Diagnóstico precoz de accidentes cerebrovasculares en atletas de halterofilia en tiempo real utilizando sensores no invasivos de última generación - Tursynova, Azhar; Kaldarova, Bolganay (Retos, 2024)
Este artículo de investigación presenta una investigación sobre la eficacia de una nueva tecnología de diagnóstico diseñada para el monitoreo en tiempo real de atletas de levantamiento de pesas, centrándose en la precisión, la eficiencia temporal y la comodidad del usuario en comparación con los sistemas de diagnóstico tradicionales. El estudio introduce un sistema avanzado de sensores no invasivos, integrado en un marco cohesivo del Internet de las Cosas Médicas (IoMT), que facilita la evaluación inmediata y precisa de los parámetros de salud de los atletas. Para probar empíricamente los beneficios de esta nueva tecnología, se llevó a cabo un experimento pedagógico que involucraba dos grupos distintos: un grupo experimental que utilizó la tecnología propuesta para chequeos médicos y un grupo de control que continuó con los métodos de diagnóstico tradicionales. Cada grupo consistió en 30 atletas, y los resultados se midieron en tres dimensiones: la precisión de los resultados diagnósticos, el tiempo empleado para los chequeos médicos y la comodidad del equipo reportada por los usuarios. Los hallazgos indican que la tecnología propuesta no solo mejora significativamente la precisión de los diagnósticos de salud sino que también reduce el tiempo requerido para los exámenes médicos, aumentando así la eficiencia general. Además, las puntuaciones más altas de comodidad reportadas por el grupo experimental sugieren una mayor satisfacción y usabilidad del usuario. Estos resultados demuestran el potencial del sistema de diagnóstico propuesto para transformar el monitoreo de la salud de los atletas al proporcionar evaluaciones médicas más precisas, eficientes y fáciles de usar, sugiriendo un avance significativo en la aplicación de tecnologías avanzadas en la medicina deportiva.