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Cutting-edge insoles with advanced characteristics for medical and sports applications

Información del proyecto

Identificador del acuerdo de subvención: 867928

  • Fecha de inicio

    1 Junio 2019

  • Fecha de finalización

    30 Noviembre 2019

Financiado con arreglo a:

H2020-EU.3.

H2020-EU.2.3.

H2020-EU.2.1.

  • Presupuesto general:

    € 71 429

  • Aportación de la UE

    € 50 000

Coordinado por:

CY.R.I.C CYPRUS RESEARCH AND INNOVATION CENTER LTD

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Una nueva plantilla podría reducir las lesiones laborales y mejorar la productividad

Comprender mejor la forma en que movemos nuestros cuerpos podría reducir las lesiones, así como mejorar el rendimiento y el bienestar. La mayoría de los sistemas que miden dichos movimientos son caros y poco precisos, pero Insofeet es una plantilla que puede analizar con precisión el movimiento corporal en tiempo real y de forma rentable.

Salud
© CYRIC

El análisis de la marcha mide las fuerzas que se ejercen en partes de nuestro cuerpo cuando los pies entran en contacto con el suelo. Comprender mejor dichas fuerzas podría mejorar la seguridad en el lugar de trabajo, así como ayudar a los pacientes a recuperarse de enfermedades y lesiones, a la vez que incrementa el rendimiento deportivo. Hasta hace poco, el análisis de la marcha requería el uso de equipos caros, como cámaras de captura de movimientos, placas de fuerza y alfombras de presión, en entornos de laboratorio. No ha sido hasta recientemente que han surgido sistemas de análisis de la marcha vestibles e inalámbricos. El apoyo de la Unión Europea al proyecto InsoFeet ayudó a la empresa responsable del proyecto, CyRIC, a desarrollar un plan de negocio para su prototipo de plantilla vestible de bajo coste y su plataforma de «software» de aprendizaje automático para el análisis de la marcha. Los análisis en el laboratorio han verificado la precisión de la plantilla en la detección de los movimientos perjudiciales de los pies para los trabajadores, especialmente de las personas que manipulan manualmente cargas en almacenes, fábricas y obras. Se determinó que la precisión del sistema era comparable a la de los sistemas profesionales de análisis de la marcha más caros, lo cual augura una revolución en la gestión de la seguridad para el sector de la salud y seguridad en el trabajo. La solicitud de patente está pendiente.

Mayor precisión en el análisis de la marcha y la gestión de la carga

Insofeet se creó para ayudar a prevenir trastornos y lesiones musculoesqueléticos, proponer estrategias de gestión de la carga para mejorar la seguridad, además de incrementar la eficiencia del movimiento y el control corporal de los trabajadores. La tecnología consta de una disposición por capas de sensores de fuerza en miniatura en el interior de una plantilla, que se puede adaptar para diversos tipos de calzado. Este sistema mide con precisión la distribución de las fuerzas reales en el pie (incluida la carga que manejan los trabajadores), así como otros elementos relacionados con la marcha, como la trayectoria del centro de masa de un trabajador en cada momento. Las mediciones son recopiladas en tiempo real por unos componentes electrónicos integrados en ambas plantillas, que las envían inalámbricamente para ser analizadas por algoritmos. Posteriormente, la información se presenta a los usuarios a través de un teléfono o reloj inteligente. Si el análisis de la marcha detecta patrones de movimiento perjudiciales, el sistema avisa a los trabajadores y supervisores. «En la actualidad, no hay ninguna tecnología de la competencia que pueda ofrecer una información tan precisa como la nuestra. Ofrecer más información en tiempo real sobre la distribución de fuerzas o pesos del trabajador, junto con nuestro sistema de alerta, ayuda a los responsables de la salud y seguridad en el trabajo a prevenir y reducir las lesiones profesionales», comenta Panayiotis Philimis, coordinador del proyecto y director general de CyRIC (empresa responsable del proyecto). El prototipo de InsoFeet se probó en múltiples lugares de trabajo como fábricas y almacenes. La tecnología fue capaz de identificar con precisión acciones sencillas como andar, correr y levantar cargas, así como patrones mucho más avanzados como posturas problemáticas de levantamiento de carga y la fatiga. Gracias al algoritmo de aprendizaje automático, el prototipo alcanzó una precisión del 99 % a la hora de identificar cuando un trabajador levantaba un peso que superaba las normas de salud y seguridad en el trabajo o que adoptaba posturas inadecuadas. Las pruebas cumplieron todos los requisitos establecidos por los gestores de salud y seguridad en el trabajo, quienes codiseñaron y participaron en los estudios, y se generaron muy pocas falsas alarmas o avisos.

Mejora de la protección y el rendimiento

Según cifras de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), en todo el mundo, 151 trabajadores tienen un accidente relacionado con el trabajo cada 15 segundos y uno de estos es mortal. En 2017, el coste de las lesiones profesionales para la Unión Europea fue de 260 000 millones de euros por lo que refiere a los casos no mortales y de 216 000 millones de euros por lo que refiere a los casos mortales. «Insofeet es única porque combina la ciencia de la biomecánica con la precisión de los sistemas de análisis de la marcha, y es más asequible que cualquier otra tecnología existente», destaca Philimis. El equipo busca ahora inversiones adicionales para mejorar la tecnología antes de su comercialización, como el desarrollo ulterior de los algoritmos y la realización de pruebas piloto a gran escala en distintas industrias.

Palabras clave

InsoFeet, plantilla, lesiones, bienestar, movimiento corporal, seguridad en el lugar de trabajo, marcha, salud y seguridad en el trabajo, levantamiento, cargas, fábricas, almacenes

Información del proyecto

Identificador del acuerdo de subvención: 867928

  • Fecha de inicio

    1 Junio 2019

  • Fecha de finalización

    30 Noviembre 2019

Financiado con arreglo a:

H2020-EU.3.

H2020-EU.2.3.

H2020-EU.2.1.

  • Presupuesto general:

    € 71 429

  • Aportación de la UE

    € 50 000

Coordinado por:

CY.R.I.C CYPRUS RESEARCH AND INNOVATION CENTER LTD