RESUMEN:

Las lesiones articulares en rodilla y tobillo constituyen una de las principales causas de atención fisioterapéutica. Sin embargo, la evaluación del rango de movimiento durante la rehabilitación suele depender de la observación visual del especialista y de instrumentos analógicos como el goniómetro, lo que introduce variabilidad y limita la objetividad en el seguimiento clínico. El presente trabajo propone Real-Time ExoMonitor: Biomechanical Tracking for Rehabilitation, que integra sensores inerciales, comunicación inalámbrica, visualización tridimensional e inteligencia artificial para evaluar de manera objetiva el progreso del paciente. El sistema emplea tres sensores MPU6050 ubicados en cadera, rodilla y tobillo, que transmiten datos a 20 Hz vía WiFi hacia un servidor en Python. Los ángulos articulares se calculan mediante un filtro de Kalman, mientras que un avatar tridimensional en Unity3D replica el movimiento del paciente como interfaz de biofeedback visual para el fisioterapeuta. Al término de cada sesión, un pipeline de aprendizaje automático estima el rango articular, identifica tendencias de progreso mediante regresión lineal y clasifica el desempeño del paciente en niveles bajo, medio y alto utilizando K-Means. Los resultados se consolidan en un reporte PDF automático con gráficas de evolución clínica, facilitando la documentación y el seguimiento longitudinal del tratamiento.

Las pruebas preliminares evidencian una latencia inferior a 500 ms, registro continuo de hasta 600 datos biomecánicos por sesión y estabilidad del servidor, lo que confirma la viabilidad del sistema. Esta propuesta constituye una herramienta accesible que complementa el criterio clínico con mediciones objetivas y documentación automatizada, contribuyendo a la incorporación de tecnologías de bajo costo en la rehabilitación articular.

Palabras clave: exoesqueleto, sensores inerciales, rehabilitación física, rango de movimiento, monitoreo biomecánico.