ABSTRACT
Pessoas da terceira idade normalmente possuem a saúde mais frágil, elas ficam cada vez mais dependentes de ajuda na medida em que vão envelhecendo, principalmente na ocorrência de acidentes como quedas. Por esse motivo, torna-se necessário a existência de métodos automatizados de monitoramento e notificação da ocorrência de tais acidentes. OBJETIVO: Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção automatizada de quedas em idosos, através do uso do acelerômetro presente em smartwatches com Android Wear e de detecção de quedas baseada em limiares. As ocorrências de queda são notificadas automaticamente para contatos de emergência. RESULTADOS: A aplicação criada alcançou resultados satisfatórios, obtendo 89,29% de especificidade, 75% de sensibilidade e 83,33% de acurácia. CONCLUSÃO: Concluiu-se que a abordagem adotada caracteriza uma alternativa robusta e viável para a detecção automatizada de quedas que contribui para a qualidade de vida para pessoas da terceira idade.
The elderly population is growing worldwide, and with that the concerns about their quality of life becomemore important. As the elderly normally have frail health, which tends to get worse as they age, they grow even more dependent on someone else, specifically in the event of an accident such as a fall. For that reason, an automated monitoring and notification mechanism for accidents is necessary. OBJECTIVE: This work aims to present an automated fall detection and notification methodology through the use of the android smartwatches embedded accelerometer andthreshold based algorithms. Notifications of falls will be sent to emergency contacts. RESULTS: The developed system reached satisfactory results, with 89,29% of specificity, 75% of recall and 83,33% of accuracy. CONCLUSION: We could observe that Home e-Care and the TBA are a robust and viable solution for automated fall detection, and can improve the elderly's quality of life.