DeepPosture App
App institucional para etiquetado clínico de videos de rehabilitación de espalda, desarrollada en conjunto entre la Escuela de Sistemas y Fisioterapia (UIS). Soporta el análisis de sesgos en expertos al estandarizar el proceso de anotación: ver el ejercicio, registrar observaciones y asignar etiquetas por repetición con trazabilidad completa.
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 la validación de sesgos asociados al uso de inteligencia artificial y a la variabilidad entre expertos fisioterapeutas. 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 de variabilidad/sesgo. Además, se requiere un entorno seguro y controlado por tratarse de información altamente 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 dibujar/marcar sobre el contenido (guardando la anotación), registrar comentarios y asignar una etiqueta por repetición. Todo queda versionado y es editable para revisión posterior, manteniendo historial de última anotación y estado.
Highlights
- check_circle Gestión de videos por paciente y jerarquía clínica: ejercicio → serie → repetición, con estado de etiquetado e historial.
- check_circle Módulo de etiquetado con reproducción, comentarios y asignación/actualización de etiqueta por repetición.
- check_circle Herramientas de anotación visual: dibujar/rayar sobre el video y guardar la marca para seguimiento clínico.
- check_circle Perfil de usuario: avatar, gestión de 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 ni se comparte demo pública.)