Casi uno de cada tres adultos mayores de 65 años se cae al menos una vez al año, lo que hace que las caídas sean la causa principal de lesiones fatales y no fatales en este grupo de edad. Solo en los Estados Unidos, el costo médico anual estimado de las lesiones por caídas entre los ancianos es de $50 mil millones de dólares.

La evaluación del riesgo de caídas de un paciente y la adopción de medidas apropiadas cuando se identifica el riesgo son vitales para reducir las lesiones relacionadas con caídas. Sin embargo, muchos de los métodos tradicionalmente utilizados para evaluar el riesgo de caídas dependen de la evaluación subjetiva o requieren experiencia clínica especializada.

Nuestro equipo de ingeniería en Kinesis Health Technologies ha desarrollado un método objetivo y cuantitativo de detección del riesgo de caídas, fragilidad y deterioro de la movilidad que es entre un 15% y un 27% más preciso que los métodos tradicionales.

Nuestro sistema QTUG ™ (Quantitative Timed Up and Go) utiliza datos de sensores inerciales inalámbricos colocados en las piernas de un paciente. Los algoritmos de procesamiento de señales y los clasificadores basados en aprendizaje automático desarrollados con MATLAB calculan una estimación del riesgo de caída (FRE) y un índice de fragilidad (FI) basados en los datos recopilados de los sensores y de las respuestas de los pacientes a un cuestionario sobre factores comunes de riesgo de caída.

El desarrollo del software QTUG usando MATLAB nos permitió entregar la QTUG de dos a tres veces más rápido de lo que hubiera sido posible al desarrollarlo completamente en Java®. Eso nos permitió acortar el tiempo necesario para llevar el QTUG al mercado y registrarlo como un dispositivo médico de Clase I con la FDA, Health Canada y la UE.

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Ejecutivo MATLAB Académico
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