Nueva tecnología utiliza monitoreo en cabina para detectar el inicio temprano de demencia en conductores

Investigadores de la Universidad de Florida del Sur (FAU) están llevando a cabo un estudio revolucionario que emplea sistemas de monitoreo en cabina de código abierto y sensores de IA en vehículos para evaluar a los conductores por su riesgo de demencia. Este enfoque innovador tiene como objetivo proporcionar advertencias tempranas de cambios cognitivos, un paso crucial hacia la mejora de la seguridad vial.

La necesidad de tal tecnología está subrayada por estadísticas preocupantes: se estima que entre 4 y 8 millones de adultos mayores con deterioro cognitivo leve están conduciendo actualmente en los Estados Unidos, y uno de cada tres desarrollará demencia dentro de cinco años. Las personas con demencia progresiva eventualmente no pueden conducir de manera segura, pero muchas permanecen inconscientes de su deterioro cognitivo.

El estudio examina sistemáticamente cómo el sistema de monitoreo en cabina puede detectar comportamientos de conducción anómalos indicativos de deterioro cognitivo. Pocos estudios han informado sobre el uso de sensores continuos y no intrusivos y dispositivos de monitoreo relacionados para detectar variabilidades sutiles en el desempeño de actividades cotidianas altamente complejas a lo largo del tiempo.

“Se ha encontrado que las neuropatologías de la enfermedad de Alzheimer están en los cerebros de conductores mayores muertos en accidentes de tráfico que ni siquiera sabían que tenían la enfermedad y no tenían signos aparentes de ella”, dijo la profesora Ruth Tappen, investigadora principal. “El propósito de nuestro estudio surgió de la importancia de identificar la disfunción cognitiva lo antes y de manera más eficiente posible. Los sistemas de sensores instalados en los vehículos de conductores mayores pueden detectar estos cambios y podrían generar advertencias tempranas de posibles cambios en la cognición.”

Diseño de estudio longitudinal

Diseño de estudio longitudinal

El estudio emplea un diseño longitudinal naturalista para obtener información continua sobre el comportamiento de conducción, que se compara con los resultados de extensas pruebas cognitivas realizadas cada tres meses durante tres años. Se instalan una cámara orientada al conductor, una cámara frontal y una unidad de telemática en el vehículo, y los datos se descargan cada tres meses cuando se administran las pruebas cognitivas.

Los investigadores están evaluando comportamientos de conducción anómalos como perderse, ignorar señales de tráfico y letreros, eventos de casi colisión, distracción y somnolencia, tiempo de reacción y patrones de frenado. También están analizando patrones de viaje, incluyendo el número de viajes, millas conducidas, millas en autopista, conducción nocturna y diurna, y conducción en clima severo.

Enfoque de hardware y software de código abierto

La red de sensores en el vehículo desarrollada por investigadores de FAU en el College of Engineering and Computer Science utiliza componentes de hardware y software de código abierto para reducir el tiempo, los riesgos y los costos asociados con el desarrollo de unidades de sensores en vehículos. Los sistemas de sensores en cabina están diseñados para ser simples y compactos, minimizando el cableado complejo, el tamaño del sensor y la cantidad de sensores para garantizar que no sean intrusivos. 

Cada sistema de sensor en el vehículo comprende dos unidades de sensores distribuidas: una para datos de telemática y la otra para datos de video. La unidad de medición inercial procesa datos para determinar frenadas bruscas, aceleraciones, giros y datos de GPS. La unidad de video tiene funciones de IA integradas que analizan el video en tiempo real, incluyendo índices orientados al conductor como detección de rostro, detección de ojos, bostezos, distracción, fumar y uso del teléfono móvil, así como índices de comportamiento como la