Resumen de Arquitectura para la monitorización de la frecuencia cardiaca en tiempo real desde un robot social

Arturo Martínez Rodrigo, José Carlos Castillo, Sara Carrasco Martínez, Angelo Costa

• español

  El cambio demográfico hacia una población de más edad ha aumentado la demanda de vigilancia y asistencia a distancia para las personas mayores, sobre todo las que viven en soledad y podrían sufrir estrés, miedo, depresión y aislamiento. Este trabajo presenta cómo el robot social Mini integra una arquitectura de software destinada a facilitar la vida independiente prolongada de las personas mayores. Para ello, el robot adquiere datos de un dispositivo wearable para la monitorización en tiempo real de la frecuencia cardiaca de personas mayores mediante señales de fotopletismografía. Estas señales se descodifican, analizan, procesan y clasifican para reconocer posibles anomalías de la frecuencia cardiaca y tratarlas adecuadamente. Ante mediciones de pulso anormalmente altas o bajas, el robot se pone en contacto con el usuario para reexaminar los síntomas mediante una secuencia de preguntas. Si el usuario confirma la presencia de algún síntoma o no responde, el robot transmite una alerta a los cuidadores empleando Telegram, un servicio de mensajería para dispositivos móviles, o una plataforma visual en línea específica. La plataforma en línea ofrece interfaces de monitorización designadas para que los cuidadores proporcionen datos históricos en un formato completo.

• English

  The demographic shift towards an older population has heightened the demand for remote surveillance and assistance for seniors, particularly those living in solitude who could potentially experience stress, fear, depression and isolation. This works presents how the social robot Mini integrates a software architecture aimed at facilitating the extended independent living of elderly individuals. To accomplish this, the robot acquires data from a wearable device for real-time heart rate monitoring of senior citizens using photoplethysmography signals. These signals are decoded, parsed, processed, and classified to recognise potential heart rate anomalies and address them appropriately. When confronted with abnormally high or low pulse measurements, the robot engages with the user to cross-examine symptoms via a sequence of inquiries. If the user confirms the presence of any symptoms or fails to respond, the robot transmits an alert to caregivers by employing Telegram, a mobile device messaging service, or a dedicated visual online platform. The online platform provides monitoring interfaces designated for caregivers to deliver historical data in a comprehensive format.