Resultados generados en el proyecto GEMA - Mayores
El trabajo de investigación del proyecto debía dar como resultado 3 prototipos de aplicaciones de gestión de la movilidad. En nuestro caso esto implica no solo a trabajadores (auxiliares) sino también a los residentes. Estos prototipos constituyeron los objetivos tecnológicos del proyecto.
Los resultados generales de la investigación se describen en el sitio web del CITIC, ya que los investigadores de ese centro fueron los responsables de ellos. Del mismo modo, el sitio web de cada empresa describe el prototipo realizado para ella. Por tanto, aquí solo describimos el trabajo realizado para A0 Mayores Servicios Sociales SL.
Cabe destacar que la pandemia, en un lugar tan sensible como una residencia de personas mayores, ha tenido fuertes implicaciones y ha provocado limitaciones en el desarrollo del proyecto. Sin embargo, a pesar de estos retrasos, hemos logrado alcanzar todos los objetivos del proyecto y hemos desarrollado todas las aplicaciones hasta su actual fase de prototipo que, tras un proceso de pruebas in situ (cuando la situación lo permita), será plenamente funcional.
Planificación de agendas y horarios
Dentro de la web de administración que se ha creado, para realizar una gestión centralizada, se ha diseñado e implementado un sistema de planificación de horarios y calendarios para nuestras auxiliares. Se definen roles o “auxiliares tipo” para cada turno, y se ha creado un planificador mensual para gestionar los turnos.
La Figura 1 muestra la configuración del turno de mañana, con 8 auxiliares tipo y las tareas a desarrollar por cada una de ellas, y la Figura 2 muestra el calendario mensual de turnos de las mismas. Tareas habituales, como el cambio de turno entre 2 auxiliares, están disponibles en este módulo. De la misma forma, copiar, exportar o importar meses completos es también posible.
Figura 1. Configuración de las tareas del turno de mañana.
Figura 2. Calendario mensual con turnos de auxiliares.
Al tener esta gestión centralizada, la información estará accesible también en la aplicación móvil que se ha desarrollado, con lo que cada auxiliar puede ver la lista de tareas pendientes en su móvil.
Figura 3. Tareas pendientes de una auxiliar
Detección de actividades y Etiquetado Semántico de Trayectorias
Ya relacionado con la gestión de trabajadores móviles y sistemas de posicionamiento, se ha probado un IPS (Indoor Positioning System) que, mediante un sistema de beacons (pulseras Bluetooth) y sensores en las salas, permite ubicar y guardar de forma histórica la posición tanto de auxiliares como de residentes.
Se ha desarrollado un módulo que, teniendo en cuenta la ubicación, la hora, las personas involucradas y otros factores, permite inferir la actividad que se está llevando a cabo. Sin ser exhaustivos, la siguiente es una lista de interacciones entre auxiliares y residentes que quedarían registradas.
- MAY.I1: Baño. Ayuda en la higiene personal.
- MAY.I2: Cama. Ayuda a levantarse o acostarse
- MAY.I3: Traslado. Acompañar (o llevar en silla) a un residente a una ubicación
- MAY.I4: Alimentación. Asistir en la comida a un residente; puede ser en el comedor, habitación o áreas comunes.
- MAY.I5: Asistencia individual. Interacciones individuales no específicas (p.ej. charla en el pasillo)
- MAY.I6: Asistencia en grupo. La auxiliar Interacciona con un grupo (p.ej. en la sala común o en el comedor)
Además de los beacons, cada auxiliar lleva un teléfono móvil con una aplicación que hemos diseñado. Dicha aplicación, entre otras funcionalidades, detecta al residente que está más próximo y lo registra en el almacén del histórico de interacciones. Como funcionalidad añadida, la aplicación permite visualizar la información relevante de este/a residente más próximo sin tener que buscarlo. Un ejemplo de esa pantalla se ve en la Figura 4.
Figura 4. Visualización de datos del residente más próximo
Representación, Almacenamiento y explotación eficiente de Trayectorias
Como se ha indicado, se ha utilizado un sistema de posicionamiento en interiores para registrar la ubicación de auxiliares y residentes a lo largo del tiempo. Los sensores detectan las ubicaciones a intervalos regulares de 1 minuto, aunque esto puede ser parametrizado. El sistema almacena cada ubicación simplemente con un identificador, que puede ser una habitación, un baño, una sala común o un tramo de un pasillo, donde está el sensor.
Esta información se almacena inicialmente en una base de datos PostgreSQL, que contiene un mínimo componente geográfico para poder pintar las trayectorias de las personas pasando por cada una de estas ubicaciones. Sin embargo, los miembros del Citic han diseñado una estructura de datos compacta (de nombre indRep) que permite comprimir estas trayectoria, obteniendo un altísimo grado de compresión (quedándose hasta en tan sólo un 2% del tamaño original) y que permite consultar y descomprimir de forma eficiente. Hemos integrado tanto el almacenamiento en PostgreSQL como el almacenamiento utilizando indRep en una página web que permite visualizar la posición actual de cada persona (residente o auxiliar) y la trayectoria recorrida durante un día por una persona.
La Figura 5 muestra un ejemplo de ubicación en tiempo real de todas las personas en una zona de la residencia. Se podría filtrar si estamos interesados en buscar a una persona concreta.
Figura 5. Ubicación en tiempo real de las personas
La Figura 6 muestra el recorrido realizado por una persona, en este caso un residente, durante un día. Como se ve, a la derecha se informa de las actividades detectadas (usando el módulo descrito en el punto anterior) y la duración de las mismas.
Figura 6. Trayectoria recorrida por un residente en un día.
Como ya se ha indicado, la pandemia ha tenido fuertes implicaciones en el desarrollo del proyecto, ya que las necesarias restricciones han impedido que personal no necesario accediese a nuestra residencia para poder colocar y ajustar todos los sensores que habíamos planeado (uno por local y en tramos de pasillos). Como los 5 sensores y 4 beacons de prueba no servían para generar datos suficientemente representativos, todo el software ha sido probado mediante datos sintéticos. Se ha elaborado un complejo simulador que genera datos teniendo en cuenta diversos perfiles de persona (por ejempo, residentes con más o menos grado de dependencia, o mayor tendencia a deambular por la residencia). Se han generado datos para 2000 días con 103 personas entre auxiliares y residentes para validar el software, a la espera de poder realizar las pruebas en el entorno real de la residencia.