El sensor
Se sujeta al calzado con un clip o una banda elástica y registra el movimiento del pie más de 100 veces por segundo.
Tecnología del CSIC para la prevención de caídas
Analizamos la marcha para prevenir caídas
Dos pequeños sensores en el calzado y un paseo de menos de un minuto. Moverics mide cómo camina la persona y estima su riesgo de caídas y su fragilidad, con un informe claro para el profesional.
- Desarrollado en el CSIC
- Probado con cientos de personas mayores
- App y consola gratuitas
Un laboratorio de análisis de la marcha que cabe en el bolsillo
Rápido
Menos de dos minutos por evaluación y el resultado en segundos.
Preciso
Error inferior al 2 % en velocidad y longitud de zancada frente a sistemas ópticos de laboratorio, también con distintas formas de caminar.
Sencillo
Sin calibraciones ni montajes: la App guía cada paso con la voz.
Por qué importa
Las caídas son uno de los grandes problemas de salud de las personas mayores
842.000muertes por caídas en el mundo en 2023
2.ªcausa de muerte por lesión no intencionada
71 %de esas muertes, en mayores de 60 años
La buena noticia: el ejercicio físico (de equilibrio, fuerza y flexibilidad) reduce las caídas en torno a un 23 %. La clave es detectar el riesgo a tiempo y comprobar si mejora.
Fuente: Organización Mundial de la Salud, nota descriptiva «Caídas».
Qué es Moverics
Un sistema, tres piezas
Todo lo necesario para medir la marcha fuera del laboratorio, sin calibraciones ni montajes.
La App
Guía la prueba paso a paso, con instrucciones habladas, y enseña el resultado en el momento. Android e iOS.
La consola web
El historial de cada persona, su evolución, informes en PDF, estudios con varios centros y analítica para investigación.
Cómo funciona
Fácil de usar, en cualquier sitio
Una evaluación completa se hace en menos de dos minutos, en la consulta, en el pasillo de una residencia o en casa.
1Coloca los sensores
Uno en cada zapato, con el clip en los cordones o con la banda. Sin cables.
2Pulsa empezar
La App da las instrucciones en voz alta. La persona espera quieta unos segundos.
3Camina
Ida y vuelta a su paso habitual, hasta unos 30 pasos: menos de un minuto.
- 4
Mira el resultado
En segundos: riesgo de caídas, fragilidad y parámetros de la marcha, con informe en PDF.
Guía rápida en vídeo
En dos minutos: qué trae la funda, cómo se carga y se coloca el sensor, y cómo se hace una evaluación.
- Sin laboratorio ni calibraciones.
- También sin móvil: se graba con el botón del sensor y los datos se suben solos por WiFi.
- Con uno o dos sensores; con dos, además, la simetría entre los pies.
Qué mide
Sencillo por fuera, potente por dentro
Cada paseo se convierte en información clínica útil, lista para decidir y para seguir la evolución.
Modelo de riesgo de caídas: AUC 0,84 en validación cruzada y 0,92 en una cohorte externa.
Riesgo de caídas
Índice de 0 a 100 con un modelo de aprendizaje automático entrenado con 158 personas mayores y comprobado en otra cohorte independiente.
Fragilidad
Robusto, prefrágil o frágil, con el nivel de confianza del modelo.
25 parámetros de marcha
Velocidad, zancada, cadencia, fases del paso, elevación y ángulos del pie, giros y regularidad.
Los dos pies
Asimetrías y doble apoyo cuando se usan dos sensores.
Evolución
Compara evaluaciones y muestra si una intervención está funcionando.
Informes y datos
Informe en PDF, exportación a Excel, cuadernos de recogida de datos y analítica estadística integrada.
Ejemplo real
Mira un informe completo
El informe y los datos de una evaluación de verdad: una mujer mayor de la base abierta GSTRIDE, con riesgo de caídas moderado y prefrágil.
Informe clínico (PDF, 10 páginas)
Riesgo de caídas y fragilidad, parámetros de la marcha con su interpretación, ciclo de marcha, orientación del pie y comparación con personas de su edad.
Descargar| Velocidad | 0,90 m/s |
|---|---|
| Longitud de zancada | 1,04 m |
| Cadencia | 103,7 pasos/min |
| Elevación del pie | 5,9 cm |
| Fase de apoyo | 64,3 % |
Datos de la marcha (Excel)
El resumen de cada parámetro y los datos de cada zancada, listos para analizar.
DescargarDatos de la base abierta GSTRIDE (Zenodo, licencia CC BY 4.0). La persona es anónima; su código y su edad aparecen difuminados.¿Quieres ver más ejemplos o una demostración en directo? Escríbenos.
Del dato a la acción
Medir, actuar y volver a medir
Moverics encaja en un ciclo sencillo de prevención: conocer el punto de partida, intervenir y comprobar el efecto.
Evalúa
Una prueba de marcha marca el punto de partida.
Actúa
El profesional pauta ejercicio adaptado de fuerza, equilibrio y flexibilidad, por ejemplo con Vivifil.
Reevalúa
Unas semanas después, la misma prueba muestra el cambio.
Ajusta
Con datos objetivos, se ajusta la intervención y se repite.
Evalúa → Actúa → Reevalúa → Ajusta
Para quién
Pensado para quien cuida de la movilidad
Consultas y hospitales
Una valoración objetiva de la marcha en minutos, sin laboratorio, que se suma a la valoración geriátrica.
Residencias y centros de día
Seguimiento periódico de cada residente para detectar a tiempo la pérdida de movilidad.
Investigación
Estudios con varios centros, datos trazables, exportación y analítica estadística integrada.
Atención en el domicilio
El sensor graba con un solo botón y sube los datos por WiFi, sin necesidad de móvil.
Evidencia
Ciencia detrás de cada paso
Moverics nace de más de una década de investigación en sensores inerciales y análisis de la marcha, con hospitales y universidades.
Publicaciones
- Validation of an IMU-based gait analysis method for assessment of fall risk against traditional methods
- Predictors of fall risk in older adults using the G-STRIDE inertial sensor: an observational multicenter case–control study
- A database with frailty, functional and inertial gait metrics for the research of fall causes in older adults
- A comparative study of gait analysis technologies
- Evaluation of gait parameter estimation accuracy: a comparison between commercial IMU and optical capture motion system
- Detecting fall risk and frailty in elders with inertial motion sensors: a survey of significant gait parameters
- Influence of IMU’s measurement noise on the accuracy of stride-length estimation for gait analysis
Datos abiertos
GSTRIDE
163 personas mayores: valoración clínica y funcional y señales inerciales de la marcha.
Ver en ZenodoProyectos
- MUEVE-TCSIC · IMPULSA-T · 2025–2026
- DISTRIMUSEKDT JU · PCI2024-153514 · 2024–2027
- GAIT2CARETED2021-132429B-I00 · 2022–2024
- INDRIPID2021-122642OB-C43 · 2022–2026
- NextPerceptionH2020-ECSEL-2019-2-RIA · 2020–2023
- G-STRIDEFundación MAPFRE · Ignacio H. de Larramendi · 2021–2022
En colaboración con
- CSIC · Centro de Automática y Robótica (CSIC-UPM)
- Hospital Universitario Infanta Leonor
- Universidad Rey Juan Carlos
- Hospital Universitario Perpetuo Socorro (SESCAM)
Equipo
Quiénes somos
Un equipo de investigación que une la geriatría, la ingeniería biomédica y los sensores inerciales.
Marta Neira Álvarez
Doctora y médica geriatra
Hospital Universitario Infanta Leonor · Presidenta de la Sociedad Española de Medicina Geriátrica (SEMEG)
Luisa M.ª Ruiz Ruiz
Doctora en Ingeniería Biomédica · Científica de datos
CSIC · Grupo LOPSI, Centro de Automática y Robótica (CSIC-UPM)
Antonio R. Jiménez Ruiz
Doctor en Ciencias Físicas · Investigador Científico del CSIC
CSIC · Grupo LOPSI, Centro de Automática y Robótica (CSIC-UPM)
Colaboran: Universidad Rey Juan Carlos (Dra. Elisabet Huertas Hoyas y Dra. Sara García de Villa) y Hospital Universitario Perpetuo Socorro de Albacete (Dr. Rafael García Molina y el equipo del Prof. Pedro Abizanda Soler).
Contacto
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Cuéntanos qué necesitas y te ayudamos a empezar. La App y la consola son gratuitas.