Centros y grupos de investigación
Sistema electrónico de monitoreo basado en algoritmos de machine learning para la detección de posturas en pacientes con lesiones lumbares
-
Estado: En ejecución
Fuente de financiamiento: Interno
Fecha de inicio: 04/2023
Duración: 12 meses
Campus: Lima Centro
Resumen
En la Pandemia del virus SARS-CoV-2 aumentó el número de lesiones lumbares a nivel mundial por la mala postura, esto se debe a que ha cambiado a un estilo de vida más saludable, muchos países aplicaron medidas para poder controlar esta pandemia que a diario ocasionaba muertes y traía incertidumbre a nivel mundial. Por esta razón varios países a nivel mundial emplearon estrategias para no dejar de lado la actividad económica han optado por realizar un trabajo remoto, para así continuar sus actividades con toda normalidad. El trabajo remoto es una modalidad laboral el cual permite realizar de manera total o parcialmente desde casa, o algún lugar distinto a la oficina o del área de producción, utilizando las diferentes herramientas tecnológicas de la información y comunicación. Se ha percibido diferentes riesgos laborales detectados debido a una incorrecta ergonomía como riesgos relacionados a sufrir lesiones lumbares como, dolor de espalda crónica, pubalgia, etc. Por consiguiente, en esta investigación se busca diseñar un Sistema electrónico de monitoreo basado en algoritmos de machine learning, para lo cual la metodología será de tipo aplicada teniendo un diseño experimental, los resultados que se esperan hallar a través de los datos de machine learning es la detección de posturas y realizar el monitoreo y evaluación en pacientes con lesiones lumbares. Se hará un tratamiento de los datos para seguidamente entrenar nuestro modelo, en el cual usaremos tanto modelos supervisados como no supervisados para predecir cuál es la mejor para nuestros objetivos.
Equipo de Investigación
- Investigador Principal: Denis Christian Ovalle Paulino
- Co-investigadores interno:
- Carlos Alberto Sotomayor Beltran
- Jorge Luis Huamaní Correa
- Co-investigador Externo:
- Víctor Niels Romero Alva