INSENSION: Plataforma inteligente personalizada para la interacción con servicios digitales de personas con discapacidades de aprendizaje profundas y múltiples

INSENSION dio respuesta a una necesidad concreta: las personas con PIMD solo pueden interactuar con su entorno mediante medios no convencionales y no simbólicos, lo que limita su acceso a los servicios digitales y su capacidad de decisión sobre su propio entorno. La plataforma proporcionó los medios tecnológicos para reconocer, de forma transparente y adaptada individualmente, las señales de comportamiento de cada persona, detectando patrones asociados a situaciones concretas. Estos patrones se concretaron en intenciones afectivas, como la aprobación o desaprobación ante una situación dada, que el sistema comunicó al servicio de ayuda.

Los objetivos del proyecto fueron:

• Desarrollar una plataforma TIC capaz de reconocer señales de comportamiento no simbólicas de forma adaptada a cada persona.
• Traducir los patrones de comportamiento detectados en intenciones afectivas comunicables a los servicios de asistencia.
• Aumentar la capacidad de autodeterminación y la calidad de vida de las personas con PIMD.

La arquitectura del sistema se articuló en cuatro módulos de reconocimiento del comportamiento: gestos corporales, expresiones faciales, vocalización y parámetros fisiológicos. Su integración requirió técnicas avanzadas de inteligencia artificial y modelos de última generación de internet de las cosas.

El proyecto reunió a un consorcio interdisciplinar de especialistas en informática, educación especial y atención a personas con discapacidad intelectual, con la participación directa de personas con PIMD y de sus cuidadores a lo largo de todo el proceso de investigación y desarrollo, bajo un paradigma de diseño inclusivo. Fue el primer estudio de estas características realizado en centros reales de atención a personas con PIMD. Entre sus resultados destacados, la plataforma demostró capacidad para reducir de forma sustancial el tiempo que un cuidador necesita para aprender a interpretar las señales comunicativas de una persona con PIMD, un proceso que en el entorno doméstico puede prolongarse durante meses. El consorcio desarrolló además dos cuestionarios de evaluación de la interacción y la comunicación, y recopiló datos sobre esta población en el Global PIMD Atlas.

La participación de CTIC se centró en el desarrollo de la inteligencia artificial de dos de los cuatro módulos principales de la plataforma: el reconocimiento de gestos corporales y el reconocimiento de expresiones faciales. Para ello aplicó técnicas de aprendizaje automático orientadas al reconocimiento de patrones y modelos de deep learning para la detección de puntos característicos faciales y corporales.