La inteligencia artificial transforma el análisis de la marcha para mejorar la salud y la seguridad

In Tecnología
diciembre 20, 2024

El análisis de la marcha humana: una herramienta en salud y seguridad

El estudio de la marcha humana, o patrón de caminar, ha avanzado significativamente gracias al uso de la inteligencia artificial (IA). Un equipo internacional de investigadores, encabezado por la Universidad de Adelaide, ha realizado un análisis exhaustivo de las variaciones en la marcha de más de 700 personas. Este trabajo, publicado en el *Journal of the Royal Society Interface*, revela cómo la identificación de patrones de marcha puede proporcionar información valiosa sobre la identidad de los individuos y las diferencias entre grupos poblacionales.

El objetivo principal de esta investigación es integrar las aplicaciones del análisis de la marcha en los campos de la salud y la seguridad. En el ámbito sanitario, el análisis de la marcha se utiliza como un marcador funcional para gestionar condiciones neurológicas y musculoesqueléticas. Sin embargo, este enfoque tradicionalmente ha dependido de instrumentos especializados y muestras poblacionales reducidas. Por otro lado, en el campo de la seguridad, la marcha se utiliza como biometría para el reconocimiento de personas en entornos dinámicos, como aeropuertos o sistemas de autenticación en hogares inteligentes. A través de modelos de IA, los investigadores buscan desentrañar características únicas de la marcha que se mantengan consistentes a lo largo del tiempo en cada individuo.

La metodología empleada en este estudio incluye la utilización de plataformas de fuerza que registran la magnitud y el punto de aplicación de la fuerza al caminar. Los datos recopilados se analizan mediante técnicas de inteligencia artificial explicativa, lo que permite estudiar cómo factores como la velocidad de marcha, el tipo de calzado, el peso corporal y otros atributos demográficos influyen en la variabilidad del patrón de marcha. Los hallazgos sugieren que los modelos de IA, al ser expuestos a una diversidad de condiciones, son altamente precisos en la identificación de individuos. Este enfoque podría facilitar la creación de sistemas de análisis de marcha personalizados, con aplicaciones en diversos entornos clínicos y de seguridad.

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