DeepPosture App
App institucional para etiquetado clínico de videos de rehabilitación de espalda, desarrollada en conjunto entre la Escuela de Sistemas y Fisioterapia (UIS). Estandariza el proceso de anotación por repetición para facilitar trazabilidad, consistencia entre evaluadores y análisis posterior de variabilidad/sesgo.
Descripción del proyecto
DeepPosture es una app móvil institucional diseñada para el etiquetado de datos clínicos: videos de pacientes realizando ejercicios terapéuticos orientados a rehabilitación de espalda. El proyecto se desarrolló como trabajo conjunto entre la Escuela de Sistemas y la Escuela de Fisioterapia (UIS) con el objetivo de apoyar el análisis de variabilidad entre expertos y la evaluación de sesgos asociados al uso de inteligencia artificial. La aplicación centraliza el flujo de anotación por repetición: visualización del video, marcado sobre el contenido, comentarios clínicos y asignación/actualización de etiquetas con historial.
El etiquetado de videos clínicos suele hacerse de forma dispersa (archivos, hojas de cálculo, herramientas no especializadas), lo que dificulta la trazabilidad, la consistencia entre evaluadores y el análisis posterior. Además, se requiere un entorno seguro y controlado por tratarse de información sensible de pacientes.
Implementé una app de anotación con tres módulos: Videos, Etiquetar y Perfil. Los videos se organizan por paciente y por estructura clínica (tipo de ejercicio, serie y repetición). En la vista de etiquetado, el fisioterapeuta reproduce el video desde Supabase Storage, puede marcar sobre el contenido (guardando la anotación), registrar comentarios y asignar una etiqueta por repetición. Todo queda versionado y editable para revisión posterior, manteniendo historial y estado de etiquetado.
Aspectos importantes
- check_circle Gestión de videos por paciente y jerarquía clínica: ejercicio → serie → repetición, con estado e historial.
- check_circle Etiquetado por repetición con reproducción, comentarios y actualización de etiquetas.
- check_circle Anotación visual: dibujar/marcar sobre el contenido y guardar la evidencia para seguimiento.
- check_circle Perfil de usuario: avatar, credenciales, cierre de sesión y control de acceso.
- check_circle Enfoque institucional: repositorio no público y despliegue controlado por manejo de datos sensibles.
Resultados
Se entregó una herramienta funcional para anotación clínica, habilitando trazabilidad por video/repetición y un flujo estandarizado para fisioterapeutas. La app facilita la revisión y actualización de etiquetas, notas y marcas, y permite recolectar datos consistentes para estudios posteriores de variabilidad entre expertos y evaluación de sesgos. (Por confidencialidad y protección de datos, no se publica en Google Play.)