Plataforma de IA para salud y bienestarIAEn vivo
Wellnix
Plataforma de salud con IA que combina análisis del movimiento, inteligencia nutricional en tiempo real y bienestar predictivo.
Resultado
Postura puntuada desde vídeo de móvil
El problema
Entrenar en casa significa que nadie te dice que la técnica está mal hasta que algo duele.
Lo que construí
Se construyó un motor de visión por computador que puntúa postura y movimiento desde vídeo de móvil corriente, y se emparejó con seguimiento nutricional para que ambas señales alimenten la misma imagen.
El resultado
Corrección de la técnica sin un entrenador en la sala, y recomendaciones que cruzan movimiento y dieta en lugar de mirar solo uno de los dos.
Cómo funciona
- 01
El usuario graba un movimiento con la cámara de un móvil corriente, sin wearable y sin sensor de profundidad.
- 02
La estimación de pose extrae las posiciones articulares por fotograma y el movimiento se puntúa frente a la forma que debería tener el ejercicio.
- 03
La corrección vuelve como la indicación concreta, no como una puntuación, porque un número no le dice a nadie qué cambiar.
- 04
Las entradas de nutrición alimentan el mismo perfil, así que las recomendaciones razonan sobre movimiento e ingesta a la vez.
La capa de IA
Estimación de pose sobre los fotogramas y después puntuación basada en reglas del esqueleto extraído frente a criterios de técnica por ejercicio. La puntuación deliberadamente no es un modelo: las reglas de técnica son conocidas, explicables y más fáciles de corregir cuando un entrenador no está de acuerdo.
La capa de ingeniería
Captura en el cliente con análisis en el servidor, muestreo de fotogramas para que salga asequible, y un modelo de datos que mantiene movimiento y nutrición en un solo perfil en vez de en dos aplicaciones.
Decisiones técnicas clave
Puntuación determinista sobre un modelo aprendido.
La estimación de pose es la parte que solo un modelo puede hacer. Juzgar si una rodilla pasó de la punta del pie es aritmética, y hacerlo en código vuelve explicable cada juicio para el usuario.