Estimación del riesgo de caídas usando acelerómetros y técnicas de Aprendizaje Automático

Gómez Pascual, Iván
Medrano Sánchez, Carlos (dir.)

Universidad de Zaragoza, POLTER, 2022
Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, Área de Tecnología Electrónica

Graduado en Ingeniería Electrónica y Automática

Resumen: En este Trabajo Fin de Grado se pretende estimar el riesgo de caídas en ancianos usando acelerómetros para evaluar dicho riesgo gracias a técnicas de Aprendizaje Automático en lenguaje Python.
Para ello se cuenta con una base de datos de personas mayores que llevaron el teléfono en su vida diaria, recogiendo datos del acelerómetro de forma casi continua, así como de un código previo de procesado, realizado en el grupo EduQTech. También se realizaron pruebas controladas caminando. De estos datos en bruto se puede obtener una serie de características reducidas que sirvan como entrada a los clasificadores. Además, se realizaron una serie de pruebas clínicas (prueba Tinetti, test up and go) y entrevistas sobre las caídas que tuvieron recientemente. Estas pruebas permiten determinar si una persona tiene o no riesgo de sufrir una caída. La idea del proyecto es vincular este riesgo clínico con las señales de aceleración utilizando técnicas de Aprendizaje Automático.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado