A ‘Fall Detect’ identifica quedas do utilizador e alerta os contactos de emergência quando aquele não consegue recuperar o equilíbrio. A investigadora Inês Sousa explicou, à agência Lusa, que a aplicação tem um “algoritmo de deteção de quedas baseado em sinais dos sensores inerciais” que “distingue quedas simuladas de eventos do dia a dia, com mais de 97% de precisão, quando o smartphone é colocado no bolso ou cinto”.
Este é um dos projetos desenvolvidos no “Fall Competence Center” (FCC), um centro de investigação criado para encontrar soluções tecnológicas que contribuam “efetivamente” para a prevenção e resolução de situações de quedas em idosos, “um dos principais problemas enfrentados” por esta população.
No entanto, as quedas podem estar relacionadas não só com a idade ou doença, mas também com situações de risco que podem surgir durante a execução de determinadas atividades profissionais ou desportivas.
Outra das aplicações criadas foi a ‘My Fall Risk Meter’, que possibilita aos idosos a autoavaliação do risco de queda através de “jogos sérios” que permitem verificar a ‘performance’ da marcha, a força dos membros inferiores, o equilíbrio e a confiança na realização de atividades do dia a dia.
Para além disso, é possível validar fatores externos de risco em casa e condições de saúde e de meditação.
A aplicação ‘Fall Risk Assessment Tool’, também desenvolvida pela Fraunhofer, tem como objetivo auxiliar os profissionais de saúde na execução de testes ‘standard’ de avaliação do risco de quedas.
Já o protótipo ‘Smart Feet’ consiste num conjunto de exercícios de prevenção de quedas, apresentados na forma de jogos interativos e sensores inerciais que avaliam a ‘performance’ e a qualidade dos movimentos dos idosos.
A linha de investigação de quedas em atividades desportivas foi direcionada para o aumento de segurança durante a prática de desportos náuticos, como o Surf, o Windsurf e a Vela, dando informação ao utilizador em relação à sua atuação de forma a melhorar a experiência de utilização.
Uma outra aplicação, criada no mesmo âmbito, é a ‘Mover’, que possibilita classificar atividades e posturas como andar, correr e sentar.
Na área da deteção e documentação de ataques, foi criada uma tecnologia que deteta automaticamente os movimentos corporais de operacionais no terreno (equipas de forças de segurança, por exemplo), distinguindo estados como caminhar, correr, queda, impacto ou inatividade.
Adicionalmente, foi desenvolvido e incorporado um módulo que permite monitorizar a localização dos operacionais no terreno, não só em espaços exteriores mas também no interior de edifícios.
Este protótipo inclui a transmissão da informação acerca destes estados, a localização e a comunicação vídeo entre o operacional e o centro de controlo de operações em tempo real.
A criação do centro de investigação, no qual participaram cerca de 30 investigadores, foi financiada pelo Programa Operacional Regional do Norte (ON.2 – O Novo Norte) e pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER) da União Europeia.
