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Título:	Sistema inteligente de pronóstico para la rehabilitación de pacientes con lesiones de extremidades inferiores
Autor(es):	Rogelio Cedeño Moreno
Palabras clave:	Machine learning Visión artificial Fisioterapia Esguince Recuperación
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	31-oct-2025
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (124 páginas)
Folio RI:	IGDCC-221317
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Doctorado en Mecatrónica
Resumen:	Los esguinces de tobillo por inversión son las lesiones más comunes en piernas, presentándose posterior a un movimiento brusco o a un esfuerzo anormal, causando rasgaduras parciales o totales de los ligamentos. Lo cual ante la ausencia o ineficiencia de un tratamiento puede causar un desgaste sobre tejidos y articulaciones sanas, volviéndose propensos a la presencia de secuelas, recurrencia de la lesión o el surgimiento de nuevas lesiones. Para evitar esto, los especialistas en fisioterapia concluyen que una recuperación apropiada depende de la eficiencia y velocidad del tratamiento, así como la realización de ajustes oportunos del tratamiento acorde al progreso del paciente. Esto permitiría obtener el mayor impacto sobre la condición en el menor tiempo; sin embargo, el estimar el desarrollo de la condición del paciente tiende a ser una tarea compleja, influenciada por factores particulares para cada paciente. Por lo cual, los especialistas tienden a depender de la descripción detallada de la condición y su experiencia para interpretarla, lo cual limita su capacidad para reaccionar a la presencia de anormalidades o cambios en el desarrollo de la lesión. Con el fin de minimizar estas incertidumbres, se ha propuesto el desarrollo de una metodología de evaluación con Machine learning enfocada en la detección de patrones para la cuantificación del grado de recuperación. El cual pueda sustentarse de información cuantitativa para describir el estado de una lesión, así como proyectar el progreso esperado conforme se siga un tratamiento. Permitiendo tener una descripción objetiva de la condición del paciente que facilite las tareas de comparación y registro y les permitiría a los especialistas tener una retroalimentación de los efectos del tratamiento sobre el paciente. Aportando información adicional para la identificación de anormalidades, falta de progreso y los tiempos apropiados para realizar ajustes del tratamiento que mejoren el impacto.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12346
Aparece en:	Doctorado en Mecatrónica

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