Examinando por Autor "Badiola Bengoa, Aritz"

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    Plataforma en la nube para la gestión de datos de salud y ejercicio físico en pacientes oncológicos
    (Consejo general de Colegios Oficiales de licenciados en Educación Física y en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte de España, 2024) Mojas Ereño, Egoitz; Gutiérrez Santamaría, Borja; Río de Frutos, Xabier; Méndez Zorrilla, Amaia; Badiola Bengoa, Aritz; Arietaleanizbeaskoa, María Soledad; Mendizabal Gallastegui, Nere; Grandes Odriozola, Gonzalo; Castañeda Babarro, Arkaitz; Coca Núñez, Aitor
    Actualmente, los trabajadores sanitarios utilizan sistemas inteligentes para predecir y generar información médica relevante para la salud, lo que implica al menos cinco terabytes de datos en entornos hospitalarios basados en la nube. El compromiso y la adherencia al ejercicio en adultos mayores o con enfermedades crónicas suelen ser bajos; por lo tanto, la integración de programas de ejercicio basados en la tecnología puede tener un efecto positivo en la adherencia y la educación, ayudando a personalizar el ejercicio a través de la intercomunicación entre los profesionales involucrados con el paciente. El uso de sistemas basados en la nube puede mejorar la comunicación entre los profesionales, así como la difusión y el intercambio de información, lo que a su vez puede mejorar la forma en que se relacionan con los pacientes. Planteamiento y objetivo: el objetivo de este estudio fue diseñar, desarrollar y probar una plataforma basada en la nube para gestionar datos relacionados con la salud y un programa de ejercicio físico para pacientes con cáncer y observar su rendimiento. Conclusión: este estudio concluye que la plataforma en la nube implementada puede ser una herramienta útil y fácil de usar, que ayuda a ofrecer intervenciones individualizadas de ejercicio físico a pacientes con cáncer, educándoles en el ejercicio físico como parte de su recuperación.
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    A systematic review of the application of camera-based human pose estimation in the field of sport and physical exercise
    (MDPI, 2021-09-07) Badiola Bengoa, Aritz ; Méndez Zorrilla, Amaia
    Human Pose Estimation (HPE) has received considerable attention during the past years, improving its performance thanks to the use of Deep Learning, and introducing new interesting uses, such as its application in Sport and Physical Exercise (SPE). The aim of this systematic review is to analyze the literature related to the application of HPE in SPE, the available data, methods, performance, opportunities, and challenges. One reviewer applied different inclusion and exclusion criteria, as well as quality metrics, to perform the paper filtering through the paper databases. The Association for Computing Machinery Digital Library, Web of Science, and dblp included more than 500 related papers after the initial filtering, finally resulting in 20. In addition, research was carried out regarding the publicly available data related to this topic. It can be concluded that even if related public data can be found, much more data is needed to be able to obtain good performance in different contexts. In relation with the methods of the authors, the use of general purpose systems as base, such as Openpose, combined with other methods and adaptations to the specific use case can be found. Finally, the limitations, opportunities, and challenges are presented.