Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de actividades mediante una muleta inteligente para esclerosis múltiple

El nivel de actividad física diaria que un paciente de Esclerosis Múltiple es capaz de realizar se ha demostrado que es una importante fuente de información para el seguimiento de la enfermedad y la adaptación individualizada de las terapias. Así, en este trabajo se propone el diseño de un clasificador de actividades de la vida diaria, realizado mediante la combinación de dos técnicas de Inteligencia Artificial (RandomForest y Redes Neuronales Artificiales), el cual podría facilitar información de valor a las y los terapeutas.