INTEGRACIÓN DE HERRAMIENTA DE ANALÍTICA EN EL MODELO AMI-IOT QUYSQUA

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PI173-3

INTEGRACIÓN DE HERRAMIENTA DE ANALÍTICA EN EL MODELO AMI-IOT QUYSQUA

Luis Eduardo Barreto Santamaría

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERÍA

MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

BOGOTÁ, D.C.

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PI173-3

INTEGRACIÓN DE HERRAMIENTA DE ANALÍTICA EN EL MODELO AMI-IOT

QUYSQUA

Autor:

Luis Eduardo Barreto Santamaría

MEMORIA DEL TRABAJO DE GRADO REALIZADO PARA CUMPLIR UNO DE LOS REQUISITOS PARA OPTAR AL TITULO DE

MAGÍSTER EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

Director

Ing. Enrique González Guerrero, PhD Comité de Evaluación del Trabajo de Grado

Rafael Vicente Páez Méndez Rafael Andrés González Rivera Página web del Trabajo de Grado

http://pegasus.javeriana.edu.co/~PI173-3-HOME_ANALY/

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERÍA

MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN BOGOTÁ, D.C.

Mayo, 2018

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PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERÍA

MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

Rector Magnífico Jorge Humberto Peláez, S.J.

Decano Facultad de Ingeniería Ingeniero Jorge Luis Sánchez Téllez

Director Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación Ingeniera Angela Carrillo Ramos

Director Departamento de Ingeniería de Sistemas

Ingeniero Efraín Ortíz Pabón

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Artículo 23 de la Resolución No. 1 de Junio de 1946

“La Universidad no se hace responsable de los conceptos emitidos por sus alumnos en sus proyectos de grado. Sólo velará porque no se publique nada contrario al dogma y la moral católica y porque no contengan ataques o polémicas puramente personales. Antes bien, que se vean en ellos el anhelo de buscar la verdad y la Justicia”

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AGRADECIMIENTOS

Primeramente, me gustaría agradecerle a Dios por bendecirme y darme la oportunidad de estudiar una maestría.

A mi director de trabajo de grado, PhD. Enrique González Guerrero por su esfuerzo y dedi- cación, quien, con sus conocimientos, su experiencia, su paciencia y su motivación ha logra- do en mí que pueda terminar mis estudios con éxito.

A la directora de maestría de ingeniería de sistemas y computación de la Pontificia Universi- dad javeriana PhD. Angela Carrillo Ramos, por sus consejos y guías académicas para finalizar mi maestría con éxito.

A mis compañeros de clase el Ing. Andrés Sánchez y el Ing. William Parra, quienes con sus aportes y enseñanzas me orientaron para lograr la culminación del trabajo de grado.

A mi familia y mi novia por su paciencia y apoyo durante todo el proceso.

También me gustaría agradecer a mis profesores durante toda mi maestría porque todos han aportado con un granito de arena a mi formación.

Para todos: Muchas gracias y que Dios los bendiga.

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Página 6

C

ONTENIDO

I

NTRODUCCIÓN

...15

1 D

ESCRIPCIÓN DEL PROYECTO

...16

P

ROBLEMÁTICA

...16

O

PORTUNIDAD

...16

O

BJETIVO

G

ENERAL

...18

O

BJETIVOS

E

SPECÍFICOS

...18

F

ASES DE

D

ESARROLLO

...18

1.5.1 Fase 1: Analizar ... 19

1.5.2 Fase 2: Diseñar ... 19

1.5.3 Fase 3: Validar ... 20

2 M

ARCO

T

EÓRICO

/ E

STADO DEL

A

RTE

...21

M

ARCO

T

EÓRICO

...21

2.1.1 Bienestar ... 21

2.1.2 Cuidado Médico en Casa ... 22

E

STADO DEL

A

RTE

...24

2.2.1 Internet de las Cosas – IoT ... 24

2.2.2 Inteligencia Ambiental – AmI ... 26

2.2.3 Análisis de Datos – Data Analytics ... 28

2.2.4 Fog/Edge Computing ... 32

2.2.5 NIST Big Data Reference Architecture (NBDRA) ... 34

2.2.6 Análisis Comparativo y Aportes a la Integración de Herramienta de Analítica en el Modelo AmI - IoT ... 35

3 T

RABAJOS

R

ELACIONADOS

PUJ ...36

CARE_HOME16 ...38

3.2.1 Modelo Integrado AmI-IoT ... 39

3.2.2 Validación Modelo Integrado AmI-IoT ... 40

A

PORTES DE LOS

T

RABAJOS

R

ELACIONADOS

M

I-I

O

T ...42

A

NÁLISIS

DOFA ...42

Matriz Inicial de Análisis Interno y Externo ... 42

Listas DOFA ... 42

S

ELECCIÓN

B

ASADA EN

C

RITERIOS DE LAS

O

PORTUNIDADES DE

M

EJORA DE LA

P

ROPUESTA

...45

D

ISEÑO DE

C

AMBIOS DEL

M

ODELO

A

M

I-I

O

T ...46

C

ASO DE

R

EFERENCIA

...47

C

, C

APAS O

S

EGMENTOS A PARTIR DE LA

C

ARACTERIZACIÓN

P

REVIA

...49

5 MODELO

QUYSQUA ...52

D

ESCRIPCIÓN

G

ENERAL DEL

M

ODELO

...52

6

VALIDACIÓN DEL MODELO QUYSQUA

...65

R

ESPECTO A LOS

C

ASOS DE

R

EFERENCIA

...65

O

TROS

M

ODELOS YA

R

ECONOCIDOS

D

ATA

A

NALYTICS

...67

V

ALIDACIÓN DE ASPECTOS NO FUNCIONALES DEL MODELO

Q

UYSQUA

...68

(8)

Página 8

P

ROTOTIPO

...70

6.4.1 Diseño del Modelo de Agentes ... 70

6.4.2 Componentes a Implementar ... 71

6.4.3 Arquitectura ... 73

7 C

ONCLUSIONES

...74

8 A

NEXOS

...76

R

EFERENCIAS

...77

(9)

T

ABLA DE

F

IGURAS

FIGURA 1 MODELO QUYSQUA. ... 13

FIGURA 2 PROTOTIPO PARCIAL DEL MODELO PROPUESTO. ... 14

FIGURA 3 METODOLOGÍA IMPLEMENTADA. ... 18

FIGURA 4 CICLO DE LAS TECNOLOGÍAS EMERGENTES SEGÚN GARTNER, TOMADO DE [68]. ... 24

FIGURA 5 ESQUEMA GENERAL DE UN SISTEMA BASADO EN LA INTELIGENCIA AMBIENTAL, TOMADO DE [74]. ... 26

FIGURA 6 ENTREVISTAS CON EJECUTIVOS SANITARIOS, IBM INSTITUTE FOR BUSINESS VALUE ANALYSIS, TOMADO DE [83]. ... 29

FIGURA 7 MODELO DE REFERENCIA IOT/EDGE COMPUTING DE CISCO, TOMADO DE [87]. ... 32

FIGURA 8 NIST BIG DATA REFERENCE ARCHITECTURE NBDRA, TOMADO DE [97] . ... 34

FIGURA 9 ESQUEMA DE UN SISTEMA DE APOYO AL CUIDADO DE LA SALUD EN CASA, TOMADO DE [45]. ... 37

FIGURA 10 ARQUITECTURA TÉCNICA SICOBIO, TOMADO DE [45]. ... 38

FIGURA 11 MODELO INTEGRADO AMI IOT, TOMADO DE [44]. ... 39

FIGURA 12 MODELO DE REFERENCIA DATA ANALYTICS ... 49

FIGURA 13 DETALLE Y ALTERNATIVA DE DISEÑO PARA LA FUNCIÓN OBTENCIÓN Y CONSOLIDACIÓN. 50 FIGURA 14 ESQUEMA GENERAL DEL MODELO QUYSQUA. ... 53

FIGURA 15 SEGMENTO IOT. ... 54

FIGURA 16 SEGMENTO AMI. ... 56

FIGURA 17 SEGMENTO DA. ... 59

FIGURA 18 SEGMENTO APS. ... 63

FIGURA 19 VALIDACIÓN CON RESPECTO A LOS CASOS DE REFERENCIA. ... 66

FIGURA 20 DIAGRAMA DE INTERACCIONES DEL SMA. ... 70

FIGURA 21 ARQUITECTURA DEL PROTOTIPO QUYSQUA. ... 73

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Página 10

T

ABLA DE

T

ABLAS

TABLA 1 SISTEMAS PARA EL CUIDADO DE SALUD EN CASA. ... 23

TABLA 2 DATA SCIENCE VS BIG DATA VS DATA ANALYTICS. ... 28

TABLA 3 CAJA DE HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA PARTE 1/3. ... 30

TABLA 6 ANÁLISIS COMPARATIVO Y APORTES A LA INTEGRACIÓN DE HERRAMIENTA DE ANALÍTICA EN EL MODELO AMI - IOT ... 35

TABLA 7 APORTE DE LOS TRABAJOS RELACIONADOS. ... 41

TABLA 8 MATRIZ INICIAL DE ANÁLISIS EXTERNO E INTERNO. ... 42

TABLA 9 ANÁLISIS DOFA: FORTALEZAS. ... 43

TABLA 10 RESULTADOS SELECCIÓN DE CRITERIOS SEGÚN EL ING. ANDRÉS SÁNCHEZ. ... 46

TABLA 11 RESULTADOS SELECCIÓN DE CRITERIOS SEGÚN EL ING. WILLIAM PARRA. ... 46

TABLA 12 CARACTERIZACIÓN Y PRIORIZACIÓN DE LAS FUNCIONALIDADES A EXTENDER. ... 48

TABLA 13 CAPAS MODELO AMI IOT VERSUS FUNCIONES IDENTIFICADAS PARA EL NUEVO MODELO QUYSQUA. ... 54

TABLA 14 CAPAS NUEVO MODELO QUYSQUA VERSUS REQUERIMIENTOS DE DATA ANALYTICS. ... 54

TABLA 15 DESCRIPCIÓN DE MODELOS YA RECONOCIDOS DATA ANALYTICS... 67

TABLA 16 RESULTADOS DE LA VALIDACIÓN DE LOS ASPECTOS NO FUNCIONALES DEL MODELO. ... 69

TABLA 17 DESCRIPCIÓN DE LOS AGENTES ... 71

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ABSTRACT

The central problem of the present degree work is based on the development of an extended model that integrates the AmI-IoT and SICOBIO solution models. This integration is divided into two dimensions; The first dimension focuses not only on the care and well-being of the elderly, but also on parents who need medical care at home. Which means that it has a com- mon framework, which can have a major impact on the quality of life, well-being and remote medical care of the elderly person in their home; the second dimension focuses on the com- puter field, incorporating and deepening the component of generic tools for analysis.

RESUMEN

El problema central del presente trabajo de grado se basa en el desarrollo de un modelo ex- tendido que integre los modelos de solución AmI-IoT y SICOBIO. Esta integración está divi- dida en dos dimensiones; la primera dimensión se enfoca no solo en el cuidado y bienestar de personas de la tercera edad, sino también adultos mayores enfermos que necesitan cuidado médico en casa. Con lo que se pretende tener un marco común, que de la posibilidad a tener un impacto mayor en la calidad de vida, bienestar y cuidado médico remoto de la persona de la tercera edad en su hogar; la segunda dimensión se enfoca en el ámbito informático, incorporando y profundizando el componente de herramientas genéricas para analítica.

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RESUMEN EJECUTIVO

Un problema que viene creciendo exponencialmente en el mundo es que la persona de la tercera edad se ha convertido en una población vulnerable y olvidada, tanto por las entidades del gobierno como por sus familias. Razón por la cual son objeto de maltrato psicológico y físico. Aunque el gobierno ha impulsado políticas de protección, se debe señalar que no han sido efectivas, puesto que se estima que en Latinoamérica el 45 por ciento de las personas mayores de 60 años, sufre de abandono en hospitales, hogares geriátricos y la calle. Dado que sus familiares ven en ellos una responsabilidad difícil de afrontar, puesto que son personas que necesitan de tiempo y cuidados especiales, porque que sus condiciones físicas y cogniti- vas se ven deterioradas por el proceso de envejecimiento, lo cual los convierte en dependientes de su familia y de la sociedad.

El aumento en la esperanza de vida, problemas de movilidad en las ciudades, limitaciones de desplazamiento en personas de la tercera edad, contagio de enfermedades, congestión en los centros de atención debido a la falta de personal y equipo médico, y problemas de financia- ción de los servicios de salud, por alta informalidad en el empleo, generan la necesidad de idear herramientas tecnológicas que contribuyan con la solución a esta problemática. Para aliviar la congestión en los centros médicos, se han ideado programas de alta temprana, mediante los cuales, el paciente es enviado a casa a finalizar su tratamiento. Durante este tiempo, el paciente es visitado periódicamente por parte del personal de la institución prestadora del servicio de salud. En esas visitas, se miden señales como la temperatura, frecuencia cardiaca.

A las problemáticas del cuidado de personas de tercera edad enfermas en casa, se ha venido buscando soluciones a través de los trabajos de grado de los estudiantes de maestría de la Pontifica Universidad Javeriana. Andrés Sánchez diseño el modelo AmI-IoT el cual consiste en 9 capas dividido en 3 segmentos, cada segmento tiene una funcionalidad especifica; el primer segmento IoT se encarga de conectar sensores y actuadores físicos para la toma de información; el segundo segmento AmI en el cual está toda la manipulación de los datos y la toma de decisiones; el último segmento de utilidad es en el que se ofrecen los servicios y una de sus capas es la de aplicación. Es en esta capa donde se tiene el componente “herramientas genéricas Data Science – analytics” que no ha sido muy trabajado y presenta una oportuni- dad importante de investigación y desarrollo. William Parra propone un Sistema de Consoli- dación y Análisis de Información Biomédica (SICOBIO). Está conformado por dos componentes; un componente de consolidación que resuelve problemas de heterogeneidad tanto de formatos, como de datos, y un componente de análisis que, mediante lógica difusa y algoritmos de segmentación, sirven de apoyo para que el personal médico y de cuidado del paciente pueda tomar decisiones. Estos dos componentes representan un aporte significativo al modelo AmI-IoT para enriquecer la parte de la herramienta genérica para analítica.

El problema central del presente trabajo de grado se basa en el desarrollo de un modelo extendido que integre las tecnologías de inteligencia ambiental, internet de las cosas y data analytics. Esta integración está dividida en dos dimensiones; la primera dimensión se enfoca no solo en el cuidado y bienestar de personas de la tercera edad, sino también adultos mayores enfermos que necesitan cuidado médico en casa. Con lo que se pretende tener un marco común, que de la posibilidad a tener un impacto mayor en la calidad de vida, bienestar y cuidado médico remoto de la persona de la tercera edad en su hogar; la segunda dimensión se

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enfoca en el ámbito informático, incorporando y profundizando el componente de herramientas genéricas para analítica.

Como resultado de los conceptos y el estado de arte investigados, se encontró que aporta al cumplimiento de cada uno de los objetivos del presente trabajo de grado. En las soluciones que plantean estos trabajos, se puede encontrar, modelos, arquitecturas y esquemas que proponen una solución parcial a la problemática de la asistencia de un adulto mayor. Ningún trabajo presenta un modelo que integre AmI, IoT y data analytics, lo que representa una opor- tunidad de investigación y trabajo.

Frente a los antecedentes que plantea la problemática social de las personas de la tercera edad y la posibilidad de integrar conceptos tecnológicos para solucionarla, se plantea desarrollar un modelo al llamaremos Quysqua (palabra muisca que quiere decir cuidado y/o bienestar), que brinde herramientas de analítica para el cuidado y bienestar a personas que viven solas. El desarrollo de este modelo tiene impacto en el sistema de salud y en cómo se les puede prestar un mejor servicio de salud a los adultos mayores, además de aliviar la carga a las familias, brindándoles medios de comunicación y un entorno automatizado, liberando tiempo a la aten- ción de las necesidades del adulto mayor.

Para entender la problemática se plantean dos casos de referencia donde se definen los roles involucrados en la asistencia y bienestar de un adulto mayor, estos son: el adulto mayor, que es nuestro usuario principal, familiares y personas cercanas, como ese grupo de personas responsables del adulto mayor y quienes dan afecto al mismo: cuidador, persona responsable de acompañar y asistir al adulto mayor, y personal médico, como los encargados de brindar el servicio de salud y monitorear los signos vitales del adulto mayor.

Figura 1 Modelo Quysqua.

El modelo que se define es un modelo en capas como se muestra en la figura 1, este modelo se divide en cuatro grandes segmentos, cada uno compuesto por capas que definen las fun- cionalidades básicas, para implementar una solución destinada a brindar herramientas de data analytics de datos de asistencia y bienestar a un adulto mayor. Además, se define el espacio

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de la vivienda, que debe contar con automatización y elementos que brinden bienestar, asistencia y seguridad al adulto mayor.

Para validar que el modelo Quysqua es coherente y que se puede aplicar para solucionar la problemática planteada al inicio del documento se caracterizaron dos casos de referencia. Se plantean cuatro tipos de pruebas. La primera prueba, será respecto al caso de referencia en donde se aplica el modelo Quysqua en una dimensión física asistiendo al cuidado del ritmo cardiaco del adulto mayor; y una segunda dimensión emocional monitoreando el nivel de entretenimiento generado cuando el adulto mayor observa sus programas de televisión favori- tos. La segunda prueba, será una comparación con trabajos ya reconocidos en el ámbito de data analytics, con el fin de probar que el modelo Quysqua, abarca las funciones necesarias propuestas y validadas en esos trabajos. La tercera prueba, se hizo con la colaboración de un grupo de expertos que validaron los aspectos no funcionales del modelo propuesto, que vali- dó la coherencia y potencialidad de implementación. Para la cuarta prueba, se desarrolló un prototipo a partir de los productos ofrecidos por los trabajos de Parra W con SICOBIO y Sánchez A con modelo integrado AmI-IoT, para validar la funcionalidad integrada de los tra- bajos. En la prueba del prototipo (figura 2) se implementó un sistema de agentes inteligentes(SMA) necesarios para demostrar el componente de herramientas genéricas de análisis de datos, con la ejecución se validó la aplicabilidad del modelo en los casos de referencia propuesto.

Figura 2 Prototipo parcial del modelo propuesto.

Como conclusión de este trabajo, se ve que el modelo propuesto cumple con una serie de atributos de calidad, que le da al modelo Quysqua, la madurez suficiente para poder ser im- plementado, además que en su definición se da la posibilidad de ser fácilmente adaptado para ser aplicado en contextos diferentes al del cuidado de un adulto mayor, como al de creación de sistemas para ciudades inteligentes y el cuidado de los recursos ambientales.

El modelo llamó bastante la atención en el ámbito empresarial, ya que el modo de implemen- tar Edge intelligence y herramientas de analítica para el descubrimiento de datos atípicos, tendencias e hipótesis de comportamiento fue bastante bien calificado en las validaciones hechas, y los stakeholder interesados esperan una implementación real y significativa del tema.

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I

NTRODUCCIÓN

Los adultos mayores, por su condición de envejecimiento, necesitan de asistencia médica y acompañamiento en el desarrollo de sus actividades diarias. Sumado a esto las familias no cuentan con el tiempo necesario para dedicarles a estas personas. Es por eso que desde la informática se pueden desarrollar soluciones inteligentes y automatizadas basadas en data anlytics que asistan y brinden bienestar a este grupo de personas.

En este documento encontrara el planteamiento de un modelo Quysqua, que pretende brindar un conjunto de herramientas de data analytics lo suficientemente completo para brindar asis- tencia y bienestar a un adulto mayor que vive solo en casa. El modelo propuesto integra fun- cionalidades de internet de las cosas (IoT), Inteligencia Ambiental (AmI), y modelos de analí- tica de datos propuestos por grandes pioneros tecnológicos cómo Oracle, Cisco o Nist; el modelo se divide en cuatro grandes segmentos, cada uno destinado a solucionar retos y pro- blemáticas de carácter técnico por cada tecnología involucrada, agrupándolos en los segmen- tos: segmento de Internet de las cosas (IoT segment), segmento de inteligencia ambiental (AmI segment), segmento de analítica de datos (DA segment) y segmento de aplicación (Aps segment).

El documento está compuesto por 6 capítulos. En el primer capítulo se expone la descripción del proyecto, contextualizando el problema y la oportunidad de investigación y desarrollo propuesto. En el segundo capítulo se presenta el marco teórico y un estado del arte que le da relevancia al modelo planteado, al contribuir a la solución de herramientas, técnicas y algo- ritmos necesarios para hablar de un modelo de data analíticas completo. En el tercer capítulo se encuentra una investigación de dos trabajos previos desarrollados en la PUJ que aportaran metodológica, conceptual y tecnológicamente en el desarrollo del trabajo. En el cuarto capítu- lo se expone la fase de análisis de correlación de necesidades y funcionalidades, basados en la metodología DOFA que genera las oportunidades del modelo de integración. En el quinto capítulo se realizó una fase de diseño, fase que entrega un documento con el diseño del modelo extendido. Éste deberá acoplar las oportunidades identificadas y caracterizadas de la fase de análisis. Con esta información se definen qué funcionalidades de los componentes y capas debería cumplir el modelo a ampliar. En el sexto capítulo se encuentra el planteamiento del modelo, el modelo se describe inicialmente de manera general, luego se describen los segmentos capas y componentes que lo conforman. En el sexto y último capítulo, se encuentra la validación del modelo propuesto, esta validación se planteó con cuatro tipos diferentes de pruebas: la primera prueba, con respecto a 2 casos de referencia; la segunda prueba, es una comparación con trabajos ya reconocidos en el ámbito de Data Analytics; la tercera prueba, se hizo una validación de aspectos no funcionales con la colaboración de un grupo de expertos que revisaron el modelo propuesto.En la cuarta prueba se desarrolló un prototipo de software basado en agentes inteligentes, para demostrar que si es posible la comunicación del flujo de información entre segmentos del modelo Quysqua. Además de validar la aplicabili- dad del modelo en los casos de referencia propuesto.

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1 D

ESCRIPCIÓN DEL PROYECTO

Problemática

Una problemática que hace hincapié en nuestros días es la forma de vivir de la persona de tercera edad en su hogar, pues debido a su condición natural del proceso de envejecimiento de su cuerpo, empieza a manifestar síntomas de deterioro que afectan su calidad de vida. Las principales dificultades que presentan son: la disminución de la capacidad física, la capacidad cognitiva, la capacidad fisiológica, pérdida de sus sentidos entre otras [1]. Razón por la cual organismos como “la convención sobre los derechos de las personas con discapacidad” [2], menciona en sus acuerdos la dificultad que tienen los adultos mayores para llevar a cabo tareas sencillas. Por lo cual requieren que alguien en el hogar les cuide y ayude en lo que nece- siten, pero esto en realidad no se cumple en el contexto colombiano. En efecto, el estudio realizado por el Ministerio de salud denominado “Sabe Colombia 2015” [3] solo el 54% de la población de adultos mayores son cuidados, lo que representa una problemática en auge ya que, en 2020, se calcula que, por cada 100 adolescentes menores de 15 años, haya 50 mayores de 60 años. Además, la OMS [4] anuncia una expectativa de vida de 75 a 80 años, por lo que se entiende que existirán más personas de la tercera edad solos, abandonados, en su hogar.

El cuidado de los enfermos en casa por parte de personal médico o capacitado, es uno de los caminos que ha tratado de usar el Ministerio de Salud y Proyección Social para reducir los costos de hospitalización, que representan el 21% del presupuesto de salud [5] [6].

Las personas de la tercera a edad además de estar solos y enfermos, deben asumir costos de desplazamiento, enfrentar problemas de tráfico, inseguridad y el riesgo de contagio de enfermedades [7], [8] al tener que asistir a centros hospitalarios congestionados, para chequeos de rutina y tratamientos de sus enfermedades. Dependiendo del grado de gravedad de esta enfermedad, puede ser tratada de manera ambulatoria y remota en casa [9]. Y así beneficiar la salud de los pacientes, contribuir a la descongestión de los centros hospitalarios y aprovechar mejor el tiempo de médicos y especialistas tratantes [10].

Oportunidad

Para dar solución a esta problemática, se han realizado varias aproximaciones utilizando diferentes tecnologías diseñadas para el cuidado en casa cómo: redes de sensores inalámbricos [11], [12], [13], monitoreo remoto en el hogar vía celular [14], [15], [16], [17], [18], realidad aumentada usando dispositivos móviles [19], [20], recolección de análisis de señales biomé- dicas [21], [22], [23] y dispositivos médicos remotos [24], [25], [26]. Algunas de estas tecno- logías soportan parametrización remota [27], comunicación satelital [28], integración con sistemas de información geográficos [29]. Otro camino que apoya al bienestar del adulto mayor es el expuesto por Hassanalieragh [30] que define las oportunidades y retos existentes en una solución de monitoreo de las condiciones de salud implementando internet de las co- sas (IoT) como tecnología de impacto. Zamora [31] propone DOMOSEC que es una solución dada desde la domótica para la automatización del hogar y que podría usarse para el monito- reo de personas, usando dispositivos comerciales. Mileo [32] plantea el uso de redes de sen- sores inalámbricos (WSN) en la cual soporta un sistema de “Casa inteligente” para el cuidado de ancianos. Dogali [33] plantea una arquitectura para el tele-cuidado que monitorea signos

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vitales como el Electroencefalograma (EEG) y Electrocardiograma (ECG) en tiempo real para la atención oportuna de complicaciones médicas en pacientes de la tercera edad. Silva [34] plantea Unimeds, un sistema que se apoya en la inteligencia ambiental para el suministro y control de medicamentos a personas que son asistidos en su hogar. Para garantizar el cuidado del adulto mayor vulnerable, los sistemas de apoyo al cuidado de la salud en pacientes remotos, se han desarrollado metodologías que permiten el levantamiento de requerimientos [35], sistemas de transmisión [19], consolidación y procesamiento de señales biomédicas [23]; sistemas de apoyo a la toma de decisiones médicas [36], [37], [26], [38], [39], [40], [41]

y sistemas de generación de alertas [42], [43].

A las problemáticas del cuidado de personas de tercera edad enfermas en casa, se han venido buscando soluciones a través de los trabajos de grado de los estudiantes de maestría de la Pontificia Universidad Javeriana. Andrés Sánchez [44] diseñó el modelo AmI-IoT el cual propone en 9 capas agrupadas en 3 segmentos, cada segmento tiene una funcionalidad especi- fica: el primer segmento, IoT, se encarga de conectar sensores y actuadores físicos para la toma de información; el segundo segmento, AmI, se encuentra toda la manipulación de los datos y la toma de decisiones; el tercer segmento, Utilidad, encargado de proveer un conjunto de servicios adaptados de IoT y/o AmI, y un conjunto de herramientas para desarrollar aplicaciones. Una de sus capas es de aplicación, en ella se tiene el componente “herramientas genéricas Data Science - analytics” que no ha sido muy trabajado y presenta una oportunidad importante de investigación y desarrollo. William Parra, Ingeniero de Sistemas, [45] propone un Sistema de Consolidación y Análisis de Información Biomédica (SICOBIO). Está confor- mado por dos componentes: un componente de consolidación que resuelve problemas de heterogeneidad tanto de formatos, como de datos, y un componente de análisis que, mediante lógica difusa y algoritmos de segmentación, sirven de apoyo para que el personal médico y de cuidado del paciente pueda tomar decisiones. Estos dos componentes representan un aporte significativo al modelo AmI-IoT para enriquecer la parte de la herramienta genérica para ana- lítica.

Se presenta una oportunidad de integración y mejora, aprovechando así las ventajas del mo- delo de integración Aml-IoT extendido, con aspectos funcionales del sistema de consolidación y análisis de datos SICOBIO que aporte a la solución de la problemática del adulto mayor vulnerable.

El problema central del presente trabajo de grado se basa en el desarrollo de un modelo extendido que integre los modelos de solución descritos en los trabajos ya mencionados. Esta integración está dividida en dos dimensiones; la primera dimensión se enfoca no solo en el cuidado y bienestar de personas de la tercera edad, sino también adultos mayores enfermos que necesitan cuidado médico en casa. Con lo que se pretende tener un marco común, que de la posibilidad a tener un impacto mayor en la calidad de vida, bienestar y cuidado médico remoto de la persona de la tercera edad en su hogar; la segunda dimensión se enfoca en el ámbito informático, incorporando y profundizando el componente de herramientas genéricas para analítica.

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Objetivo General

Ampliar el Modelo AmI-IoT¹ , orientado al bienestar y cuidado médico de personas de la tercera edad dentro de su hogar, desarrollando y profundizando el componente de herramientas genéricas para analítica a partir del modelo SICOBIO² .

Objetivos Específicos

1. Analizar el “Modelo de Referencia AmI-IoT para el Cuidado de Adultos Mayores” con el fin de identificar y caracterizar las potenciales oportunidades de extensión que puede aportar del “Modelo SICOBIO”.

2. Diseñar el modelo extendido incorporando las oportunidades identificadas y prioriza- das durante la fase de análisis.

3. Efectuar la validación del modelo extendido diseñado mediante un protocolo experi- mental que utilice simulación y datos reales del proyecto SICOBIO.

Fases de Desarrollo

La metodología se basa en el ciclo básico de ingeniería de tres fases (análisis, diseño, valida- ción) con retroalimentación y relación directa de estas con los objetivos específicos propuestos. Además, se plantea un estudio de caso (caso de referencia) que describe la problemática y los factores que están involucrados. El caso de referencia se utiliza desde el inicio, como soporte para todas las fases y no solo para la validación final y prueba de concepto. Para completar este proyecto, en la figura 3. Metodología implementada se han definido las fases que se desarrollarán de manera iterativa.

Figura 3 Metodología implementada.

1

Modelo de Referencia AmI-IoT para el Cuidado de Adultos Mayores, trabajo de grado desarrollado por el estudiante Andrés Sánchez, Maestría en ingeniería de sistemas y computación, Pontificia Universidad Javeriana, 2017.

2 Modelo y sistema de análisis, generación y entrega de información, para apoyar la toma de decisiones a partir de datos obtenidos de pacientes remotos de la tercera edad con neumonía adquirida en la comunidad (NAC), trabajo de grado desarrollado por el estudiante William Parra, Maes- tría en ingeniería de sistemas y computación, Pontificia Universidad Javeriana, 2016.

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1.5.1 Fase 1: Analizar

Durante la primera fase, se realiza un entregable correspondiente a un documento de análisis de oportunidades, identificadas y caracterizadas, la primera parte se fundamenta en la matriz DOFA, basado en: lecturas, pruebas de laboratorio y conversaciones con los autores de los trabajos relacionados anteriormente. En consecuencia, se reconocen las falencias y fortalezas de cada uno de ellos, luego se identifican y caracterizan las potenciales aplicaciones del “mo- delo AmI-IoT para el Cuidado de Adultos Mayores”. En efecto, se determinan los aportes a extender y/o limitaciones a tener en cuenta. Para finalizar se selecciona, basado en criterios, las oportunidades de mejora de la propuesta; se toman los aspectos clave identificados que alimentaran de manera significativa el modelo a proponer. Después, se presentan los argu- mentos que explican la decisión final tomada de la viabilidad tecnológica y conceptual con la cual se va a trabajar en la propuesta de grado.

El caso de referencia ayuda a corroborar las oportunidades y requerimientos de esta fase;

además, es un mecanismo que ayuda a entender las diferentes funcionalidades de mejora del modelo.

Para el desarrollo de esta fase se realizarán las siguientes actividades:

1. Realizar análisis y estudio de la problemática y los trabajos de grado relacionados.

2. Identificar y caracterizar las potenciales extensiones del modelo AmI-IoT para el Cui- dado de Adultos Mayores.

3. Seleccionar, basado en criterios, las oportunidades de mejora de la propuesta.

4. Elaborar un documento de análisis de oportunidades identificadas y caracterizadas.

1.5.2 Fase 2: Diseñar

Durante la segunda fase, se entrega un documento con el diseño del modelo extendido. Éste deberá acoplar las oportunidades identificadas y caracterizadas de la fase de análisis, con la fase de diseño. Con esta información se definen qué funcionalidades de los componentes y capas debería cumplir el modelo a ampliar. La siguiente actividad es modificar el modelo actual, según las alternativas de solución que se puedan generar. Para crear las alternativas se pueden generar cambios que van de los más complejos a los menos complejos; primero una interacción y/o comunicación, segundo un componente y tercero si es el caso una capa. Para la selección de la alternativa de solución se van a tener criterios cómo: mantener funcionalidades previas, beneficios del nuevo cambio, nivel de impacto del cambio que aporta bienestar y cuidado médico del adulto mayor, entre otros criterios que se definirán en la fase de diseño.

Finalmente se buscan las soluciones posibles y ajustadas del modelo extendido, lo cual me permite plantear dos o tres alternativas de solución del nuevo modelo. Se pasarán a valorar aspectos no funcionales del modelo, estimada por 5 o 10 expertos; entre los cuales se esperan participen los estudiantes de los trabajos relacionados y docentes de la PUJ afines con el tema; además se evalúa la coherencia y pertinencia de las diferentes alternativas en relación con el caso de referencia, para luego elegir la mejor opción que representará el nuevo diseño del modelo extendido. El caso de referencia ayuda a corroborar las alternativas propuestas y definir el modelo a elegir.

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Página 20

1. Caracterizar y priorizar las funcionalidades de los componentes y las capas del modelo a extender.

2. Modificar y generar las interacciones, componentes o capas necesarias, a partir de la caracterización previa.

3. Identificar opciones de ajuste y proponer 3 modelos candidatos.

4. Realizar una validación de aspectos no funcionales del modelo con expertos en Data analytics.

5. Evaluar la coherencia y pertinencias de las alternativas en relación al caso de referencia.

6. Seleccionar el mejor modelo según los resultados de las evaluaciones previas.

1.5.3 Fase 3: Validar

En la última fase se delimita y detalla el caso de referencia a partir de las lecciones aprendi- das en la primera y segunda fase, para poder enfocarlos en el contexto de validación particu- lar. Esta delimitación y detalle se logra basado en los procesos de simulación y pruebas que se realizó en los trabajos previos, ajustando los parámetros necesarios para mostrar y validar el aporte del modelo nuevo propuesto en el presente trabajo de grado.

Con la definición de este caso se diseña e implementa un prototipo de software funcional del modelo informático a partir del trabajo de grado “Modelo AmI-IoT”, añadiendo componen- tes de software del trabajo de grado SICOBIO. Este prototipo funcional se hará con el apoyo de la metodología scrum debido a que nos proporciona un marco de trabajo iterativo e incre- mental, que nos ayuda a desarrollar por prioridades.

Después de terminar el prototipo funcional, se realizará la implementación del caso de referencia con un experimento que integrará un simulador ya existente [50], con el fin de validar el modelo informático extendido. Para realizar el experimento, se realizará, diseñará y aplica- rá un protocolo experimental orientado a verificar la coherencia del modelo extendido y a medir el impacto en el bienestar y cuidado de salud de las personas de tercera edad. En este experimento se espera incluir las variables independientes cómo: condición médica, grado de autonomía entre otros, que permitan medir las variables dependientes: bienestar del adulto mayor y el cuidado médico del anciano en casa, e intervinientes: hábitos, datos personales entre otros.

1. Especificar el caso de referencia y experimento que se usarán en la validación.

2. Diseñar y desarrollar el prototipo funcional.

3. Diseñar y aplicar el protocolo experimental la validación técnica/funcional del sistema.

4. Análisis de los resultados y conclusiones.

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2 M

ARCO

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En este capítulo se contextualiza al lector través de la presentación de unos temas que enri- quecen estructural y conceptualmente las bases fundamentales del presente trabajo de grado- En ese sentido se empieza explicando los conceptos de bienestar y cuidado médico en casa, que dan una idea orientadora del impacto social que se quiere lograr. Después, se hace una revisión detallada de investigaciones, avances científicos, descubrimientos, tendencias de las TIC, bases de datos académicas especializadas como IEEE Xplore, SCOPUS, SpringerLink o EBSCO, estados del arte y cualquier recurso valido que aporte al cumplimiento del objetivo general de este documento. Por lo tanto, se profundiza en tema de Internet de las cosas (IoT), Inteligencia ambiental (AmI), fog-edge computing, y especialmente analítica de datos (data anlytics).

Marco Teórico

En esta sección, se abordan los temas de bienestar y cuidado médico en casa, enfocado en el caso de uso del adulto mayor en el hogar, para ello se empieza con una definición según es- tándares mundialmente definidos, a continuación, sus principales características, luego se explican sus principales usos y aplicaciones y se termina con el aporte que estos hacen al presente trabajo de grado.

2.1.1 Bienestar

Según la Real Academia Española [46], la palabra “bienestar” se desglosa de “bien – estar” y se define literalmente cómo “el estado de la persona en el que se le hace sensible el buen funcionamiento de su actividad somática y psíquica”. Esta definición es un poco estricta en su forma pues se escapa un sin número de aspectos a tener en cuenta para su entendimiento, por ello a lo largo de la historia se ha permitido llegar a un consenso en cuanto a su concep- tualización y medición [47], siendo así que algunos autores importantes en el área de la ge- rontología (ciencia que estudia el envejecimiento en todos sus aspectos, e incluye las ciencias biológicas y médicas, psicológicas y sociológicas [48]) entienden el concepto de bienestar cómo “la apreciación subjetiva de sentirse o hallarse bien, de estar de buen ánimo, de sentirse satisfecho”. Por otro, lado autores como Ryan y Deci [49] han definido el concepto desde una perspectiva hedónica (relacionada fundamentalmente con la felicidad) y otras perspectivas eudaimónica (respecto al bienestar psicológico, relacionado con el crecimiento y desarrollo personal).

Para entender si una persona, posee altos índices de bienestar en su vida, la autora Carol Ryaff [50] propuso un modelo multidimensional donde especifica 6 dimensiones que deben ser tenidas en cuenta para determinar qué tan alto o bajo nivel de bienestar se tiene, estos son:

auto aceptación (experimentar una actitud positiva hacia sí mismo y hacia la vida pasada), relación positiva con otros (relaciones con el otro basadas en empatía y confianza), autono- mía (enfrentar presión social) dominio del entorno (capacidad para elegir ambientes favora- bles para satisfacer deseos y necesidades propias), propósito en la vida (sentido de vida a través de metas) y crecimiento personal (desarrollo de potencialidades).

Sin embargo, la mayoría de los estudios de bienestar se centran en población abierta, por lo que el bienestar en adultos mayores ha sido poco estudiado, es por ello que este trabajo de

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grado se enfoca en el bienestar personal del adulto mayor en casa y es aquí en donde autores como Diener, Ryff, García M, Neugarten, Havighurst y Tobin [51] dan soporte para entender el bienestar en la vejez bajo 5 variables: la satisfacción actual, la satisfacción con la vida, el estado de ánimo positivo, la percepción de felicidad y la percepción del tiempo [52].

Las 5 variables anteriormente mencionadas son de gran importancia para mejorar los factores que contribuyen a predecir y mantener el bienestar durante el envejecimiento, ya que según la Organización Mundial de la Salud [53] la población mundial está envejeciendo a un ritmo bastante rápido, y se pronostica que entre los años 2015 y 2050 la proporción de la población mundial mayor de 60 años se duplicara, pasando del 12% al 22%, en números más exactos pasar de 900 millones a 2000 millones de personas mayores de 60 años; Más del 20% de estos sufren de algunos factores (sociales, psicológicos, biológicos, mentales y/o familiares) que afectan su bienestar, como es el caso de la depresión que abarca el 7 % de la población mencionada y hace que tengan un desempeño más deficiente en comparación con lo que padecen enfermedades crónicas. En conclusión, es importante prestar asistencia a las necesidades especiales de los grupos de población de adultos mayores en el mundo.

Para finalizar, se menciona un ejemplo de cómo el bienestar en personas de tercera edad ya empieza a ser un nicho importante de trabajo social y tema a estudiar a mayor profundidad por parte de los gobiernos de los distintos países del mundo [54]. En el contexto colombiano se ha creado un programa de solidaridad del ministerio de trabajo con el adulto mayor llama- do “Colombia Mayor”, éste inició en el año 2013 con el objetivo de aumentar la protección y bienestar de las personas de la tercera edad que están desamparadas, que no tienen pensión y que viven en la extrema pobreza, a través de la entrega de subsidios económicos, el cual be- neficia a cerca de 2 millones 400 mil personas en 1013 municipios del país.

2.1.2 Cuidado Médico en Casa

El envejecimiento de las personas, produce un aumento en la demanda de los servicios de salud [55], es por ello que se ha tenido que atender el esquema de atención de salud que se presta sobre esta población, pues en algunos casos en donde el adulto mayor está enfermo que ingresa a un hospital, no tiene la necesidad de mantearse interno para recuperarse. Sin embargo, son dejados en salas de observación para monitorear la evolución de su enfermedad [56] lo cual, genera mayor esfuerzo al sistema de salud (recursos económicos y personal), en lugar de haber enviado al adulto mayor a casa con equipos para el control de sus signos vitales [57].

Además, el adulto mayor afronta otros problemas cuando se dirige a un hospital que pueden afectar su salud y cuidado médico cómo [7]: congestiones en el uso del transporte público, costos de desplazamiento de su hogar al hospital, riesgo de contagio de enfermedades en la calle, problemas de seguridad, amenaza de caída o lesión, accidentes en las vías o largas es- peras en su centro médico de atención.

Una manera de afrontar esta problemática es idear un nuevo esquema de atención del adulto mayor, haciendo uso eficiente de soluciones tecnológicas para el cuidado médico en casa, como es el caso de países como Francia que ha implementado servicios para el cuidado remo- to de salud, apoyado en la tecnología [26]. Estas tecnologías se basan en sistemas que usan equipos para el seguimiento remoto de pacientes, a través de sensores puestos en el adulto

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mayor o en su ambiente que reportan lecturas de sus señales para ser procesadas por parte del personal especificado (médico, enfermera, cirujano, ambulancia) [41].

Existen muchas empresas que disponen de equipos para monitorear los signos vitales cómo:

iHealth, Fitbit , Lab, MIR, Activ8rlives, OMRON, NONIN, A&D Medical, BEURER, Vitap- hone, Movisesns [26].Los cuales no soy muy amplios en su cantidad de variables fisiológicas que pueden leer; no obstante hay investigación y avances en el tema que permite inferir que una tendencia médica podría aumentar el uso de esta tecnologías de sensores para cuidar a un adulto mayor remotamente, y así atender un sin número de enfermedades que pueden aten- derse desde la comodidad del hogar. En resumen, se expone la tabla 1 que sintetiza los principales sistemas para el cuidado de salud en casa. Se elabora a partir de trabajos revisados concernientes a temas de telemedicina, monitoreo de salud en el hogar y obtención y análisis de señales de apoyo a la toma de decisiones y generación de alertas:

Sistema Descripción

Sistemas de telemedicina

Son usados para monitorear y hacer seguimiento remoto al paciente, gene- ralmente se enfoca en enfermedades cardiacas a través del uso de un marca pasos o desfibrilador automático, los cuales se comunican con un sistema de vigilancia satelital [58] [59], a su vez, envía notificaciones al personal médi- co, con el fin de que estos ajusten algún parámetro del dispositivo o puedan diagnosticar con tiempo una arritmia cardiaca [60].

Sistemas de monitoreo para el hogar

Existen sistemas para el monitoreo en el hogar que identifican patrones de comportamiento en las personas [61], y con el tiempo pueden deducir com- portamientos inusuales que son notificados mediante mensajes de alertas, advertencia o recordatorios al personal médico [62], usando por ejemplo dispositivo móviles o tecnología smartphone para realizar el remoto en el hogar [63].

Sistemas de obtención, análisis y toma de decisiones

La idea principal de estos sistemas es que, a través de tecnologías weara- bles, se tengan sistemas de monitoreo para la obtención y transmisión de datos sin que el paciente perciba que cuenta con un sistema de emisión de datos de sus signos vitales mediante gateway a un servidor central [64], para su posterior análisis y procesamiento de la información. Estos sistemas presentan desafíos tales como la corta vida útil de la batería de los dispositivos, la aceptación de uso por parte del paciente y todo lo correspondiente a la seguridad de los datos que se manejan [65].

Sistemas de generación de alertas

Los datos de los pacientes se convierten en información útil, la cual puede pasar por una serie de reglas que genere notificaciones a todos los stakehol- ders del cuidado de salud del paciente, estas notificaciones o alertas se hacen de manera intra o extra hospitalario, cuando un sensor de monitoreo genera una señal detectando que un signo tiene un comportamiento anormal, lo cual se puede informar a través de sms, email, o usando formatos estándar de intercambio entre hospitales que establece health level seven (HL7) [66].

Tabla 1 Sistemas para el cuidado de salud en casa.

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Estado del Arte

En esta sección se hace una revisión detallada de trabajos relacionados, para estos se busca- ron artículos en bases de datos académicas con publicaciones no superior a cinco años de antigüedad, en donde se abordan temas como: internet de las cosas (IoT), inteligencia am- biental(AmI), data analytics y fog/edge computing, las cuales son las palabras clave y princi- pales pilares que referencian y aportan significativamente al presente trabajo de grado. Se organizaron los temas de la siguiente manera: primero una definición corta y debidamente referenciada, luego se profundizó en los trabajos relacionados que existen de este concepto enfocados al cuidado médico y bienestar del adulto mayor, y se termina en como este aporta al objetivo general del trabajo de grado.

2.2.1 Internet de las Cosas – IoT

Para definir el concepto de “internet de las cosas”, hay que hacer referencia al investigador informático británico Kevin Ashton quien por primera vez en 1999 describió el concepto como: “un sistema en el cual los objetos del mundo físico se podían conectar a Internet por medio de sensores” [67]. Por su lado la IEEE Computer Society define IoT como “una am- pliación de la actual internet que permite las conexiones y el paso de mensajes entre senso- res, objetos del mundo físico y los dispositivos”.

Según el último estudio de la empresa consultora e investigadora de tecnologías de la infor- mación Gartner Inc [68] de junio de 2016, identifica las plataformas IoT como una de las tendencias clave que las organizaciones deben seguir a nivel de tecnología para obtener una ventaja competitiva en el mercado, tal como lo muestra la figura 4.

Figura 4 Ciclo de las tecnologías emergentes según Gartner, tomado de [68].

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La figura 2 demuestra la importancia de investigar en temas de IoT y sus aplicaciones actua- les en el mercado, ya que aportan significativamente a la construcción de este trabajo de grado, puesto que los escenarios principales de uso de IoT son demasiados [69] cómo ciudades inteligentes (estacionamientos inteligentes, salud estructural, mapas de ruido urbano, conges- tión de tráfico, gestión de residuos, sistema de transporte inteligente), entorno inteligente (detección de incendios forestales, contaminación del aire, detección temprana de terremo- tos), contadores inteligentes (red eléctrica inteligente, instalaciones fotovoltaicas), seguridad y emergencia (control de acceso perimetral, niveles de radiación). Las aplicaciones que más interesan a este trabajo son la relacionadas con la domótica y automatización de hogar y salud del adulto mayor, que se especifican a continuación:

1. Domótica y automatización de hogar, el cual se aplica en:

a. Aparatos de control remoto (conexión y desconexión remota electrodomésticos para evitar accidentes y ahorrar energía).

2. Salud, el cual se aplica en:

a. Detección de caídas: asistencia a personas mayores o discapacitadas que viven solas.

b. Neveras sanitarias: control de las condiciones de almacenamiento de las vacu- nas, medicamentos y órganos dentro de los refrigeradores.

c. Vigilancia de pacientes: monitoreo de las condiciones de los pacientes dentro de hospitales y en hogares de adultos mayores.

De acuerdo con un estudio realizado por Cisco Internet Business Solution Group (IBSG) en el año 2011 [70], en donde se justifica que IoT mejora la calidad de vida a los adultos mayores, a mediados de siglo, alrededor de 1000 millones de personas estarán clasificadas como “edad no laboral”, serán mayores de 65 años y presentaran algún problema de salud, por el cual, ellos proponen un dispositivo pequeño y portátil, que sirva para monitorear los signos vitales de un adulto mayor y envíe una alerta al personal de salud, cuando se alcance un umbral de- terminado o que pueda percibir si un anciano necesita ayuda, por ejemplo, se ha caído y no ha podido levantarse.

Según nos demuestra el internet de las cosas, avanzamos hacia un mundo donde los objetos o sensores inteligentes pueden detectar el entorno donde están [71], lo cual supone que existirá un gran flujo de información, que se convertirá en el mayor proveedor para los sistemas de data analytics o big data. Esto representa unas oportunidades emergentes de gestionar, alma- cenar, organizar y aplicar técnicas de business analytics, a esos torrentes de datos, que trans- formarán los datos en información de valor, hasta el punto de que los negocios en el área de tecnología crecerán a favor de la comercialización de dicha información.

Manuel del Pino [72] (especialista en business intelligence y analítica, integración y calidad de información en big data), menciona que los procesos y modelos de negocio futuros se centraran en optimizar los datos obtenidos del IoT, vinculados con fuentes de información como datawarehouse. Es decir, se debe posibilitar el consumo de todas estas cantidades de información de manera sencilla y transparente al usuario a través de la debida implementa- ción de técnicas y algoritmos que posibilite el denominado enterprise search y big data, no solo de datos estructurados sino también desestructurados. Y es así como las plataformas que

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logren integrar business inteligence con el enterprise search a través de big data, podrán atender de manera óptima y eficiente las necesidades del futuro. Un paradigma de la informa- ción que causara la evolución del nuevo paradigma digital del internet de las cosas, que nos permitirá monitorear cualquier cosa que se imagine el usuario en cualquier área del conoci- miento.

2.2.2 Inteligencia Ambiental – AmI

La inteligencia ambiental (AMI: ambient intelligence) es un paradigma de las tecnologías de información que apareció en el año 1999 [73], ISTAG (Information Society Techologies Advi- sory Group) de la comisión europea, la define cómo: “ La construcción de espacios y entor- nos donde el usuario está envuelto y atendido por interfaces embebidas en el medio ambiente digital, que pueden interactuar de forma invisible, anticipatoria, natural y sin esfuerzo con diferentes sistemas, que tienen por finalidad adaptarse a las necesidades y hábitos, que facili- ten las tareas diarias y la comunicación con el entorno.

Tal como se evidencia en la figura 5, un ecosistema basado en inteligencia ambiental está formado por un conjunto de actores humanos y mecanismos adaptables. Estos elementos intercambian información de manera distribuida, también prestan servicios según lo que de- mande el entorno, y estimulan al usuario a través de sensores en el entorno, según las necesidades, reglas y características establecidas en el sistema.

Figura 5 Esquema general de un sistema basado en la inteligencia ambiental, tomado de [74].

un sistema está basado en AmI, incluye las siguientes características fundamentales [75]:

1. Ubicuidad: integrar la tecnología en el entorno de la persona, sin que esta lo note. Tal como lo dice Mark Weiser [76] “una herramienta buena es una herramienta invisible”, es decir, la revolución tecnológica del siglo XXI tiende a hacerse más pequeña (invisible).

2. Transparencia: la interacción entre la persona y el sistema debe ser de manera sencilla y natural, nada debe ser intrusivo.

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3. Inteligencia: el entorno debe contar con un grado de inteligencia, en donde este apren- de y se actualiza automáticamente, para adaptarse a las necesidades del usuario.

4. Sensibilidad: se refiere al uso de sensores en el ambiente que permite percibir los es- tímulos externos.

Una de las principales aplicaciones de la inteligencia Ambiental AmI, es en el campo de la e- salud [77], la cual se enfoca en la monitorización domiciliaria. Esto debido a que numerosos estudios demuestran que el aumento de adultos mayores en el futuro será altísimo, y el personal médico necesario para atender estas necesidades médicas, ya sea en el centro médico o en el hogar, va a ocasionar altos costos económicos y pérdida de tiempo vital durante el despla- zamiento de estos, por lo tanto, toda la temática en la cual se basa AmI contribuye a reducir los problemas a un sector numeroso de la población.

Es tan importante AmI cómo sistema inteligente para hacer más fácil la vida de los enfermos de la tercera edad, que surgió la asociación internacional llamada [78] AAL (ambient assited living), entidad sin ánimo de lucro, que tiene un programa de vida activa y asistida financiada por varias pymes del mundo y organismos de investigación. Tienen como objetivo fomentar la aparición de innovaciones basadas en TIC, productos, servicios y sistemas para envejecer mejor en casa. Ejemplo de ello son los estudios que han realizado usando AmI para hacer camas inteligentes, con el propósito de monitorizar a los pacientes en sus casas y detectar situaciones anómalas, y así tratar de solventar el problema de carencia de camas suficientes en los hospitales, o por ejemplo, la incursión del uso de los dispositivos móviles para que presenten servicios de alto nivel en la domótica y cuidado de los pacientes.

Tom Davenport [79], considerado uno de los 100 hombres más influyentes en la industria de TI, profesor distinguido de temas relacionados en análisis de grandes volúmenes de datos, big data y data analytics, ha investigado profundamente, en temas como la inteligencia am- biental trabaja de la mano con Big data, en lo cual ha llegado a conclusiones interesantes que aportan significativamente al presente trabajo de grado:

1. Aclara que el término “big data”, debe desaparecer por el de “smart data” el tamaño no importa sólo la calidad y utilidad del dato.

2. Smart data y AmI deberían permitir detectar causas ocultas y potenciales secuencias, pudiendo realizar hipótesis y modelización.

3. Smart data y AmI permiten estudiar el histórico de datos y retroalimentar el sistema con la información de escenarios del pasado, para hacer por ejemplo análisis de hábitos del adulto mayor.

4. Generar nuevos datos e información útil, para el sistema y los usuarios que lo usan.

5. No es necesario tener grandes volúmenes de información para trabajar smart data, pues cuanto más “fitness” sea la calidad de los datos, el rendimiento y resultados que se ob- tenga será mucho mejor.

6. Smart data puede generar modelos predictivos con AmI, para hacer predicciones futu- ras, analizar riesgos y mejorar el rendimiento del entorno donde habita el adulto mayor.

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2.2.3 Análisis de Datos – Data Analytics

El estadista y matemático americano John Wilder Tukey [80], define en su libro “the future of the data analysis” publicado en 1961, por primera vez la definición del concepto data analy- tics cómo: el procedimiento de análisis de datos, el cual debe contemplar las técnicas para interpretación de resultados, la planificación de recolección de datos para ser más precisos, y las estadísticas y matemáticas que se deben aplicar a esos datos para ser entendidos.

Bernard Marr, escritor de tecnología de la revista Forbes, publico en un artículo [81] titulado

“big data: 20 mind-boggling facts everyone must read”, que los datos producidos por IoT y AmI están creciendo cada día más, marcando una tendencia clara en donde se afirma que, en el año 2020, alrededor de 1.7 megabytes de información nueva, va a ser creado por cada persona del planeta tierra. Mencionado esto, es de suma importancia investigar e indagar en te- mas cómo data science, big data y data analytics [82], ya que muchas áreas de TI del futuro se basarán en esto. Para resumir de manera que ayude a diferenciar, los conceptos mencionados, se explican en la tabla 2:

Término Definición Aplicaciones

Data science

Son las técnicas que se usan para ex- traer ideas e información de los datos, mediante la combinación de estadísti- cas, matemáticas, programación y resolución de problemas.

-Algoritmos de motores de búsqueda en Internet.

-Sistemas de recomendación.

- Anuncios digitales.

Big data

Gartner lo define cómo: big data es una innovadora manera de hacer procesamiento a grandes volúmenes, a alta velocidad, y activos de alta varie- dad de datos.

-Servicios financieros (análisis de clientes, de cumplimiento, de fraude, de operaciones).

-Telecomunicaciones (capacidad de combinar y analizar el gran volumen de datos creado por los clientes).

-Servicio electrónico en línea.

Data analytics

Es la ciencia de examinar datos en bruto con el fin de sacar información, a través de procesos algorítmicos o mecánicos. Se basa en inferencia, ya que deriva conclusiones basado solo en el dato bruto (raw data) que cono- ce.

-Salud (seguimiento, cuidado de la salud, generaría 63 mil millones de ahorros globales).

-Gestión de energía (control y seguimiento a dispositivos de red).

-Gaming (disgustos, gustos y relaciones de usuarios que juegan).

-Viajes (datos sociales y espaciales, deseos y preferencias del cliente).

Tabla 2 data science Vs big data Vs data analytics.

IBM generó un informe ejecutivo titulado “El Valor de la Analítica en la Asistencia Sanita- ria” [83], en la cual mencionan la importancia de implementar Big Data en temas relaciona-

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dos con sectores de la salud. Según IBM a nivel mundial la dinámica de costos sanitarios aumenta, pues las personas están viviendo más tiempo y se están llegando a etapas de la tercera edad muy enfermos, lo que requiere de enfoques novedosos e inteligentes que contribu- yan a ofrecer mejor valor según la dinámica del mercado. Es en este punto donde data analy- tics ofrece un mecanismo que ayuda a las organizaciones de salud a cumplir con las exigen- cias.

Según IBM los factores que motivan a adoptar data analytics en el sector salud y cuidado del adulto mayor son:

1. Procesos médicos ineficientes que no están bien consolidados, debido a la recopilación, uso compartido y utilización ineficaz de la información.

2. Los hospitales de Australia, Canadá, Dinamarca, Francia, Nueva Zelanda, España, Reino Unido y Estados Unidos, tienen muchos errores en sus procedimientos que pueden ser evitables. Pues, los índices de error en hospitales van de 2.9% a 45,8%, y en pacientes hospitalizados, del 7,6% al 51,2% se podrían haber evitado.

3. Los ciudadanos esperan más de los profesionales de la salud, ya que ellos tienen acceso a la información, pero no la hacen publica al usuario de manera fácil usando TICS.

4. El poder de la data analytics, puede representar una ventaja competitiva para acelerar los resultados, pues a través de recopilación de información, generación de informes hasta el análisis de datos y capacidad de predecir un comportamiento, se puede prospe- rar del entorno actual de salud.

El análisis de datos – data analytics se usa para dar cumplimiento a los objetivos de una organización hospitalaria, en este caso puede mejorar la calidad clínica de los adultos mayores, reducir los costos que se gasta en el cuidado médico en el hospital, incrementar los ingresos y así generar un retorno de la inversión (ROI) para quien adopte estos meca- nismos inteligentes. La figura 6, ilustra el resultado de una encuesta a más de 160 ejecu- tivos del sector salud de distintos países realizada por IBM, que justifica porque las em- presas que se quieren destacar utilizan Data Analytics para guiar sus estrategias y realizar investigación y desarrollo de servicios, procedimientos o productos que aporten al bienestar y cuidado médico.

Figura 6 Entrevistas con ejecutivos sanitarios, IBM Institute for Business Value analysis, tomado de [83].