Diseño de un algoritmo de redes neuronales artificiales para la elaboración de planes de acondicionamiento físico personalizados. (2020)
El presente trabajo evidencia la colaboración de ingenieros industriales con expertos en las ciencias de la salud con el objetivo de diseñar un algoritmo de redes neuronales artificiales para la elaboración de planes de acondicionamiento físico personalizados para los usuarios de un centro de acondicionamiento físico de la ciudad. A través del método Delphi, se obtuvieron las variables de entrada para el algoritmo luego de realizar con los expertos un listado con los datos relevantes que se deben tener en cuenta para diseñar adecuadamente un plan de acondicionamiento. Además, se diseñó un formulario y se seleccionó una población objetivo para la recolección de datos de variables. Posteriormente, se diseñó el algoritmo de redes neuronales con las variables de entrada seleccionadas y con base en la estructura básica de un plan de acondicionamiento físico y la prescripción de ejercicios, además de los datos recolectados de la población objetivo de variables, así como de un segundo formato con el cual se recolectó información de las rutinas de ejercicios y la percepción de los individuos luego de ejecutarlas. Estos datos sirvieron para alimentar y activar el mecanismo de aprendizaje del algoritmo. Por último, se validó el funcionamiento del algoritmo por medio de una prueba piloto, diseñando planes para una población diferente y recolectando los datos de su percepción, así como la de los expertos. En conclusión, la correcta selección de las variables, la forma de recolección de la información y la definición del mecanismo de aprendizaje del algoritmo, fueron la base del éxito del algoritmo, el cual arrojó resultados positivos en cuanto a la elaboración de planes de acondicionamiento físico personalizados, de acuerdo con la percepción de los individuos de la prueba piloto.