Introducción: El reto de la predicción del riesgo de caídas en población geriátrica exige soluciones que vayan más allá de evaluaciones clínicas subjetivas. Las caídas generan morbilidad, mortalidad y costes sanitarios elevados, y la integración de datos procedentes de sensores wearables y del entorno mediante Internet de las cosas puede permitir intervenciones proactivas y personalizadas.

Resumen del proyecto: Proponemos un sistema integral de fusión de sensores inalámbricos, aprendizaje automático basado en Gradient Boosting y explicabilidad con SHAP para ofrecer predicciones individualizadas del riesgo de caída en entornos geriátricos. El objetivo es aumentar la precisión predictiva frente a escalas clínicas tradicionales, facilitar la intervención temprana y ganar la confianza de profesionales sanitarios mediante explicaciones claras de cada predicción.

Datos y fusión multimodal: El sistema combina datos de IMU en el usuario para analizar cadencia, variabilidad de la marcha y balance postural; sensores ambientales para iluminación y condiciones del suelo; y registros de actividad del hogar inteligente para detectar patrones como uso nocturno del baño o despertares. Cada flujo se sincroniza temporalmente y se normaliza en el borde utilizando dispositivos tipo Raspberry Pi, filtros de Kalman y técnicas de limpieza para eliminar ruido y outliers.

Procesamiento semántico y extracción de características: Se emplea un encoder-decoder estilo Transformer para extraer características semánticas de registros de actividad y eventos del hogar, mientras que técnicas de Dynamic Time Warping permiten detectar desviaciones respecto a un patrón de marcha basal. Las características finales incluyen medidas como variabilidad de la marcha, oscilación postural, frecuencia de visitas al baño, número de despertares nocturnos y heterogeneidad del terreno.

Modelo predictivo: Se entrena un modelo Gradient Boosting, por ejemplo XGBoost, con un conjunto etiquetado que incluye datos clínicos -edad, comorbilidades, medicación-, factores de estilo de vida y los vectores de características fusionadas. La variable objetivo es binaria indicadora de caída en los siguientes 30 días. Se optimizan hiperparámetros mediante validación cruzada y se evalúa rendimiento con métricas como precisión, recall, F1 y AUC-ROC, comparando contra herramientas clínicas como Timed Up and Go y la Morse Fall Scale.

Explicabilidad y adopción clínica: Para cada predicción se calculan valores SHAP que cuantifican la contribución de cada variable, permitiendo a los profesionales ver qué factores impulsan el riesgo y diseñar intervenciones concretas. Las visualizaciones tipo force plot y resúmenes locales facilitan la toma de decisiones y aumentan la trazabilidad del sistema ante auditorías clínicas y comités éticos.

Arquitectura de evaluación y verificación: El pipeline incluye un motor de consistencia lógica que detecta combinaciones imposibles de señales, un sandbox de verificación de fórmulas y código para asegurar la integridad en la transducción de señales, y análisis de novedad que compara nuevos patrones con perfiles clínicos existentes para identificar anomalías significativas. Además se incorpora una puntuación de reproducibilidad y viabilidad para priorizar intervenciones escalables.

Diseño experimental y fuentes de datos: La propuesta considera un dataset anonimizado de 10 000 residentes en un centro sociosanitario recogido durante 12 meses, con aprobación del comité ético. Se utilizará validación cruzada a 10 pliegues para estimar generalización, y se registrarán eventos reales de caída para evaluación temporal. El despliegue piloto permitirá ajustar calibraciones de sensores y flujos de datos reales.

Resultados esperados y utilidad práctica: Se anticipa que la fusión multimodal y el uso de GBM mejorarán la sensibilidad y especificidad frente a métodos clásicos, proporcionando alertas tempranas y recomendaciones de intervención personalizadas. Las explicaciones con SHAP ayudarán a reducir la resistencia clínica frente a modelos automatizados y a priorizar medidas concretas como fisioterapia dirigida, ajustes ambientales o revisiones de medicación.

Escalabilidad y hoja de ruta: A corto plazo se plantea un piloto operativo en la residencia colaboradora e integración con historias clínicas electrónicas. A medio plazo se comercializa la solución como plataforma SaaS para proveedores geriátricos y monitorización remota. A largo plazo se investiga la incorporación de intervenciones automatizadas -por ejemplo suelos inteligentes o ejercicios personalizados desencadenados por la subida del riesgo- y modelos de memoria episódica para adaptar el sistema a cambios individuales.

Especificaciones técnicas: Hardware recomendado incluye Raspberry Pi para edge computing, módulos IMU tipo MPU6050 y sensores ambientales. Software y librerías posibles: Python, TensorFlow para bloques de procesamiento secuencial, XGBoost para el modelo GBM y SHAP para explicabilidad. Comunicación ligera mediante MQTT sobre Wi-Fi y cifrado y controles de acceso para asegurar la privacidad.

Aspectos de privacidad y regulación: El diseño incorpora anonimización de datos, cifrado en tránsito y en reposo, y controles de acceso basados en roles para cumplir normativas sanitarias. La trazabilidad de decisiones y la disponibilidad de explicaciones contribuyen a cumplir requisitos regulatorios y éticos en entornos clínicos.

Comercialización y valor para clientes: Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, aporta experiencia en inteligencia artificial aplicada al sector salud, servicios cloud aws y azure y ciberseguridad para implementar soluciones robustas, seguras y escalables. Nuestro enfoque combina desarrollo de software a medida con consultoría en inteligencia de negocio y visualización con power bi para transformar datos en decisiones clínicas accionables. Si quiere conocer nuestras capacidades en inteligencia artificial visite servicios de inteligencia artificial en Q2BSTUDIO y para desarrollo de soluciones personalizadas vea aplicaciones a medida y software a medida.

Palabras clave y posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Estas palabras se integran de forma natural en nuestra oferta para mejorar visibilidad y captar clientes interesados en soluciones de monitorización avanzada y analytics clínico.

Conclusión: La predicción del riesgo de caídas mediante fusión de sensores inalámbricos y aprendizaje automático explicable representa una oportunidad para reducir lesiones y costes, mejorar la calidad de vida de las personas mayores y ofrecer a centros geriátricos herramientas predictivas y accionables. Q2BSTUDIO está capacitada para diseñar, implementar y escalar esta solución, integrando prácticas de desarrollo de software a medida, seguridad y capacidades cloud para una adopción exitosa.

Contacto: Para proyectos de desarrollo, consultoría en IA, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure o inteligencia de negocio con power bi, Q2BSTUDIO ofrece equipos especializados y metodologías ágiles para llevar su iniciativa de la idea al mercado con garantía de calidad y cumplimiento.