Advanced distant diagnostics techniques and sensors in sports safety and health condition prediction.
| dc.centro | Facultad de Ciencias de la Salud | es_ES |
| dc.contributor.advisor | Cuesta-Vargas, Antonio | |
| dc.contributor.advisor | Szilâgyi, Sándor Miklós | |
| dc.contributor.advisor | Martín-Martín, Jaime | |
| dc.contributor.author | Biró, Attila | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-07T10:18:50Z | |
| dc.date.available | 2025-01-07T10:18:50Z | |
| dc.date.created | 2024 | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.submitted | 2024-10-23 | |
| dc.departamento | Fisioterapia | |
| dc.description.abstract | El auge del deportes de competición implica la evolución de sistemas complementarios que permitan el desarrollo de una práctica deportiva segura, siendo un tema en constante evolución. La integración de sensores, wearables y procesamientos avanzados para el tratamiento de las señales; junto a métodos innovadores de recuperación, ha supuesto un nuevo impulso en la investigación sobre seguridad deportiva, monitorización de entrenamiento y recuperación de lesiones y enfermedades. El avance de la inteligencia artificial (IA) y los métodos de detección rápida asociados pueden ayudar a reducir los casos de infradiagnóstico. En este sentido, los ecosistemas actuales proporcionan métricas de gran relevancia que permiten establecer relaciones entre las lesiones, los metadatos vinculados con estas y los datos sobre la salud de los jugadores para generar modelos de análisis de datos personalizados relacionados con los hábitos. La investigación multidisciplinar en este ámbito se centra en encontrar tecnologías emergentes basadas en IA para mejorar los diagnósticos a distancia y la seguridad deportiva para prevenir lesiones y/o acelerar los periodos de recuperación. Además, la incorporación de nuevas tecnologías para proporcionar consultas y diganósticos a distancia, tanto a tiempo real, como colaborativas en el deporte y la rehabilitación. Este proyecto supone una conceptualización para gestionar un futuro ecosistema deportivo más rápido y seguro, minimizando los factores de riesgo, controlándolos y haciendo hincapié en las mejores prácticas. Los enfoques relacionados con la telemedicina en este contexto también destacan en la investigación, junto con la adaptación de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que fácilmente la toma de decisiones de los médicos deportivos. | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/35867 | |
| dc.language.iso | eng | es_ES |
| dc.publisher | UMA Editorial | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.accessRights | open access | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Ejercicio físico - Innovaciones tecnológicas - Tesis doctorales | es_ES |
| dc.subject.other | Rehabilitación psicológica | es_ES |
| dc.subject.other | Fisioterapia | es_ES |
| dc.subject.other | Inteligencia artificial | es_ES |
| dc.title | Advanced distant diagnostics techniques and sensors in sports safety and health condition prediction. | es_ES |
| dc.type | doctoral thesis | es_ES |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorOfPublication | 94126d4b-371d-4727-a252-f4182972d4b6 | |
| relation.isAdvisorOfPublication | af904741-d538-4bf8-a882-d00782271171 | |
| relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 94126d4b-371d-4727-a252-f4182972d4b6 |
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