Las caídas son una preocupación importante para la salud de los adultos mayores, a menudo provocando lesiones y reduciendo la independencia. Este estudio desarrolla y evalúa una aplicación móvil que integra dos herramientas de evaluación de riesgo de caídas validadas: el folleto Stay Independent (SIB) y la herramienta de evaluación de peligros de caídas en el hogar tailandesa de 44 preguntas (Thai-HFHAT). La aplicación utiliza una arquitectura basada en la nube con una base de datos relacional para análisis en tiempo real y seguimiento de usuarios. En la Fase 1, 30 profesionales de la salud evaluaron el rendimiento técnico de la aplicación y la experiencia del usuario utilizando una Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) modificada, logrando una alta puntuación de usabilidad de 85.2. En la Fase 2, 67 adultos mayores utilizaron la aplicación para la autoevaluación, con la fiabilidad test-retest evaluada durante una semana. La aplicación mostró una fuerte fiabilidad, con coeficientes de correlación intraclase (ICC) de 0.80 para el SIB (versión tailandesa) y 0.77 para el Thai-HFHAT. Los análisis alojados en la nube revelaron correlaciones significativas entre las ocurrencias de caídas y las puntuaciones tanto del SIB (r = 0.657, p < 0.001) como del Thai-HFHAT (r = 0.709, p < 0.001), demostrando la validez predictiva de la aplicación. Los hallazgos confirman la efectividad de la aplicación como herramienta de autoevaluación para la detección de riesgo de caídas entre los adultos mayores, combinando validez clínica con alta usabilidad. La integración de herramientas culturalmente adaptadas en una plataforma soportada por la nube demuestra el valor de la informática en la atención geriátrica. Los estudios futuros deberían centrarse en ampliar el alcance de la aplicación, incorporar predicción de riesgo impulsada por IA, mejorar la interoperabilidad con registros de salud electrónicos (EHR) y mejorar el compromiso a largo plazo de los usuarios para maximizar su impacto en entornos comunitarios.