden sufrir accidentes, como las caídas no intencionadas, durante la realización de estas actividades poniendo en peligro su salud. Accidentes como las caídas pueden ocasionar lesiones, incapacidades, fracturas o incluso la muerte. Para evitar estos accidentes es conveniente evaluar la capacidad funcional del adulto mayor, con el fin de prevenir estos percances que puedan ocurrir durante la realización de las actividades de la vida diaria. Para realizar esta evaluación funcional han surgido, a lo largo de la historia, diversas pruebas clinimétricas que evalúan diferentes capacidades funcionales de la persona, como la escala de Berg o el test Tinetti. Estas pruebas obtienen una medida cuantitativa otorgada por el facultativo de la capacidad funcional del paciente, lo que permite anticiparse a los problemas que puedan ocurrir durante las actividades básicas e instrumentales. Uno de los principales problemas de estas pruebas es su carácter observacional y subjetivo, ya que, en la mayoría de los casos requieren que uno o varios profesionales sanitarios observen y evalúen al paciente bajo su punto de vista, lo que podría acarrear un sesgo de valoración de un profesional a otro. En este contexto, donde las técnicas de machine learning aportan un valor añadido, este Trabajo de Fin de Máster presenta el diseño y desarrollo de una aplicación que haga uso de diversos modelos de inteligencia artificial, que permitan evaluar automáticamente la capacidad funcional en la marcha de una persona mediante los datos obtenidos con sensores inerciales. Este trabajo realizará todas las fases de la ciencia de datos, desde la elaboración del conjunto de datos con sujetos reales utilizando sensores inerciales, pasando por el preprocesado, procesado, análisis, y analizar con el despliegue de los modelos en la aplicación diseñada e implementada.