Modelo informático integrado AmI-IoT-DA para el cuidado de personas mayores que viven solas

Palabras clave: Internet de las Cosas, Inteligencia ambiental, Analítica de datos, Cuidado adulto mayor, Bienestar

Resumen

Las personas de la tercera edad sufren deterioro físico y mental que les impiden y/o dificultan el control de las tareas del hogar, la pérdida de su independencia y autonomía, lo que afecta su calidad de vida y bienestar. Este artículo presenta un modelo integrado AmI-IoT-DA en capas que integra funcionalidades de Internet de las Cosas (IoT), Inteligencia Ambiental (AmI) y data analytics(DA). El modelo se aplica al monitoreo y asistencia de las personas de la tercera edad que viven solas. Además, plantea cuatro segmentos encargados de automatizar la vivienda, supervisar al usuario, tomar decisiones, supervisar eventos, identificar hábitos, y acceder a servicios AmI, IoT y Data Analytics.

Biografía del autor/a

Andrés Armando Sánchez, Pontificia Universidad Javeriana

Ingeniero de Sistemas de la Universidad Católica de Colombia (2012).Estudiante de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Pontificia Universidad Javeriana.Se desempeña como profesor asistente en la Universidad de San Buenaventura. Realiza sus investigaciones en internet de las cosas (IoT), gestión y analítica de datos aplicados en domótica, tele-cuidado y producción agropecuaria.

Enrique González Guerrero, Pontificia Universidad Javeriana

Ingeniero Eléctrico y Magíster en Ingeniería Eléctrica egresado de la Universidad de los Andes. En Francia obtuvo un D.E.A. en Robótica de la Universidad de París y un Doctorado en Informática de la Universidad de Evry. Investigador y docente de la Pontificia Universidad Javeriana desde 1999. Su trabajo se ha enfocado en la integración de los Sistemas Distribuidos y la Inteligencia Artificial, confluyendo hacia el desarrollo de Sistemas MultiAgentes. Los modelos conceptuales desarrollados y las herramientas generadas constituyen un marco para el análisis y síntesis de sistemas complejos, control inteligente de sistemas de robots cooperativos y aplicaciones con arquitecturas distribuidas basadas en agentes.

Luis Eduardo Barreto, Pontificia Universidad Javeriana

Profesional en Ingeniería de sistemas de la Universidad Católica de Colombia, Magíster en ingeniería de sistemas y computación de la Pontificia Universidad Javeriana, con más de 5 años de experiencia en el mercado laboral de las TIC en el sector educativo con el Ministerio de educación nacional, RENATA y Colciencias; en el sector del sistema general de pensiones con Colpensiones y en el sector de soluciones tecnológicas con casas de desarrollo de software. Asimismo,cuenta con casi 3 años de experiencia docente en la facultad de ingeniería de sistemas de la Universidad central y la universidad San Buenaventura en diversas materias de la línea de ciencias de la computación algorítmica, ingeniería de software, ingeniería web, programación, arquitectura orientada a servicios y gestión de proyectos informáticos.

Referencias

Agreda Chamorro, J. A. (2015). Diseño de un modelo de inteligencia ambiental para asistir a personas de la tercera edad. Pontificia Universidad Javeriana. Retrieved from http://pegasus.javeriana.edu.co/~PI133-01-SisIntelAmbDiscap/

Campaña Bastidas, S. E., & Londoño Peláez, J. M. (2013). Estudio de redes de sensores y aplicaciones orientadas a la recolección y análisis de señales biomédicas. Revista Gerencia Tecnológica Informática, 12(33), 85–99.

Celler, B. G., & Sparks, R. S. (2015). Home Telemonitoring of Vital Signs—Technical Challenges and Future Directions. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 19(1), 82–91. https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2351413

Chandler, D. L. (2014). Tomorrow’s Hospital: How technology will be transforming both inpatient and at-home care. IEEE Pulse, 5(6), 16–21. https://doi.org/10.1109/MPUL.2014.2355298

Chang, W. L., & Grady, N. (2018). NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 1, Big Data Definitions [Version 2]. Retrieved December 12, 2018, from https://www.nist.gov/publications/nist-big-data-interoperability-framework

CISCO. (2015). Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are. Retrieved from https://www.cisco.com/c/dam/en_us/solutions/trends/iot/docs/computing-overview.pdf

Doğali Çetin, G., Çetin, Ö., & Bayimiş, C. (2015). A real-time life-care monitoring framework: WarnRed hardware and software design. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 23, 1040–1050. https://doi.org/10.3906/elk-1304-178

Fanucci, L., Saponara, S., Bacchillone, T., Donati, M., Barba, P., Sanchez-Tato, I., & Carmona, C. (2013). Sensing Devices and Sensor Signal Processing for Remote Monitoring of Vital Signs in CHF Patients. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 62(3), 553–569. https://doi.org/10.1109/TIM.2012.2218681

Felipe Salech, M., Rafael Jara, L., & Luis Michea, A. (2012). Cambios fisiológicos asociados al envejecimiento. Revista Médica Clínica Las Condes, 23(1), 19–29. https://doi.org/10.1016/S0716-8640(12)70269-9

Gómez García, C. A., & Velasco Medina, J. (2014). Sistema de pulsioximetría y capnografía para dispositivos móviles Android. Ingeniería Biomédica, 8(15), 36–44. https://doi.org/10.24050/19099762.n15.2014.593

González, F., Villegas, O., Ramírez, D., Sánchez, V., & Domínguez, H. (2014). Smart Multi-Level Tool for Remote Patient Monitoring Based on a Wireless Sensor Network and Mobile Augmented Reality. Sensors, 14(9), 17212–17234. https://doi.org/10.3390/s140917212

González Palacio, L., & Urrego Giraldo, G. (2010). Modelo de contexto y de dominio para la ingeniería de requisitos de sistemas ubicuos. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 9(17), 151–164. Retrieved from https://repository.udem.edu.co/handle/11407/779

Guevara Valdivia, M. E., Echegaray-Trelles, A., Hernández, J., Cordero-Pérez, L. de J., Valderrama de León, R., Santos, M. A., & Huarte-Hernández, Y. (2011). Monitoreo remoto y seguimiento del paciente con desfibrilador automático implantable y terapia de resincronización cardiaca. Archivos de Cardiología de México, 81(2), 93–99.

Hassanalieragh, M., Page, A., Soyata, T., Sharma, G., Aktas, M., Mateos, G., … Andreescu, S. (2015). Health Monitoring and Management Using Internet-of-Things (IoT) Sensing with Cloud-Based Processing: Opportunities and Challenges. In 2015 IEEE International Conference on Services Computing (pp. 285–292). IEEE. https://doi.org/10.1109/SCC.2015.47

Lopardo, G., Basombrío, A., Clara, L., Desse, J., De Vedia, L., Di Libero, E., … Scapellato, P. (2015). Neumonia adquirida de la comunidad en adultos. Recomendaciones sobre su atención. Medicina, 75(4), 245–257.

Mileo, A., Merico, D., & Bisiani, R. (2008). Wireless sensor networks supporting context-aware reasoning in assisted living. In Proceedings of the 1st ACM international conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments - PETRA ’08 (p. 1). New York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/1389586.1389651

Morelos Ramírez, R., Ramírez Pérez, M., Sánchez Dorantes, G., Chavarín Rivera, C., & Meléndez-Herrada, E. (2014). El trabajador de la salud y el riesgo de enfermedades infecciosas adquiridas. Las precauciones estándar y de bioseguridad. Revista de La Facultad de Medicina UNAM, 57(4), 34–42. Retrieved from http://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumen.cgi?IDARTICULO=51020

ORACLE. (2017). Oracle Advanced Analytics’ Machine Learning Algorithms SQL Functions. Retrieved November 28, 2017, from https://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/odm-techniques-algorithms-097163.html

Organización de la Naciones Unidas. (2006). Convención sobre los derechos de las personas con discapacidad. Retrieved April 5, 2016, from http://www.un.org/spanish/disabilities/default.asp?id=497

Organización Mundial de la Salud. (2015). Informe Mundial sobre el envejecimiento y la salud. Retrieved from https://www.who.int/ageing/publications/world-report-2015/es/

Parra-Henao, G. J. (2010). Sistemas de información geográfica y sensores remotos. Aplicaciones en enfermedades transmitidas por vectores. CES Medicina, 24(2), 75–89.

Parra Alba, W. E. (2016). Modelo y sistema de análisis, generación y entrega de información, para apoyar la toma de decisiones a partir de datos obtenidos de pacientes remotos de la tercera edad con Neumonía Adquirida en la Comunidad (NAC). Pontificia Universidad Javeriana. Retrieved from https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/21196

Rajkomar, A., Mayer, A., & Blandford, A. (2015). Understanding safety–critical interactions with a home medical device through Distributed Cognition. Journal of Biomedical Informatics, 56, 179–194. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2015.06.002

Sánchez, A., González, E., & Barreto, L. (2018). Integrated Model AmI-IoT-DA for Care of Elderly People. In Advances in Computing (pp. 487–497). https://doi.org/10.1007/978-3-319-98998-3_37

Silva, J. M., Mouttham, A., & El Saddik, A. (2009). UbiMeds: a mobile application to improve accessibility and support medication adherence. In Proceedings of the 1st ACM SIGMM international workshop on Media studies and implementations that help improving access to disabled users - MSIADU ’09 (p. 71). New York, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/1631097.1631109

Skubic, M., Guevara, R. D., & Rantz, M. (2015). Automated Health Alerts Using In-Home Sensor Data for Embedded Health Assessment. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, 3, 1–11. https://doi.org/10.1109/JTEHM.2015.2421499

Sommerville, I. (1995). Software engineering. Retrieved from https://dl.acm.org/citation.cfm?id=211474
Villar-Montini, A. (2009). Remote wireless monitoring. Archivos de Cardiologia de Mexico, 79(2), 75–78.

Zamora-Izquierdo, M. A., Santa, J., & Gomez-Skarmeta, A. F. (2010). An Integral and Networked Home Automation Solution for Indoor Ambient Intelligence. IEEE Pervasive Computing, 9(4), 66–77. https://doi.org/10.1109/MPRV.2010.20
Cómo citar
Sánchez, A. A., González Guerrero, E., & Barreto, L. E. (2019). Modelo informático integrado AmI-IoT-DA para el cuidado de personas mayores que viven solas. Revista Colombiana De Computación, 20(1), 59-71. https://doi.org/10.29375/25392115.3607

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Publicado
2019-05-28
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica