Estandarizar los procesos de captura y análisis de imágenes mediante un protocolo validado, para el desarrollo de nuevos algoritmos
Antropometría digital
Salud y vida
Nivel de madurez
TRL 3
Patente
N/A
- Desarrolladores de software y startups digitales en salud y deporte.
- Centros de investigación en nutrición y rendimiento físico.
- Deportistas, entrenadores y profesionales de la salud.
- Población general interesada en el monitoreo de su salud y composición corporal.
¿Qué resuelve?
Los métodos de referencia (DXA, antropometría manual) son costosos, invasivos o requieren equipos especializados que no siempre están disponibles. Las aplicaciones existentes de antropometría digital carecen de validación científica robusta y de protocolos estandarizados, limitando su fiabilidad.
Descripción
La Antropometría digital utiliza algoritmos de aprendizaje automático (IA) para estimar y clasificar la composición corporal a partir de imágenes capturadas por dispositivos móviles. Transforma las imágenes en matrices numéricas que permiten analizar siluetas y espectros de color, comparando resultados con métodos de referencia como DXA y antropometría tradicional, con el objetivo de ofrecer una alternativa más accesible, rápida y económica para el análisis de la composición corporal.
¿Qué buscamos?
Validación científica robusta con publicaciones y metodologías estandarizadas. Protección de propiedad intelectual (copyright, marca o patente). Alianzas estratégicas con universidades, startups digitales y empresas de salud/deporte para co-desarrollo. Financiación para escalamiento y pruebas comparativas en distintas poblaciones.
Propuesta de valor
La tecnología busca estandarizar los procesos de captura y análisis de imágenes mediante un protocolo validado, que sirva de referente para el desarrollo de nuevos algoritmos de IA aplicados a la composición corporal. Ofrece un sistema portable, económico y escalable, accesible a través de smartphones con bajos requerimientos técnicos, lo que democratiza el acceso a evaluaciones de salud y rendimiento.
Beneficios
- Uso de IA (machine learning) para estimación de composición corporal en tiempo real.
- Alternativa económica y portable frente a DXA y otros métodos de referencia.
- Protocolo estandarizado de captura y análisis de imágenes.
- Desarrollo en el marco del proyecto Cybermetron (DBSS – CES), con base científica y tecnológica.
CESNUTRAL DBSS
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