Dispositivo electrónico como apoyo a la prevención del STC en entornos laborables usando inteligencia artificial

Abstract

El incremento de trastornos musculoesqueléticos como el síndrome del túnel carpiano (STC), especialmente en actividades laborales que implican movimientos repetitivos de las extremidades superiores, ha impulsado la búsqueda de soluciones tecnológicas para su detección oportuna. En este estudio se presenta el desarrollo de un dispositivo electrónico portátil, diseñado para monitorear parámetros fisiológicos de forma no invasiva en trabajadores del área administrativa, con el propósito de prevenir la aparición del STC. El sistema incorpora sensores de electromiografía (EMG) y respuesta galvánica de la piel (GSR), que permiten registrar indicadores de fatiga muscular. Dichos datos son procesados por una red neuronal artificial entrenada para clasificar distintos niveles de esfuerzo físico. La arquitectura del dispositivo incluye una etapa de adquisición con Seeeduino V4.3, un módulo de procesamiento con ESP32 para comunicación inalámbrica, y una aplicación móvil enlazada con Firebase Realtime Database para la visualización remota de datos. Las pruebas iniciales realizadas con personal administrativo permitieron validar la precisión del modelo y la usabilidad del sistema. Los resultados evidencian que esta solución es técnicamente viable como herramienta preventiva en contextos laborales, y establece una base sólida para su futura integración en programas de ergonomía y salud ocupacional.