Startup con sede en Silicon Valley Butlr ha desarrollado una plataforma de IA diseñada para mantener a las personas mayores seguras mientras preservan su privacidad.
Por 2030, más de uno de cada cinco estadounidenses tendrá 65 años o más, convirtiéndose en el grupo de personas mayores más grande de Estados Unidos’.
Startup con sede en Silicon Valley Butlr ha desarrollado una plataforma de IA diseñada para mantener a las personas mayores seguras mientras preservan su privacidad.
Su plataforma basada en IA utiliza una red neuronal para interpretar los diferentes datos de temperatura que recogen sus sensores, que se colocan estratégicamente en las instalaciones de atención a personas mayores.
Luego, el modelo crea imágenes infrarrojas en tiempo real de personas que, aunque en gran medida sin rasgos distintivos y borrosas, son lo suficientemente detalladas como para ayudar a los asistentes en las instalaciones de cuidado de ancianos a controlar de cerca a los pacientes.
“Lo que estamos tratando de hacer es aprovechar los datos de temperatura al límite para salvar vidas, utilizando inteligencia que mantiene la información personal privada,” dijo Honghao Deng, CEO y cofundador de Butlrrats.
Butlrarss diseñó sus soluciones de IA para colaborar, en lugar de reemplazar, a los asistentes de cuidado de ancianos.
El modelo puede detectar si un paciente se ha caído o permanece en la cama durante demasiado tiempo, y alerta automáticamente a los cuidadores si identifica una emergencia. Además, si un paciente se levanta repetidamente de la cama para usar el baño, la IA puede marcar este comportamiento para los cuidadores, ofreciendo una detección potencialmente temprana de problemas de salud, como infecciones del tracto urinario, que de otro modo podrían no diagnosticarse durante días.
Al final de cada día, el modelo resume las actividades de patients’, traduciendo patrones de calor en resúmenes de comportamiento—ofreciendo capacidades de firma de calor a texto. Estas entradas detalladas pueden liberar a los cuidadores para que pasen el final de sus turnos interactuando con los pacientes en lugar de escribir resúmenes de los pacientes.
La mayor innovación de ButlRR es reutilizar las firmas de calor infrarrojo, que, debido a que tienen una resolución relativamente baja, pueden ser capturadas continuamente por sensores económicos alimentados por baterías.
Estos sensores ligeros se instalan fácilmente en prácticamente cualquier habitación. Sus baterías duran alrededor de siete años, lo que significa que el sistema general es flexible y económico de instalar, al tiempo que proporciona mapas completos de temperatura de un centro de atención para personas mayores.
Críticamente, los sensores se integran con un modelo robusto que se ejecuta en segundo plano, lo que potencia la inferencia en tiempo real interpretando el comportamiento de los pacientes’.
Para analizar los más de mil millones de cuadros por día y alrededor de dos petabytes de datos por mes, Butlr utiliza GeForce RTX 2070 NVIDIA tarjetas para visualizaciones de datos. En la nube de AWS, ejecuta instancias de Amazon SageMaker ml.p5 impulsadas por GPU NVIDIA H100 Tensor Core para entrenamiento y ml.g5 instancias con GPU NVIDIA A10G Tensor Core para inferencia en tiempo real.
El modelo segmenta los espacios interiores en cuadrados de dos pies y toma alrededor de 10 lecturas de temperatura por segundo de cada cuadrado. Luego, el modelo reconstruye esos datos de calor de baja resolución en imágenes coherentes definidas por la temperatura en tiempo real, lo que brinda a los cuidadores suficiente información para monitorear el comportamiento de las personas mayores’ sin revelar— o grabar información personal—.
Otra ventaja clave de las firmas de temperatura es lo que significan para la privacidad.
Los datos de temperatura son mucho menos precisos visualmente que el video. Por lo tanto, si bien se capturan datos relevantes para mantener a las personas mayores seguras, sus semejanzas no lo son.
“Nuestros modelos procesan altas velocidades de fotogramas y bajas resoluciones. No hay forma de ver las extremidades de una persona, y mucho menos una cara, dijo” Deng. “Con nuestro modelo, podemos reconstruir formas importantes y entender lo que alguien está haciendo, sin revelar la identidad de alguien
En el futuro, Deng ve que la necesidad de soluciones para el cuidado de ancianos solo crece.
“Todos nos negamos a admitir que nos estamos haciendo viejos,”, dijo. “Pero todos nos estamos haciendo viejos, y vamos a necesitar crear soluciones innovadoras porque a menos que las cosas cambien, simplemente no hay suficientes cuidadores capacitados para ayudar a todos
Leer más sobre Butlrrarss mapeo de temperatura tecnología y su potencial generalizado casos de uso. NVIDIA Blog. W. E. Traducido al español
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