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Solana Sánchez, Javier and Gárate Barreiro, F.J. and García Rudolph, A. and Sánchez Carrión, R. and Hernando Pérez, María Elena and Opisso, Eloy and Gómez Aguilera, Enrique J. (2016). Plataforma PERSSILAA: Algoritmos y herramientas de ayuda a la decisión para la prevención de la fragilidad en personas mayores. In: "XXXIV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2016)", 23/11/2016 - 25/11/2016, Valencia, España. ISBN 978-84-9048-531-6. pp. 143-146.
Title: | Plataforma PERSSILAA: Algoritmos y herramientas de ayuda a la decisión para la prevención de la fragilidad en personas mayores |
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Author/s: |
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Item Type: | Presentation at Congress or Conference (Article) |
Event Title: | XXXIV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2016) |
Event Dates: | 23/11/2016 - 25/11/2016 |
Event Location: | Valencia, España |
Title of Book: | XXXIV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2016) |
Date: | 2016 |
ISBN: | 978-84-9048-531-6 |
Subjects: | |
Faculty: | E.T.S.I. Telecomunicación (UPM) |
Department: | Tecnología Fotónica y Bioingeniería |
Creative Commons Licenses: | Recognition - No derivative works - Non commercial |
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El Proyecto PERSSILAA "PERsonalised ICT Supported Services for Independent Living and Active Ageing" es un proyecto europeo financiado por el FP7 en el que se desarrolla y valida un nuevo modelo de servicio, para detectar y prevenir la fragilidad en comunidades de personas mayores, integrando los dominios cognitivos, físico y nutricional. PERSSILAA se compone de distintos módulos, screening, monitorización y entrenamiento. En este artículo se describen los algoritmos y herramientas que se utilizarán en el intelligent core de la plataforma PERSSILAA compuesto por distintos métodos computacionales que permiten extraer conocimiento, reconocimiento de patrones, clasificación y detección automática de cambios cubriendo los dominios cognitivo, físico y nutricional a partir de los datos generados por los distintos módulos y el contexto particular del usuario. Hasta el momento, 573 usuarios han participado en el estudio, que han sido agrupados en 8 clusters diferentes, obteniendo un alto grado de personalización gracias a los algoritmos implementados.
Item ID: | 46476 |
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DC Identifier: | https://oa.upm.es/46476/ |
OAI Identifier: | oai:oa.upm.es:46476 |
Deposited by: | Memoria Investigacion |
Deposited on: | 27 Jun 2017 16:16 |
Last Modified: | 27 Jun 2017 16:16 |