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    Dispositivo IoT no invasivo para el monitoreo del estilo de vida de adultos mayores

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    Dispositivo_IoT_no_invasivo_para_el_monitoreo_del_estilo_de_vida_de_adultos_mayores.pdf (6.873Mb)
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    Date
    2026-06-21
    Author
    Carlos Alfonso Vargas Morales
    William Alexander Cuevas Carrero
    Advisor
    Diego Enrique Guzmán Villamarín

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Dispositivo IoT no invasivo para el monitoreo del estilo de vida de adultos mayores AU - Carlos Alfonso Vargas Morales AU - William Alexander Cuevas Carrero Y1 - 2026-06-21 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82562 AB - El auge de la salud predictiva y la insuficiencia de los modelos de salud clínicos reactivos exigen nuevas estrategias basadas en biomarcadores digitales para anticipar el deterioro físico y cognitivo silencioso del adulto mayor, como el sedentarismo y la pérdida de memoria; ante esta problemática, la presente investigación tiene como objetivo general desarrollar y validar mediante una prueba de concepto un prototipo basado en Internet de las Cosas (IoT) no invasivo para el monitoreo integral del estilo de vida y el estado cognitivo en adultos mayores, integrando características técnicas que permitan la detección temprana de riesgos para su salud. Para ello, la metodología adoptó un enfoque mixto bajo un diseño de investigación experimental aplicada, evaluando el prototipo en una muestra de diez adultos mayores, donde el dispositivo integró una arquitectura de procesamiento en el borde (Edge Computing) mediante un microcontrolador ESP32-C6 y sensores biométricos para capturar la saturación de oxígeno (SpO2), variabilidad de frecuencia cardíaca (HRV), temperatura y actividad física. Adicionalmente, el sistema operacionalizó la subprueba de retención de dígitos de la escala WAIS-IV mediante juegos serios para la evaluación de la memoria de trabajo, finalizando con la aplicación de una encuesta de usabilidad; los resultados obtenidos a través del análisis de Bland-Altman demostraron una alta precisión metrológica frente a instrumentos médicos comerciales, reportando sesgos mínimos en SpO2 (-0.86%), HRV (-0.13 BPM) y temperatura (-0.14 °C). Asimismo, la evaluación del usuario evidenció una sobresaliente mitigación de la ansiedad tecnológica, alcanzando un puntaje de 4.75 sobre 5.0 en confiabilidad y seguridad psicológica, permitiendo identificar de manera proactiva indicadores de riesgo en las variables fisiológicas y cognitivas analizadas. Finalmente, la correlación entre las métricas fisiológicas objetivas y el desempeño en los juegos serios valida al dispositivo IoMT como un prototipo inicial de bajo costo evaluado a través de una prueba de concepto técnica y metodológica, para acercarse al monitoreo predictivo, donde la arquitectura propuesta supera las limitaciones del monitoreo tradicional, entregando una solución transparente y escalable que sirve como sistema de apoyo al monitoreo ambulatorio. ER - @misc{10596_82562, author = {Carlos Alfonso Vargas Morales and William Alexander Cuevas Carrero}, title = {Dispositivo IoT no invasivo para el monitoreo del estilo de vida de adultos mayores}, year = {2026-06-21}, abstract = {El auge de la salud predictiva y la insuficiencia de los modelos de salud clínicos reactivos exigen nuevas estrategias basadas en biomarcadores digitales para anticipar el deterioro físico y cognitivo silencioso del adulto mayor, como el sedentarismo y la pérdida de memoria; ante esta problemática, la presente investigación tiene como objetivo general desarrollar y validar mediante una prueba de concepto un prototipo basado en Internet de las Cosas (IoT) no invasivo para el monitoreo integral del estilo de vida y el estado cognitivo en adultos mayores, integrando características técnicas que permitan la detección temprana de riesgos para su salud. 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Para ello, la metodología adoptó un enfoque mixto bajo un diseño de investigación experimental aplicada, evaluando el prototipo en una muestra de diez adultos mayores, donde el dispositivo integró una arquitectura de procesamiento en el borde (Edge Computing) mediante un microcontrolador ESP32-C6 y sensores biométricos para capturar la saturación de oxígeno (SpO2), variabilidad de frecuencia cardíaca (HRV), temperatura y actividad física. Adicionalmente, el sistema operacionalizó la subprueba de retención de dígitos de la escala WAIS-IV mediante juegos serios para la evaluación de la memoria de trabajo, finalizando con la aplicación de una encuesta de usabilidad; los resultados obtenidos a través del análisis de Bland-Altman demostraron una alta precisión metrológica frente a instrumentos médicos comerciales, reportando sesgos mínimos en SpO2 (-0.86%), HRV (-0.13 BPM) y temperatura (-0.14 °C). 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    El auge de la salud predictiva y la insuficiencia de los modelos de salud clínicos reactivos exigen nuevas estrategias basadas en biomarcadores digitales para anticipar el deterioro físico y cognitivo silencioso del adulto mayor, como el sedentarismo y la pérdida de memoria; ante esta problemática, la presente investigación tiene como objetivo general desarrollar y validar mediante una prueba de concepto un prototipo basado en Internet de las Cosas (IoT) no invasivo para el monitoreo integral del estilo de vida y el estado cognitivo en adultos mayores, integrando características técnicas que permitan la detección temprana de riesgos para su salud. Para ello, la metodología adoptó un enfoque mixto bajo un diseño de investigación experimental aplicada, evaluando el prototipo en una muestra de diez adultos mayores, donde el dispositivo integró una arquitectura de procesamiento en el borde (Edge Computing) mediante un microcontrolador ESP32-C6 y sensores biométricos para capturar la saturación de oxígeno (SpO2), variabilidad de frecuencia cardíaca (HRV), temperatura y actividad física. Adicionalmente, el sistema operacionalizó la subprueba de retención de dígitos de la escala WAIS-IV mediante juegos serios para la evaluación de la memoria de trabajo, finalizando con la aplicación de una encuesta de usabilidad; los resultados obtenidos a través del análisis de Bland-Altman demostraron una alta precisión metrológica frente a instrumentos médicos comerciales, reportando sesgos mínimos en SpO2 (-0.86%), HRV (-0.13 BPM) y temperatura (-0.14 °C). Asimismo, la evaluación del usuario evidenció una sobresaliente mitigación de la ansiedad tecnológica, alcanzando un puntaje de 4.75 sobre 5.0 en confiabilidad y seguridad psicológica, permitiendo identificar de manera proactiva indicadores ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto de investigación
    Content relationship
    Ingeniería electrónica
    IoT
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82562
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