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Home e-Care: monitoramento de quedas em idosos através de smartwatches / Home e-Care: fall monitoring using smartwatches
Pessoa, Maurício César Pinto; Braz Junior, Geraldo; Borchartt, Tiago Bonini.
Affiliation
  • Pessoa, Maurício César Pinto; Universidade Federal do Maranhão. Núcleo de Computação Aplicada. São Luís. BR
  • Braz Junior, Geraldo; Universidade Federal do Maranhão. Núcleo de Computação Aplicada. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. São Luís. BR
  • Borchartt, Tiago Bonini; Universidade Federal do Maranhão. Núcleo de Computação Aplicada. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. São Luís. BR
J. health inform ; 8(supl.I): 265-276, 2016. ilus, tab, graf
Article in Pt | LILACS | ID: biblio-906270
Responsible library: BR21.1
RESUMO
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.
ABSTRACT
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.
Subject(s)
Key words
Full text: 1 Index: LILACS Main subject: Accidental Falls / Signal Processing, Computer-Assisted / Cell Phone / Computers, Handheld Limits: Aged / Humans Language: Pt Journal: J. health inform Journal subject: INFORMATICA MEDICA / SERVICOS DE SAUDE / TECNOLOGIA Year: 2016 Type: Article / Congress and conference
Full text: 1 Index: LILACS Main subject: Accidental Falls / Signal Processing, Computer-Assisted / Cell Phone / Computers, Handheld Limits: Aged / Humans Language: Pt Journal: J. health inform Journal subject: INFORMATICA MEDICA / SERVICOS DE SAUDE / TECNOLOGIA Year: 2016 Type: Article / Congress and conference