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Un asistente cognitivo para personas mayores

Sociedad51 asistente cognitivo

Este artículo «Un asistente cognitivo para personas mayores» pertenece a nuestro contribuidor Gracián Triviño Barros, doctor Ingeniero Industrial especializado en Inteligencia Artificial con un gran número de publicaciones científicas internacionales.

Muchos hemos soñado alguna vez con un «Pepito Grillo» (la voz de la conciencia de Pinocho) que nos ayudara a recordar un número de teléfono, el nombre de una persona, una palabra que no conseguimos recordar cuando más falta nos hace. Este asistente soñado nos susurraría la respuesta deseada con una voz baja pero clara y amable procedente, quizás, del cuello de la camisa.

Los avances de la Medicina en las últimas décadas han logrado alargar la vida media de las personas mayores con la particularidad de que, actualmente, la pérdida clara de calidad de vida empieza normalmente por el deterioro cognitivo.  Es decir, estas personas son capaces de realizar su actividad física diaria pero empiezan a fallarles esporádicamente funciones tan importantes como la capacidad de atención o la memoria a corto plazo.

¿Qué es un Asistente Cognitivo para las personas mayores?

Es un sistema informático capaz de proporcionar asistencia a las personas con deterioro cognitivo ayudándoles a resolver algunos problemas de su vida cotidiana. Esta nueva herramienta sería capaz de captar y analizar datos acerca del entorno de la persona asistida, evaluar situaciones, hacer inferencias lógicas y relacionarse de forma cómoda y amigable con la persona asistida.

Estas notas sobre los futuros Asistentes Cognitivos no tratan sobre el problema del deterioro paulatino que se produce con la edad sino que están enfocadas a realizar un primer análisis de la parte tecnológica de un posible nuevo tipo de herramienta en cuyo desarrollo será necesario implicar a los psicólogos y demás profesionales responsables de la salud que deberán contribuir a su desarrollo, ajustar su funcionamiento a cada caso concreto y convalidar los resultados obtenidos.

 

¿Se puede construir algo así?

Creemos que el estado actual de la tecnología permite la creación de las primeras versiones de este tipo de asistentes. A mediados de la década de 1970 empezó el desarrollo de la Ciencia Cognitiva cuyo objetivo es el estudio interdisciplinar de la mente y la inteligencia. Esta interesante rama de la Ciencia incluye investigaciones en Filosofía, Psicología, Inteligencia Artificial, Neurociencia, Lingüística y Antropología [1].  Dentro de su programa de trabajo, como una parte de la Inteligencia Artificial, se ha desarrollado la Computación Cognitiva orientada a resolver problemas tratando de imitar, y así comprender mejor, la forma con la que los seres humanos los afrontan y los resuelven.

Un objetivo fundamental de la Computación Cognitiva es el desarrollo de agentes cognitivos. Es decir, construir sistemas informáticos capaces de resolver problemas de forma óptima en un contexto concreto y practicando un tipo de conducta comparable a la de los seres humanos [2].

En el ámbito de la asistencia a las personas mayores, todos estamos familiarizados con el bastón o la muleta como una herramienta, un punto de apoyo, que permite alargar unos años nuestra capacidad de desplazarnos de forma autónoma cuando las piernas empiezan a debilitarse.

En este artículo estudiamos lo que hemos llamado Asistente Cognitivo Personalizado (AC). El bastón ayuda a navegar a la Persona Asistida (PA) por el laberinto de los objetos físicos de su actividad diaria, el AC nos ayudaría a navegar por el laberinto de los objetos de la mente. Por ejemplo, ¿podría recordarle a PA el camino de vuelta a casa si está perdido?, ¿podría decirle en voz baja el nombre de la vecina que le está hablando y que no logra recordar?

Algunas funciones deseables de AC

Ésta es una lista inicial de posibles funciones de AC que puede ayudar a comprender mejor la idea y a reflexionar sobre cuales serían más o menos necesarias.

  1. Debe ser capaz de reconocer la situación actual de PA en su contexto habitual. Es decir, debe reconocer las rutinas relativamente sencillas de la vida diaria de PA.
  2. Debe reconocer la voz de las personas con las que PA interactúa normalmente.
  3. Debe reconocer la aparición de un posible problema, es decir, una alteración en el flujo normal de las rutinas, y actuar para ayudar a resolverlo cuando sea necesario.
  4. Debe dirigirse a PA utilizando el sonido de una voz de apariencia humana. AC utilizará el sonido de una voz que PA recibe a través de unos auriculares o desde un pequeño altavoz incluido en su ropa [3]. El mensaje de voz trasmitirá una información de ayuda breve y sencilla que servirá de apoyo para resolver la situación.
  5. Debe incluir en sus mensajes un tono y contenido emocional coherente con el contexto de la situación [4].
  6. Debe poder comunicarse con una persona de confianza de PA, que llamaremos Asistente Humano (AH) para enviarle un mensaje de alarma cuando sea necesario.
  7. Debe proporcionar un interfaz para personalizar los mensajes. AH será también la persona que realizará los ajustes necesarios para la personalización de los mensajes. Por ejemplo, ponerles nombre a los lugares por los que transcurre la vida de PA y las acciones que realiza normalmente, por ejemplo, comprar el periódico, regresar a casa… Debe también ponerle nombre a las voces de las personas que interactúan con PA. 
  8. Debe ser casi transparente en la vida cotidiana de PA. Cabe pensar que PA lo asumirá como un módulo adicional de su propia mente e incorporará su asistencia como algo natural y no como algo molesto y difícil de manejar [5].
  9. Debe analizar el tipo de movimientos realizados por PA para así conocer el tipo de movimientos realizados en cada actividad. Incluirá la capacidad de prevenir y detectar caídas.

Desde luego esta lista es solo un ejemplo inicial y debe completarse con otras funciones que con el uso de AC se irán encontrando necesarias y posibles de implementar.

Figura 1: diagrama de las rutinas de PA

Navegar por las rutinas diarias

La primera función de la lista anterior es la capacidad de conocer en todo momento la actividad que está realizando PA. Para realizar esta función, un componente básico de AC es la capacidad de construcción de un diagrama de las actividades rutinarias de PA.

Moverse por sus rutinas diarias es, para PA, como navegar por un mar que con los años se puede ir haciendo más neblinoso o incluso turbulento. La figura 1 muestra un ejemplo de diagrama típico de las rutinas diarias de PA.

A veces, al terminar una actividad realiza otra que es siempre la misma, otras veces escoge entre dos o más alternativas formando así la red de las posibles actividades de PA.

AC debe primero aprender a reconocer cuales son estas actividades y construir el diagrama. Luego de ser capaz de percibir la rutina diaria de PA reconociendo en todo momento la actividad que está realizando.

Fase de aprendizaje

Para que las funciones de AC estén disponibles será necesaria una fase inicial de aprendizaje y personalización. Después de unas semanas, AC presenta a AH un esquema de las rutinas detectadas y le pide ayuda para darles un nombre y completar algunas frases que más adelante puede utilizar para dirigirse a PA.

AC reconoce las voces de las personas con las que habitualmente interacciona PA. En la fase de aprendizaje, AC presenta a AH una lista de los sonidos de un conjunto de voces a los que debe poner nombre.

Ejemplo de uso

Una vez realizada la fase de aprendizaje, AC está listo para actuar. Veamos un ejemplo de uso:

Hoy al regresar a casa, PA pasa delante del portal sin detenerse. AC ha estado siguiendo su actividad  en el diagrama de sus rutinas y detecta ahora una desviación relevante que indica una posible distracción.

Después de un pequeño periodo de tiempo en el que se confirma la ruptura de la rutina diaria, AC emite un mensaje de voz, por ejemplo,

¿Es hora de volver a casa?

Esto podría ser suficiente para que PA se dé cuenta de su distracción y retroceda unos pasos para regresar al flujo de los movimientos esperados.

Pero supongamos que PA, perdido quizá en sus pensamientos, deambula aparentemente sin rumbo fuera de los recorridos rutinarios.

Quizá no vale la pena insistir más de una o dos veces más molestando a PA con una voz repetitiva. En el caso de que PA no rectifique, la solución de AC es enviar un mensaje de solicitud de ayuda a AH, en el que se incluye una descripción de la situación y la ubicación de PA.

Recursos disponibles para construir AC

Los teléfonos inteligentes actuales contienen ordenadores muy potentes y disponen de sensores y medios de comunicación adecuados para su aplicación en la construcción de AC.

Esta sería una solución más fácil y menos costosa que construir un dispositivo electrónico específico para AC. Por ejemplo, un dispositivo oculto en la ropa, o en un broche, sería más ligero y discreto.

AC podría identificar la actividad de PA utilizando la posibilidades de ubicación del teléfono móvil como el localizador GPS y la red WIFI, también podría obtener información acerca de sus movimientos utilizando los sensores de aceleración y los giróscopos [6][7].

Más concretamente, los acelerómetros y giróscopos pueden utilizarse para analizar la forma de caminar, incluyendo la detección y prevención de caídas [8].

Para emitir mensajes de voz existen sistemas avanzados de síntesis de voz que producen un sonido cada vez más natural y agradable.

Para enviar mensajes de texto y de voz a la persona de confianza se puede utilizar el correo electrónico o las redes sociales.

Conclusión

La tecnología disponible permite ya construir este tipo de Asistentes Cognitivos.  Es de esperar que las próximas generaciones de personas mayores puedan aprovechar las funciones de las primeras versiones de estos dispositivos. Estos Asistentes Cognitivos se irán desarrollando a lo largo de los años proporcionando a  los seres humanos unas posibilidades de asistencia que ahora nos cuesta imaginar.  

Referencias

[1] Gardner H., La nueva Ciencia de la Mente,  Ediciones Paidós, Barcelona, 1987

[2] https://es.wikipedia.org/wiki/Asistente_virtual, consultado el 04/10/2021

[3] https://es.wikipedia.org/wiki/Computadora_corporal, consultado el 2l/09/2021

[4] Rosalind Picard, Affective Computing, MIT Press, 2000

[5] Riviere A. Objetos con mente. Alianza Editorial, Madrid, 1991

[6] Alberto Alvarez-Alvarez, Jose M. Alonso, Gracian Trivino, Human activity recognition in indoor environments by means of fusing information extracted from intensity of WiFi signal and accelerations. Information Science, 2015

[7] Daniel Sanchez-Valdes, Gracian Trivino, Linguistic and emotional feedback for self-tracking physical activity,  Expert Systems with Applications, 2015

[8] Alberto Alvarez-Alvarez, Gracian Trivino, Oscar Cordón, Human Gait Modeling Using a Genetic Fuzzy Finite State Machine,  IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, VOL. 20, NO. 2, APRIL 2012

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