Uso de técnicas de aprendizado de máquina para identificar a melhor disposição de sensores vestíveis para detecção de quedas.

Abstract

Com o constante crescimento do número de idosos na população atual, tornou-se necessário repensar e propor novas maneiras de se lidar com as demandas específicas da faixa etária, uma vez que as mudanças corporais e psico-sociais nessa idade exigem cuidado. Nesse sentido, as quedas dos idosos estão entre as principais causas de situações de difícil recuperação e mortes. Diante disso, o uso de aprendizagem de maquina junto com a captura de movimentos através de sensores tem sido cada vez mais utilizado para o desenvolvimento de sistemas detectores de quedas. Com isso, o presente trabalho busca utilizar um algoritmo baseado em aprendizagem de máquina para, a partir de dados de sensores vestíveis posicionados em diferentes regiões anatômicas, identificar as melhores posições do corpo humano para uso dos mesmos. Os resultados mostram que a maioria das regiões apresentam um bom desempenho para identificar as atividades diárias. Entretanto, quando trata-se de diferenciar as atividades das quedas, as maiores acurácias foram obtidas com os sensores posicionados no quadril direito e na cintura.