| dc.contributor.advisor | Diego Enrique Guzmán Villamarín | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_facatativa | |
| dc.creator | Carlos Alfonso Vargas Morales | |
| dc.creator | William Alexander Cuevas Carrero | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-25T15:46:37Z | |
| dc.date.available | 2026-06-25T15:46:37Z | |
| dc.date.created | 2026-06-21 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82562 | |
| dc.description | Anexo A. Código para Google Colab sugerido por Chat GPT para elaborar la nube de palabras; Anexo B. Diagrama de flujo algoritmo medición de parámetros físicos; Anexo C. Código para Google Colab para Análisis De Bland-Altman; Anexo D. Formato de consentimiento informado para participantes en proyectos de investigación; Anexo E. Datos publicados en el dashboard de ThingSpeak de los Adultos 1, 2, 3 y 4 en formato CVS; Anexo F. Formato para el registro de las pruebas cognitivas y encuesta de satisfacción y usabilidad del prototipo; Anexo G. Formatos diligenciados por los adultos que participaron en la investigación. | |
| dc.description.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.
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. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Dispositivo IoT no invasivo para el monitoreo del estilo de vida de adultos mayores | |
| dc.type | Proyecto de investigación | |
| dc.subject.keywords | Biomarcadores digitales | |
| dc.subject.keywords | computación en el borde | |
| dc.subject.keywords | gerontecnología | |
| dc.subject.keywords | internet de las cosas médicas – IoMT | |
| dc.subject.keywords | juegos serios | |
| dc.description.abstractenglish | The rise of predictive healthcare and the inadequacy of reactive clinical healthcare models demand new strategies based on digital biomarkers to anticipate the silent physical and cognitive decline in older adults, such as a sedentary lifestyle and memory loss. In response to this problem, the general objective of this research is to develop and validate, through a proof of concept, a non-invasive Internet of Things (IoT)-based prototype for the comprehensive monitoring of lifestyle and cognitive status in older adults, integrating technical features that enable early detection of health risks.
To achieve this, the methodology adopted a mixed-methods approach under an applied experimental research design, evaluating the prototype on a sample of ten older adults. The device integrated an edge computing architecture driven by an ESP32-C6 microcontroller and biometric sensors to capture oxygen saturation (SpO2), heart rate variability (HRV), temperature, and physical activity. Additionally, the system operationalized the digit span subtest of the WAIS-IV scale through serious games for working memory assessment, concluding with the application of a usability survey. The results obtained through Bland-Altman analysis demonstrated high metrological precision compared to commercial medical instruments, reporting minimal biases in SpO2 (-0.86%), HRV (-0.13 BPM), and temperature (-0.14 °C). Furthermore, the user evaluation evidenced an outstanding mitigation of technophobia, reaching a score of 4.75 out of 5.0 in reliability and psychological safety, which enables the proactive identification of risk indicators in the analyzed physiological and cognitive variables.
Finally, the correlation between objective physiological metrics and performance in serious games validates the IoMT device as a low-cost initial prototype evaluated through a technical and methodological proof of concept to approach predictive monitoring. The proposed architecture overcomes the limitations of traditional monitoring, delivering a transparent and scalable solution that serves as a support system for ambulatory monitoring. | |
| dc.subject.category | Ingeniería electrónica | |
| dc.subject.category | IoT | |