eprintid: 17543 rev_number: 8 eprint_status: archive userid: 2 dir: disk0/00/01/75/43 datestamp: 2025-04-08 23:30:12 lastmod: 2025-04-08 23:30:12 status_changed: 2025-04-08 23:30:12 type: other metadata_visibility: show corp_creators: CITICAN-Universidad Europea del Atlántico title: Identificación del riesgo de lesión a través de termografía y la aplicación de inteligencia artificial para la prevención de patologías musculares ispublished: pub subjects: uneat_dp subjects: uneat_eng divisions: uneatlantico_proyectos full_text_status: none abstract: El punto de partida del proyecto es el conocimiento que se dispone sobre la predicción de lesiones, ya validado en la literatura científica. El propósito final tiene por finalidad correlacionar diferentes tecnologías para obtener una valoración objetiva a través de la inteligencia artificial como predictor preciso. Como aspectos novedosos en relación al estado del arte proponemos un nuevo enfoque rico en criterios de análisis para identificar el riesgo de lesión, aplicando técnicas innovadoras (como la termografía infrarroja), no invasivas y que se realizan con rapidez. Pretendemos, además, iniciar un proceso de diseño de soluciones de software aplicadas a la salud y el deporte donde se aprovechen técnicas de fusión de datos multivariable mediante el uso de inteligencia artificial. En el caso que nos atañe en este proyecto, el sistema nos debería permitir obtener perfil/patrones de deportistas y finalmente establecer el riesgo de lesión individual. date: 2024 publisher: Repositorio de la Universidad funders_name: SODERCAN access: open language: es citation: Otro Materias > Educación física y el deporte Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Proyectos I+D+I Abierto Español El punto de partida del proyecto es el conocimiento que se dispone sobre la predicción de lesiones, ya validado en la literatura científica. El propósito final tiene por finalidad correlacionar diferentes tecnologías para obtener una valoración objetiva a través de la inteligencia artificial como predictor preciso. Como aspectos novedosos en relación al estado del arte proponemos un nuevo enfoque rico en criterios de análisis para identificar el riesgo de lesión, aplicando técnicas innovadoras (como la termografía infrarroja), no invasivas y que se realizan con rapidez. Pretendemos, además, iniciar un proceso de diseño de soluciones de software aplicadas a la salud y el deporte donde se aprovechen técnicas de fusión de datos multivariable mediante el uso de inteligencia artificial. En el caso que nos atañe en este proyecto, el sistema nos debería permitir obtener perfil/patrones de deportistas y finalmente establecer el riesgo de lesión individual. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2024) Identificación del riesgo de lesión a través de termografía y la aplicación de inteligencia artificial para la prevención de patologías musculares. Repositorio de la Universidad.