Artículo:
Evaluación de emociones y salud emocional en mayores mediante wearables y Machine Learning

Fecha

2022-09-05

Editor

Sistedes

Publicado en

Actas de las XVII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2022)

Licencia

CC BY 4.0

Resumen

La población en los países desarrollados está envejeciendo, lo cual repercute en un alto gasto a nivel sociosanitario. Si se detectan prematuramente algunos de los primeros síntomas del declive de las personas mayores (por ejemplo, fragilidad o dependencia) se podrían frenar o retardar. En la actualidad, los profesionales de la salud evalúan a los mayores a través de cuestionarios y pruebas de fuerza o marcha centrados en la dimensión física. Los sensores se utilizan cada vez más para medir y monitorizar diferentes indicadores de salud mientras el usuario está realizando Actividades de la Vida Diaria (AVDs). En este trabajo presentamos un sistema basado en una arquitectura de microservicios que recolecta datos sensoriales mientras los adultos mayores realizan AVD, y con los que construimos modelos de aprendizaje automático o de Machine Learning (ML) para evaluar el estado del mayor. Ya hemos realizado varios modelos que miden la dimensión física del mayor y actualmente nos estamos centrando en la dimensión emocional. Describimos en este trabajo nuestra propuesta tecnológica para el reconocimiento de emociones y detección de problemas de salud emocional. Nuestros modelos son no intrusivos, son flexibles y pueden ayudar a los profesionales de la salud a detectar automáticamente el estado del mayor para programar intervenciones.

Descripción

Acerca de García-Moreno, Francisco Manuel

Palabras clave

Emotion Recognition, Health, Machine Learning, Wearables
Página completa del ítem
Notificar un error en este artículo
Mostrar cita
Mostrar cita en BibTeX
Descargar cita en BibTeX