Resumen

Debido al grave impacto de las caídas en la autonomía y la salud de las personas mayores, la investigación de sistemas de alerta vestibles para la detección automática de caídas ha cobrado un considerable interés científico en el campo de la telemonitorización corporal con sensores inalámbricos. Debido a las dificultades que entraña la validación sistemática de estos sistemas en un escenario de aplicación real, los sistemas de detección de caídas suelen evaluarse estudiando su respuesta a conjuntos de datos que contienen mediciones de sensores inerciales captadas durante la ejecución de movimientos etiquetados de caída y no caída. En este contexto, durante la última década se han publicado numerosas bases de datos de acceso público con el objetivo de ofrecer una herramienta común de evaluación comparativa para la validación de las nuevas propuestas sobre FDSs. Este trabajo ofrece un análisis comparativo y actualizado de estos repositorios existentes. Para ello, las muestras contenidas en los conjuntos de datos se caracterizan por diferentes estadísticos que modelan diversos aspectos de la movilidad del cuerpo humano en el intervalo de tiempo donde se identifica el mayor cambio en el módulo de aceleración. Mediante el uso de análisis de varianza de una vía (ANOVA) en las series de estas características, la comparación muestra las diferencias significativas detectadas entre los conjuntos de datos, incluso cuando se comparan actividades que requieren un grado similar de esfuerzo físico. Esta heterogeneidad, que puede ser resultado de la gran variabilidad de los sensores, usuarios experimentales y bancos de pruebas empleados para generar los conjuntos de datos, es relevante porque pone en duda la validez de las conclusiones de muchos estudios sobre los SDE, ya que la mayoría de las propuestas en la literatura sólo se evalúan utilizando una única base de datos.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:conjuntos de datos, FDS, sistemas de detección de caídas, considerable interés científico, mediciones de sensores inerciales, escenario de aplicación real, caídas, sistemas, módulo de aceleración, bases de datos accesibles
• Keywords:datasets, FDSs, Fall Detection Systems, considerable scientific interest, inertial sensor measurements, real application scenario, falls, systems, acceleration module, accessible databases