Resumen:
Este proyecto de investigación desarrolla un prototipo de bajo costo que funciona como una herramienta para el diagnóstico confiable y preciso de posibles patologías osteomusculares en la marcha humana, utiliza visión e inteligencia artificial para permitir a fisioterapeutas y profesionales de la salud realizar un análisis biomecánico y cualitativo de la marcha, el sistema interpreta parámetros cinéticos y cinemáticos como espaciales, temporales y angulares, presentes en los ciclos de la marcha, lo que facilita la identificación de alteraciones que indican una marcha patológica. Frente a los métodos tradicionales, que suelen requerir equipos costosos o procedimientos invasivos, esta propuesta busca ofrecer una alternativa accesible, precisa y cómoda para el paciente, esta investigación incluye una revisión teórica de métodos de análisis de la marcha, técnicas de visión artificial, captación de señales musculares (EMG) y recolección de datos, enfocándose en las extremidades inferiores y parte del tronco se elige cuidadosamente el hardware y software, empleando Python en el entorno CONDA y utilizando Arduino más el sensor Myoware para el análisis EMG. El desarrollo sigue la metodología VDI-2206, cumpliendo con las fases de requerimientos, diseño conceptual, modelado, integración, pruebas y validación. Las pruebas se realizan en un centro de fisioterapia, donde se observa que los datos obtenidos por el sistema coinciden con los del análisis clínico realizado por el fisioterapeuta, esto valida su confiabilidad y lo posiciona como una herramienta útil en entornos reales de trabajo, además, el sistema no requiere elementos adheridos al cuerpo, lo que mejora la experiencia del paciente y permite evaluaciones en un entorno más natural. En consecuencia, el prototipo ofrece una solución eficiente y amigable que fortalece el diagnóstico fisioterapéutico y aporta al bienestar del usuario.
