RT bachelor thesis
T1 Aplicación Inteligente para el escaneo y la clasificación nutricional de productos de alimentación
A1 García Iglesias, Iván
A2 Ingeniería Informática
K1 NutriScore
K1 NOVA
K1 Evaluación Nutricional
K1 Machine Learning
K1 XG-Boost
K1 Z-Score
K1 Open Food Facts
K1 FastAPI
K1 MongoDB
AB El incremento en el consumo de alimentos ultraprocesados y su demostrada correlacióncon enfermedades no transmisibles han convertido la elección de productos saludablesen un desafío para la población. A pesar de la existencia de sistemas de etiquetadocomo NutriScore o la clasificación NOVA, la falta de transparencia y la informaciónnutricional incompleta dificultan la toma de decisiones informadas por parte de losconsumidores.El presente Trabajo Fin de Grado detalla el diseño, desarrollo y despliegue de unsistema inteligente compuesto por una aplicación móvil y una arquitectura de servidororientada a la evaluación nutricional y la recomendación de alternativas saludables.Para solventar la escasez de datos categorizados en bases de datos abiertas como OpenFood Facts, se ha entrenado e integrado un modelo de Machine Learning basado eneXtreme Gradient Boosting (XGBoost), capaz de inferir el grado de procesamiento deun alimento en tiempo real con alta precisión. Además, se ha incorporado la libreríaSHAP para dotar al modelo de explicabilidad, mostrando al usuario el razonamientodetrás de cada clasificación.Como núcleo innovador del proyecto, se ha diseñado un algoritmo matemático propiobasado en la estandarización estadística Z-Score poblacional. Este motor de recomendación no solo busca productos similares, sino que penaliza la presencia de aditivos yultraprocesados, devolviendo las alternativas objetivamente más saludables dentro deuna misma categoría taxonómica. Todo el sistema ha sido construido sobre una arquitectura robusta utilizando FastAPI, una base de datos NoSQL, MongoDB y cachésasíncronas, garantizando tiempos de respuesta óptimos para el usuario final.
YR 2026
FD 2026-05-18
LK http://hdl.handle.net/10498/40024
UL http://hdl.handle.net/10498/40024
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 07-nov-2026