El futuro del cuidado de los adultos mayores está aquí: es la inteligencia artificial

Kellye Franklin recuerda la devastación cuando su padre, ahora de 81 años, un leal veterano de la fuerza aérea, trató de prepararse su propio desayuno una mañana. Siete cajas de cereal abiertas en el piso de la sala con leche vertida directamente en cada una de ellas. Más tarde, lo diagnosticaron con demencia moderada a severa.

Sin embargo, Franklin, de 39 años, quien es la única hija de su padre y su principal cuidadora, ya no se preocupa por que eso se repita ahora.

A fines de 2019, tenía sensores de movimiento conectados a un sistema de inteligencia artificial (IA) en la casa de dos pisos que ella y su padre comparten en Inglewood, en el condado de Los Ángeles. Los sensores en la parte superior de las puertas y en algunas habitaciones monitorean los movimientos y aprenden los patrones de actividad diaria de los dos, enviando alertas al teléfono de Franklin si el comportamiento normal de su padre se desvía: por ejemplo, si sale y no regresa rápidamente.

“Hubiera recibido una alerta tan pronto como él entró a la cocina esa mañana”, dice ella, porque hubiera sido fuera de lo común que su papá estuviera en la cocina, especialmente tan temprano. Franklin dice que el sistema la ayuda a “mantener la cordura”, aliviando un poco el peso de un trabajo las 24 horas del día.

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Bienvenido a la nueva forma de cuidar en la década de 2020: en las sociedades ricas, las computadoras guían las decisiones sobre el cuidado de los adultos mayores, algo que lo detona la escasez de cuidadores, una población que envejece, y familias que desean que las personas mayores permanezcan en sus propios hogares por más tiempo. En los últimos años ha surgido una gran cantidad de las llamadas empresas de “tecnología de la edad” para vigilar a los adultos mayores, en particular a aquellos con deterioro cognitivo. Sus soluciones entran a la atención domiciliaria, la asistencia en la vida diaria y las instalaciones de enfermería.

La tecnología puede liberar a los cuidadores humanos para que puedan ser “tan eficientes como sea posible”, resume Majd Alwan, director ejecutivo del Centro de Tecnologías de Servicios para el Envejecimiento de LeadingAge, una organización sin fines de lucro que representa a los proveedores de servicios para el envejecimiento.

Pero si bien existen beneficios potenciales de la tecnología en términos de seguridad para las personas mayores y un respiro para los cuidadores, algunos también se preocupan por sus posibles daños. Surgen preguntas sobre la precisión de los sistemas, así como acerca de la privacidad, el consentimiento y el tipo de mundo que queremos para nuestros mayores. “Estamos presentando estos productos basándonos en este entusiasmo de que son mejores que lo que existe, y creo que eso es una suposición”, dice Alisa Grigorovich, gerontóloga que también ha estado estudiando esa tecnología en el Instituto KITE-Toronto de Rehabilitación, University Health Network, Canadá.

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La tecnología para ayudar a mantener a las personas mayores seguras se ha utilizado durante mucho tiempo. Piensa en los colgantes de alerta vital y las llamadas “cámaras de niñera” instaladas por familias que temen que sus seres queridos sufran maltrato. Pero incorporar sistemas que utilizan datos para tomar decisiones, lo que ahora llamamos IA, es nuevo. Los sensores cada vez más baratos recopilan muchos terabytes de datos que luego son analizados por scripts de computadora, conocidos como algoritmos, para inferir acciones o patrones en las actividades de la vida diaria y detectar si las cosas pudiesen estar mal.

Una caída, un “comportamiento errático” o un cambio en el número o la duración de las visitas al baño que podrían indicar un problema de salud (como una infección del tracto urinario o deshidratación) son algunas de las cosas que activan las alertas para los cuidadores. Los sistemas utilizan de todo, desde sensores de movimiento hasta cámaras e incluso lidar, un tipo de escaneo láser utilizado por los automóviles autónomos, para monitorear espacios. Otros monitorean a las personas que usan dispositivos potables (wearables).

CarePredict, un dispositivo similar a un reloj que se usa en el brazo dominante, puede rastrear la actividad específica en la que es probable que una persona participe al considerar los patrones en sus gestos, entre otros datos. Si los movimientos repetitivos de alimentación no se detectan como se esperaba, se alerta a un cuidador. Si el sistema identifica que alguien está en el baño y detecta una postura sentada, se puede inferir que la persona “está usando el baño”, señala una de sus patentes.

El sistema que usan en casa los Franklin se llama People Power Family. Una adición al sistema, dirigida a las agencias de atención, incluye informes diarios que rastrean cuándo alguien se quedó dormido, si se bañó y las visitas al baño. “Puedes administrar más clientes con menos cuidadores”, dice el video promocional.

Los grandes letreros azules de advertencia dicen “Grabación de video para la detección y prevención de caídas” en la unidad de atención de demencia del tercer piso de Trousdale, una comunidad privada de ancianos en Silicon Valley donde un pequeño departamento cuesta desde 7,000 dólares mensuales.

A fines de 2019, SafelyYou, una startup del área de la Bahía, instaló su tecnología de detección de caídas basada en inteligencia artificial para monitorear 23 departamentos (está encendida en todos menos en uno, donde la familia no dio su consentimiento). Una sola cámara colocada discretamente en lo alto de la pared de cada dormitorio monitorea continuamente la escena.

Si el sistema de IA, que ha sido entrenado en el acervo gráfico en constante expansión de SafelyYou, detecta una caída, se alerta al personal. Las imágenes, que se guardan solo si un evento activa el sistema, pueden ser evaluadas por los paramédicos en la sala de control de Trousdale para ayudar a decidir si alguien necesita ir al hospital (¿se habrá golpeado la cabeza?), y por personal designado para analizar qué cambios podrían evitar que la persona vuelva a caer.

“Hemos reducido nuestros viajes al hospital quizá en un 80%”, dice Sylvia Chu, directora ejecutiva de la instalación. El sistema ha capturado todas las caídas de las cuales tiene conocimiento, aunque, agrega, a veces resulta que la persona está en el suelo intencionalmente, por ejemplo, para encontrar algo que se ha caído al suelo. “No quiero decir que sea una falsa alarma… pero no es una caída per se”, dice. Y enfatiza que eso no es un problema: a menudo, el residente todavía necesita ayuda para levantarse y el personal está feliz de ayudar.

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“Todavía estamos rascando la superficie”, cuando se trata de precisión, dice George Netscher, fundador y director ejecutivo de SafelyYou. Las no caídas, a las que la compañía se refiere como “eventos en el suelo”, de hecho, activan el sistema alrededor del 40% del tiempo, dice, y se refiere a alguien arrodillado en el suelo para orar como ejemplo. Netscher dice que si bien es bueno reducir la tasa de error, es mejor prevenir que lamentar.

Las empresas también deben pensar en los sesgos. Los modelos de IA a menudo se entrenan en bases de datos del comportamiento de sujetos anteriores, que pueden no representar a todas las personas o situaciones. Los problemas con los prejuicios raciales y de género han sido bien documentados en otras tecnologías basadas en la inteligencia artificial, como el reconocimiento facial, y también podrían existir en este tipo de sistemas, dice Vicente Ordóñez-Romón, experto en visión por computadora de la Universidad de Virginia.

Eso incluye prejuicios culturales. CarePredict, el dispositivo portátil que detecta los movimientos al comer, no se ha ajustado para las personas que comen con palillos en lugar de tenedores, a pesar de su reciente lanzamiento en Japón. Está en la lista de tareas pendientes, dice Satish Movva, fundador y director ejecutivo de la empresa.

De acuerdo con Clara Berridge, que estudia las implicaciones de las tecnologías digitales utilizadas en el cuidado de los ancianos en la Universidad de Washington, la intrusión de la privacidad en los adultos mayores es uno de los riesgos más preocupantes. También teme que pueda reducir la interacción humana y la atención práctica, que ya falta en muchos lugares, empeorando el aislamiento social de los adultos mayores.

En 2014, Berridge entrevistó a 20 ancianos de bajos ingresos sin deterioro cognitivo en un edificio de departamentos que usaba un sistema de monitoreo basado en inteligencia artificial llamado QuietCare, el cual se basa en la detección de movimientos. El sistema detona una llamada del operador a los residentes, que se extiende a los miembros de la familia si es necesario, en casos como una posible caída en el baño, no salir del dormitorio, una baja significativa en la actividad general o un cambio significativo en el uso nocturno del baño.

Lo que Berridge descubrió fue condenatorio. La expectativa de las rutinas incorporadas en el sistema interrumpió las actividades de los ancianos y los hizo cambiar su comportamiento para tratar de evitar alertas innecesarias que pudieran molestar a sus familias. Una mujer dejó de dormir en su sillón reclinable porque temía que mostrara inactividad y activara una alerta. Otros se apresuraban en el baño por temor a las consecuencias si se quedaban demasiado tiempo.

Algunos residentes suplicaron que se quitaran los sensores, aunque otros estaban tan solos que intentaron jugar con el sistema para poder charlar con el operador.

Un portavoz de PRA Health Sciences, que ahora fabrica QuietCare, señaló que la configuración estudiada en el documento era una versión de hace tiempo y que la versión actual de QuietCare solo se instala en centros de vida asistida donde se notifica al personal del local, en lugar de los familiares, sobre los cambios en los patrones de los pacientes o desviaciones en sus tendencias.

Las entrevistas de Berridge también revelaron algo más preocupante: evidencias de coerción benevolente por parte de los trabajadores sociales y miembros de la familia para lograr que los ancianos adopten la tecnología. Existe un “potencial de conflicto”, dice Berridge. Otro de sus estudios ha encontrado grandes diferencias en el entusiasmo por los sistemas de monitoreo en el hogar entre las personas mayores y sus hijos adultos. Estos últimos estaban entusiasmados.

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Aunque a veces los adultos mayores ganan. La startup Cherry Labs está cambiando parcialmente porque tuvo problemas para obtener el consentimiento de las personas mayores. Su sistema de monitoreo doméstico, Cherry Home, cuenta con hasta seis cámaras de inteligencia artificial con grabadoras de sonido para capturar el comportamientos preocupantes y emitir alertas; reconocimiento facial para distinguir a otros en el espacio, como cuidadores de personas mayores; y la capacidad de los familiares o cuidadores de ver cómo le va a la persona mayor en tiempo real.

Pero Max Goncharov, su cofundador y director ejecutivo, señala que el negocio ha sido difícil, sobre todo porque los hijos adultos no pudieron convencer a sus padres de que acepten el sistema. “Los adultos mayores estaban en contra”, dice. Cherry Labs ahora tiene una aplicación diferente: enfoca su tecnología en lugares de trabajo industriales que desean monitorear la seguridad de los empleados.

Franklin, en Inglewood, afirma que el hecho de que su sistema use sensores de movimiento en lugar de cámaras es un gran problema. Ella y su padre, Donald, son afroamericanos y no podía imaginarse que su padre se sintiera cómodo con un sistema basado en videos. “Nació en 1940 en el sur y ha visto la evolución y el retroceso en cuestiones raciales. Definitivamente tiene algunas cicatrices. Hay varias partes de nuestra cultura estadounidense de las que desconfía”, dice Franklin.

Ella ha hecho todo lo posible para explicar el sistema de monitoreo, por el que ahora paga 40 dólares al mes, de manera simple y sin dorar la píldora. En su mayor parte, él se siente a gusto, siempre y cuando eso le ayude a su hija.

“Nunca quiero ser una carga“, cuenta. Pero también quiere que ella sepa que tiene un plan si alguna vez deciden que la tecnología es demasiado invasiva: pueden mudarse de su casa y alquilarla a otra persona.

“Tienes que tener una bolsa de trucos para protegerte de la bolsa de trucos (de los sensores)”, le dice. “Sigo siendo tu padre, no importa cuántos sensores tengas“.