Desarrollo de una aplicación móvil para recomendaciones de hábitos saludables.

Abstract

En una época dominada por los alimentos procesados y el sedentarismo, una de las mayores amenazas a la integridad de la salud de las personas viene dada por los malos hábitos alimenticios y físicos que provocan patologías como la obesidad y el exceso de grasa corporal. Este trabajo de fin de grado presenta el desarrollo de la aplicación,VitHabitus, enfocada en la generación de recomendaciones sobre hábitos saludables, con el obje tivo de ayudar a las personas a seguir una rutina lo más saludable posible. y reducir el riesgo de padecer sobrepeso y obesidad. La aplicación ofrece una interfaz sencilla y estructurada por secciones, que permite al usuario introducir sus hábitos actuales, recibir sobre ellos recomendaciones generadas por un algoritmo integrado en un sistema recomendador y visualizar su evolución. Para garantizar una gestión eficiente y segura de los datos, se ha integrado Firebase como backend principal encargado del funcionamiento, autenticación de usuarios y sincronización en tiempo real. Como elemento central en la estructura de la aplicación, se encuentra una API REST, desarrollada en Spring Boot, que encapsula todas las funcionalidades del sistema recomendador. Este sistema, que da soporte a la aplicación, utiliza un algoritmo genético, una técnica de inteligencia artificial basada en la evolución natural, para buscar la mejor combinación de hábitos. A partir de los datos introducidos por el usuario, el algoritmo genera una población inicial de soluciones(cromosomas), cada una representando posibles combinaciones de los hábitos modificados. Estas soluciones se evalúan mediante una función de aptitud (fitness) que utiliza un conjunto 100 modelos predictivos previamente entrenados mediante técnicas de evolución gramatical (Grammatical Evolution). El resultado final es la selección de la mejor combinación de hábitos saludables cuya evaluación determina un índice de riesgo de Obesidad (ORI, Obesity Risk, Indicator) que resume el estado de la salud estimada del usuario.

In a time dominated by processed food and sedentary lifestyles, one of the greatest threats people’s health have comes from poor dietary and physical habits, which cause conditions such as obesity and excess body fat. This bachelor’s Thesis presents the development of VitHabitus, an application focused on generating custom recommendations for healthy habits, with the aim of helping people follow the healthiest routine and reduce the risk of being overweight and obese. The application offers a simple interface structured in sections, allowing the user to enter their current habits, receive recommendations generated by an algorithm integrated into a recommender system and visualize their progress. To ensure efficient and secure data management, Firebase has been integrated as the main backend, responsible for functionality, user authentication, and real-time synchronization. As the main element in the structure of the application, there is a REST API developed in Spring Boot that encapsulates all the functionalities of the recommender system. This system, which supports the application, uses a genetic algorithm, a type of artificial intelligence technique inspired by natural evolution to search for the best combination of habits. Based on the data entered by the user, the algorithm generates an initial population of solutions (chromosomes), each one representing possible combinations of modified habits. These solutions are evaluated using a fitness function that relies on a set of 100 predictive models previously trained through grammatical evolution techniques. The final result is the selection of the best combination of healthy habits, whose evaluation determines an Obesity Risk Indicator (ORI) that summarizes the user’s estimated health status.