{"id":20324,"date":"2025-02-22T18:41:06","date_gmt":"2025-02-22T18:41:06","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=20324"},"modified":"2025-03-04T08:41:42","modified_gmt":"2025-03-04T08:41:42","slug":"david-carneros-doctor-en-ingenieria-informatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2025\/02\/22\/david-carneros-doctor-en-ingenieria-informatica\/","title":{"rendered":"David Carneros, Doctor en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica"},"content":{"rendered":"\n

El pasado viernes 21 de febrero, David Carneros Prado<\/strong>, doctorando de la Escuela Superior de Inform\u00e1tica de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM)<\/a>, defendi\u00f3, por compendio, su tesis doctoral titulada \u00abAnalysis and Automatic Assessment of Gait and Posture in Activities of Daily Living Using Artificial Intelligence\u00bb<\/strong><\/em>. La tesis, dirigida por los doctores Ram\u00f3n Herv\u00e1s Lucas y Jes\u00fas Fontecha Diezma, ha sido realizada en el marco de un contrato de formaci\u00f3n de personal investigador (FPI) del plan propio de la UCLM y cuenta con la menci\u00f3n internacional. El tribunal estuvo presidido por la Dra. Carmen Lacave, de la Universidad de Castilla-La Mancha, e integrado por el Dr. Joaqu\u00edn Ballesteros, de la Universidad de M\u00e1laga, y el Dr. Matias Garc\u00eda-Constantino, de la Universidad del Ulster. Tras la defensa, el tribunal otorg\u00f3 a David Carneros la m\u00e1xima calificaci\u00f3n, reconociendo la excelencia y el impacto de su investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

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David Carneros junto al tribunal evaluador de la tesis doctoral<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

David Carneros, miembro del grupo de investigaci\u00f3n MAmI (Modelos de Aplicaciones M\u00f3viles e Inteligencia Ambiental)<\/a>, ha combinado su labor investigadora con la docencia en la asignatura de Sistemas Inteligentes. Su trabajo doctoral se enmarca en el an\u00e1lisis del movimiento humano, un campo de gran relevancia para la evaluaci\u00f3n del estado de salud y las capacidades funcionales de las personas.<\/p>\n\n\n

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David Carneros arropado por los y las integrantes del grupo de investigaci\u00f3n MAmI<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Una tesis pionera en la integraci\u00f3n de inteligencia artificial y biomec\u00e1nica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis del movimiento humano, particularmente la evaluaci\u00f3n de la marcha y la postura, juega un papel vital en la evaluaci\u00f3n del estado de salud y las capacidades funcionales individuales. Sin embargo, el an\u00e1lisis tradicional del movimiento a menudo enfrenta limitaciones significativas en t\u00e9rminos de objetividad y accesibilidad, dependiendo en gran medida de observaciones subjetivas o equipos especializados de laboratorio costosos. Estas restricciones se vuelven particularmente desafiantes al evaluar cambios sutiles en la marcha vinculados al deterioro cognitivo o al monitorear patrones posturales prolongados en actividades diarias.<\/p>\n\n\n\n

Esta tesis avanza en el campo del an\u00e1lisis de la postura y movimiento humano mediante la integraci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial con enfoques biomec\u00e1nicos, presentando cuatro estudios interconectados publicados en revistas indexadas JCR. Esta investigaci\u00f3n aborda desaf\u00edos cr\u00edticos en la evaluaci\u00f3n de la postura y movimiento combinando m\u00e9todos biomec\u00e1nicos tradicionales con enfoques computacionales modernos para mejorar tanto la precisi\u00f3n de la evaluaci\u00f3n como la aplicabilidad pr\u00e1ctica en entornos reales. La investigaci\u00f3n abarca cuatro \u00e1reas principales: la relaci\u00f3n entre la carga cognitiva y los par\u00e1metros de la marcha durante el uso del tel\u00e9fono inteligente, la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos de movimiento mediante arquitecturas de aprendizaje profundo, el desarrollo de sistemas eficientes de reconocimiento de postura, y la automatizaci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n cl\u00ednica de la marcha. A trav\u00e9s de este enfoque integral de investigaci\u00f3n, este trabajo demuestra c\u00f3mo las herramientas basadas en IA pueden mejorar la precisi\u00f3n y objetividad de la evaluaci\u00f3n del movimiento humano mientras lo hacen m\u00e1s accesible para aplicaciones cotidianas.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Los hallazgos clave incluyen la identificaci\u00f3n de patrones de marcha distintos durante la doble tarea con el tel\u00e9fono m\u00f3vil, con cinco de diez par\u00e1metros de marcha mostrando alteraciones significativas (p < 0.001), el desarrollo exitoso de una arquitectura de red dual para generar datos sint\u00e9ticos de movimiento con alta fidelidad biomec\u00e1nica, la implementaci\u00f3n de redes ligeras de Kolmogorov-Arnold alcanzando un 97.03% de precisi\u00f3n en el reconocimiento de postura, y la creaci\u00f3n de un sistema automatizado de evaluaci\u00f3n de la marcha con 97.56% de precisi\u00f3n en la evaluaci\u00f3n cl\u00ednica del movimiento.<\/p>\n\n\n\n

Estas contribuciones establecen un marco robusto para integrar t\u00e9cnicas de IA en el an\u00e1lisis de la postura y movimiento, ofreciendo soluciones pr\u00e1cticas para la evaluaci\u00f3n sanitaria y ergon\u00f3mica, mientras mantienen la eficiencia e interpretabilidad. Esta investigaci\u00f3n demuestra que la inteligencia artificial puede complementar efectivamente el an\u00e1lisis biomec\u00e1nico tradicional, contribuyendo en \u00faltima instancia a una evaluaci\u00f3n del movimiento humano m\u00e1s fiable y eficiente tanto en entornos cl\u00ednicos como en la vida diaria. Este estudio proporciona una base para futuros desarrollos en el an\u00e1lisis automatizado del movimiento, particularmente en la detecci\u00f3n temprana del deterioro cognitivo, monitoreo ergon\u00f3mico y evaluaci\u00f3n cl\u00ednica de la marcha, mientras aborda las limitaciones actuales en los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n del movimiento en t\u00e9rminos de objetividad y accesibilidad.<\/p>\n\n\n\n

Art\u00edculos de impacto en revistas JCR<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La tesis de David Carneros es una tesis por compendio de art\u00edculos, basada en cuatro publicaciones en revistas indexadas JCR de alto impacto:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. An\u00e1lisis del efecto de la doble tarea en la variabilidad de la marcha durante el uso de dispositivos m\u00f3viles<\/strong>
    Mathematics<\/em>, 2022. Q1. IF: 2.8.
    DOI: 10.3390\/math11010202<\/a><\/li>\n\n\n\n
  2. Generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos de movimiento esquel\u00e9tico 3D a partir de trayectorias 2D utilizando redes neuronales recurrentes<\/strong>
    Computers in Biology and Medicine<\/em>, 2024. Q1. IF: 7.0.
    DOI: 10.1016\/j.compbiomed.2024.108943<\/a><\/li>\n\n\n\n
  3. Comparaci\u00f3n entre perceptrones multicapa y redes de Kolmogorov-Arnold para el reconocimiento de posturas sentadas<\/strong>
    IEEE Access<\/em>, 2024. Q2. IF: 2.3.
    DOI: 10.1109\/ACCESS.2024.3510034<\/a><\/li>\n\n\n\n
  4. Automatizaci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n observacional de la marcha mediante un sistema \u00f3ptico 3D y transformadores<\/strong>
    Applied Intelligence<\/em>, 2025. Q2. IF: 3.4.
    DOI: 10.1007\/s10489-024-06163-w<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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