El artículo presenta un sistema basado en lógica difusa para descubrir patrones de comportamiento a partir de sensores en hogares inteligentes, validado con datos reales de pacientes crónicos.
Jaén, mayo de 2025 – Los investigadores David Díaz-Jiménez, José Luis López Ruiz y Macarena Espinilla Estévez, miembros del equipo del proyecto MicroChip4Age de la Universidad de Jaén junto al investigador Carlos Fernández Basso de la Universidad de Granada, han publicado un nuevo trabajo en la revista científica Information Fusion, una de las publicaciones de mayor impacto internacional en el ámbito de la inteligencia artificial y la fusión de datos.
El artículo, titulado “Extraction of Frequent Behaviours in Activity Recognition Using Fuzzy Processing and Fuzzy Association Rules”, propone un sistema innovador que emplea fusión de datos sensoriales y lógica difusa para identificar patrones de comportamiento frecuentes en el entorno doméstico, especialmente en personas mayores o con enfermedades crónicas como la diabetes tipo II.
Inteligencia artificial interpretable para el cuidado inteligente
La metodología presentada combina técnicas avanzadas de minería de datos, procesamiento difuso y sistemas de localización en interiores, generando reglas de comportamiento comprensibles y relevantes para profesionales de la salud. El sistema ha sido validado con éxito en un entorno real: una vivienda sensorizada en Cabra (Córdoba, España), demostrando su utilidad para optimizar rutinas, detectar hábitos no saludables y anticipar riesgos.
Uno de los elementos más innovadores del trabajo es la capacidad de este sistema para extraer conocimiento interpretable, lo que facilita su integración en entornos clínicos y sociales donde la comprensión por parte del personal no técnico es clave para la toma de decisiones.
Contribución al núcleo tecnológico de MicroChip4Age
Este trabajo se enmarca en los desarrollos tecnológicos de MicroChip4Age, aportando al núcleo metodológico del sistema mediante el uso de lógica difusa aplicada a datos procedentes de sensores distribuidos y pulseras de actividad. La publicación confirma la madurez científica y técnica del proyecto, y refuerza su proyección en el ámbito de la IA aplicada a la salud y el envejecimiento activo.
