MEMORIA TÉCNICA
Registro de la Propiedad Intelectual de la Comunidad de Madrid
Obra: WHeat-Jobs | Fenotipo
versión 1.0.0.0
1. Identificación de la obra y declaración de autoría
La presente memoria técnica describe la estructura, arquitectura, organización funcional, persistencia, lógica algorítmica y subsistemas principales de la obra software WHeat-Jobs | Fenotipo, a efectos de identificación técnica de la obra y de exposición ordenada de sus elementos originales de diseño e implementación.
Se hace constar que el Dr. Ricardo Manuel Trigo Calonge es autor del diseño funcional, de la arquitectura de software, de la organización lógica del sistema, del modelo algorítmico, del diseño de persistencia y del código fuente incorporado a la presente obra. La eventual utilización de herramientas de asistencia a la programación no altera la autoría sobre la concepción, selección, validación e integración final del resultado.
2. Ficha técnica y entorno de ejecución
| Naturaleza de la obra: | Aplicación web de gestión biométrica, clínica y evaluación funcional heurística |
| Arquitectura de software: | Patrón Modelo-Vista-Controlador (MVC) con separación entre presentación, servicios, persistencia técnica, cálculo y evaluación heurística |
| Lenguaje y framework: | C# v13.0 | .NET 10.0 | ASP.NET Core MVC | Visual Studio 2026 |
| Gestión de datos: | SQL Server y Entity Framework Core (Code-First) |
| Autenticación y acceso: | Microsoft AspNetCore Identity con tipado fuerte de modelos y validación estructurada |
| Motores de cálculo: | Motor hardcodeado, motor declarativo y modo comparativo dual con resolución en tiempo de ejecución |
| Unidad lógica de entrada: | HealthDashDataBundle como bundle fisiológico integrado de perfil, biometría diaria y analítica clínica |
| Entorno de despliegue: | Servidor web con soporte .NET Runtime y almacenamiento interno de ficheros funcionales de trabajo |
| Canal de importación masiva: | Subida web de ficheros comprimidos mediante ZIP fragmentado por bloques (chunked upload), con recomposición secuencial en servidor, extracción controlada y persistencia interna del export.xml |
Esquema de la arquitectura lógica del sistema WHeat-Jobs | Fenotipo
Diagrama 1
3. Descripción funcional y algorítmica
3.1. Descripción funcional general
WHeat-Jobs | Fenotipo es una plataforma web orientada a la integración, estructuración y explotación funcional de datos biométricos diarios, analíticas clínicas y variables personales de contexto, con la finalidad de generar indicadores compuestos, seguir su evolución temporal y asistir en la interpretación funcional del estado del usuario.
El sistema integra tres fuentes de datos primarias:
PerfilPersonal,
BiodataDiaria y
AnaliticaClinica.
A partir de ellas construye una unidad lógica de entrada denominada
bundle fisiológico integrado o HealthDashDataBundle,
que constituye la base inmediata del cálculo técnico.
La aplicación no se limita al almacenamiento o visualización de información, sino que incorpora una arquitectura propia de formación de contexto fisiológico, cálculo técnico, persistencia histórica, reconstrucción temporal y evaluación heurística orientada a objetivo.
Junto a la gestión manual y estructurada de datos fisiológicos y clínicos, el sistema incorpora un
subsistema de importación masiva destinado a la ingestión de exportaciones externas
de datos de salud generadas por plataformas de terceros y dispositivos personales. En su estado actual,
dicho subsistema admite la subida de ficheros comprimidos ZIP que contienen un
export.xml de gran tamaño, evitando la carga directa monolítica del XML mediante una estrategia de
subida fragmentada por bloques, recomposición en servidor, extracción controlada y persistencia interna.
Esta arquitectura desacopla la fase de transporte del fichero desde el equipo del usuario y la fase de lectura funcional del XML ya persistido. En consecuencia, el sistema no opera sobre rutas locales del cliente, sino sobre una copia interna validada y almacenada en servidor, reutilizable para lecturas posteriores, generación de archivos reducidos por semana y trazabilidad técnica.
La formación del bundle fisiológico sigue reglas temporales determinadas. La analítica clínica utilizada es la última analítica disponible con fecha igual o anterior a la fecha de cálculo. La biometría diaria, por su parte, se selecciona dentro de una ventana temporal configurable de días naturales, aplicada de forma homogénea al cálculo actual y al cálculo histórico reconstruido.
En la configuración operativa vigente, la ventana biométrica queda expresada, con carácter general, como VentanaBiométrica = [ FechaCalculo − 6 días , FechaCalculo ], siendo ambas fechas inclusivas. En consecuencia, el número máximo teórico de registros biométricos integrados por cálculo es de 7 registros diarios, salvo ausencia material de datos en alguna de las fechas comprendidas.
El núcleo funcional actual se articula mediante tres índices:
Score SNC,
Score Metabólico y
Score Bioenergético.
Dichos scores se obtienen a partir del HealthDashDataBundle, incorporando reglas de interpretación,
umbrales fisiológicos y, cuando procede, un factor corrector de fiabilidad analítica en función de la antigüedad
de la analítica utilizada.
Junto a dichos scores compuestos, la aplicación incorpora además una línea de análisis paralela
centrada en la evolución temporal de variables directas de BiodataDiaria
y un subsistema específico de análisis energético-metabólico diario basado en
EnergyDailyBalance.
Estas capas no sustituyen al scoring, sino que lo complementan al permitir examinar tendencias recientes,
balance energético, suficiencia proteica y disponibilidad energética funcional desde una perspectiva diaria
y longitudinal.
El cálculo técnico se articula mediante una fachada de motor de score capaz de resolver dinámicamente distintas implementaciones. El sistema soporta un motor hardcodeado de referencia operativa, un motor declarativo alineado funcional y matemáticamente con el motor hardcodeado, y un modo de comparación dual destinado al contraste técnico entre ambos.
A diferencia de una implementación declarativa meramente efímera o dependiente únicamente del estado dinámico del sistema, la arquitectura actual incorpora persistencia histórica específica del motor declarativo. En cada ejecución declarativa se registra no solo el resultado numérico obtenido, sino también el estado declarativo efectivo aplicado en ese momento, incluyendo serialización estructurada, metadatos de versión y huella criptográfica de integridad.
La persistencia del estado declarativo efectivo permite reconstruir con precisión el modelo utilizado en cualquier cálculo histórico, facilitando auditoría técnica, comparación longitudinal entre configuraciones y verificación de consistencia lógica entre versiones.
3.2. Fundamentación científico-técnica del motor hardcoded
El motor hardcoded de WHeat-Jobs | Fenotipo no se configura como un sistema de diagnóstico médico autónomo, sino como un modelo funcional de estratificación fisiológica. Su estructura combina, de una parte, umbrales apoyados en referencias clínicas o biomédicas consolidadas y, de otra, tramos heurísticos internos orientados a monitorización funcional, detección de desviaciones y generación prudencial de recomendaciones.
En el dominio metabólico, la base científica es comparativamente más estable. La glucosa basal y la hemoglobina glicosilada (HbA1c) se apoyan en estándares contemporáneos de clasificación de normoglucemia, prediabetes y diabetes, que el sistema reutiliza en forma simplificada para producir scoring funcional. De igual modo, triglicéridos y colesterol HDL se incorporan como variables de contexto cardiometabólico.
La variable pasos / NEAT no constituye un criterio diagnóstico clínico formal, pero sí un marcador funcional razonable del volumen de movimiento habitual. La evidencia y las recomendaciones internacionales de actividad física respaldan la relevancia del movimiento cotidiano y del descenso del sedentarismo como ejes de salud general.
En el dominio SNC, el modelo utiliza HRV, sueño, frecuencia cardiaca en reposo, tensión arterial y magnesio sérico. La literatura apoya que la HRV disminuye con la edad y que una mayor variabilidad suele asociarse a mejor flexibilidad autonómica y mejor capacidad de recuperación; no obstante, los puntos de corte concretos empleados por el motor no equivalen a umbrales diagnósticos universales.
En materia de sueño, el motor combina el tiempo total de sueño con el sueño profundo y, cuando existe dato disponible, con otras variables de arquitectura del sueño. La recomendación general de dormir 7 o más horas por noche en población adulta constituye el apoyo principal del bloque.
La frecuencia cardiaca en reposo se incorpora porque una frecuencia más elevada se ha asociado, a nivel poblacional, con mayor mortalidad total y cardiovascular. En cuanto a la presión arterial, el sistema utiliza una traducción prudente de la literatura y de las guías contemporáneas.
El bloque de magnesio sérico posee respaldo biomédico, aunque con menor uniformidad absoluta en torno al concepto de nivel óptimo. La literatura reciente sobre estandarización de rangos de referencia propone prestar especial atención a niveles séricos en torno a 0,85 mmol/L.
En el dominio bioenergético, hemoglobina, TSH y ferritina constituyen el núcleo base. La hemoglobina se emplea como marcador indirecto de capacidad de transporte de oxígeno; la TSH, como proxy de regulación tiroidea; y la ferritina, como indicador de reservas de hierro.
La modulación bioenergética por sueño profundo, HRV y frecuencia cardiaca en reposo responde a una hipótesis fisiológica plausible: el estado de recuperación autonómica y del sueño condiciona la expresión funcional del sistema bioenergético.
3.3. Evaluación heurística orientada a objetivo
HealthDashDataBundle constituye el bundle fisiológico de entrada;
los resultados numéricos de cada motor constituyen los scores técnicos;
y el snapshot funcional representa la síntesis resultante de la consideración conjunta
de los motores, su comparación técnica, la interpretación heurística,
las recomendaciones y el prediagnóstico funcional.
Sobre el resultado técnico de cálculo, el sistema aplica una segunda capa de evaluación heurística destinada a determinar la dirección del estado, la magnitud del cambio, la alineación con el objetivo y el comportamiento de la pauta.
Esta lógica permite emitir decisiones operativas sobre la pauta, distinguiendo entre mantenimiento, ajuste, intensificación o sustitución, sin confundir la mera convergencia con el cumplimiento efectivo del objetivo.
El sistema dispone de persistencia técnica del cálculo y de
persistencia heurística del resultado operativo actual. La primera se registra en
HealthScoreHistory; la segunda, en HealthEvolutionSnapshot.
El cálculo histórico puede visualizarse como score técnico persistido o como reconstrucción histórica recalculada sobre datos fuente, manteniéndose el score técnico persistido como referencia principal de trazabilidad.
3.4. Especificación práctica del algoritmo
Especificación práctica del algoritmo
El algoritmo opera en ciclos de captura de contexto, importación, agregación, cálculo, evaluación heurística y persistencia.
export.zip, subida web fragmentada por bloques,
recomposición secuencial del ZIP en servidor, extracción controlada del export.xml
y persistencia interna del XML resultante como fuente estable de lectura.
export.xml ya persistido, el sistema genera un XML reducido por semana natural,
reconstruye por fecha la información fisiológica relevante mediante lectura estructural en streaming
y transforma el resultado en registros normalizados compatibles con BiodataDiaria.
PerfilPersonal, selección de la ventana temporal configurada de
BiodataDiaria y determinación de la AnaliticaClinica
más próxima anterior o igual a la fecha de cálculo.
BiodataDiaria.
HealthScoreHistory,
del resultado heurístico actual en HealthEvolutionSnapshot
y del balance energético diario en EnergyDailyBalance.
En suma, el sistema analiza el estado actual del usuario, la dirección de su evolución y el comportamiento de la pauta, a fin de determinar si la intervención aplicada aproxima efectiva y progresivamente al objetivo funcional previsto.
3.5. Arquitectura de variables del algoritmo
Arquitectura de variables del algoritmo
El sistema distingue entre variables de latencia aguda y crónica. Aunque la base de datos admite un conjunto amplio de parámetros biométricos, clínicos y de perfil, el motor heurístico opera en su estado actual sobre un núcleo progresivamente auditado de variables esenciales, susceptible de ampliación o recalibración.
TemperaturaCorporal: registro térmico basal.HRV: equilibrio del sistema nervioso autónomo.FrecuenciaCardiacaReposo: pulso basal y recuperación.SueñoProfundoMinutos: reparación física.SueñoRemMinutos: recuperación neurocognitiva.Peso: masa corporal total.PasosDiarios: movimiento NEAT.LitrosAgua: hidratación registrada.CaloriasConsumidas: ingesta energética diaria.
GlucosaAyunas: azúcar basal.HemoglobinaGlicosilada: media glucémica de largo plazo.Trigliceridos: grasas circulantes.ColesterolHDL: fracción protectora.ColesterolLDL: fracción aterogénica.ProteinaCReactiva: inflamación de bajo grado.Ferritina: almacén de hierro.TSH: regulación tiroidea.VitaminaD3: soporte inmunometabólico.GGT / ALT: marcadores hepáticos.Creatinina / FiltradoGlomerular: eficiencia renal.CPK: daño muscular.MagnesioSerico: regulador neuromuscular y metabólico.
4. Arquitectura de datos y lógica de negocio
El sistema se apoya en una arquitectura relacional y de servicios orientada a separar con claridad los datos fuente, la formación del bundle fisiológico de entrada, el cálculo técnico, la interpretación heurística y la persistencia del resultado.
Datos base: PerfilPersonal
Define el marco basal y estratégico del usuario. Dispone de CRUD completo.
- Biometría basal: edad, sexo, altura y composición.
- Contexto: profesión, clima, entorno y hábitos.
- Dirección: objetivo principal del usuario.
Datos base: BiodataDiaria
Registra la evolución cotidiana del usuario. Dispone de CRUD completo.
- Actividad: ejercicio, pasos, carga diaria.
- Recuperación: HRV, sueño, fatiga, estrés.
- Homeostasis: pulso, temperatura, SpO2, hidratación.
Datos base: AnaliticaClinica
Aporta validación bioquímica estructural. Dispone de CRUD completo.
- Metabolismo: glucosa, HbA1c, lípidos.
- Inflamación y reservas: ferritina, PCR, vitaminas.
- Función orgánica: renal, hepática, endocrina.
Servicios funcionales principales
- HealthDashDataService: construcción del bundle fisiológico de entrada a partir de perfil, biometría diaria y analítica clínica.
- HealthImportController: orquestación MVC del proceso de importación, lectura semanal, generación de XML reducido y agregación posterior.
- HealthImportPathService: resolución centralizada de rutas internas para
export.xml, XML reducidos semanales y directorios temporales. - HealthScoreService: fachada central del cálculo técnico de scores.
- HardcodedHealthScoreEngine: implementación operativa estable de referencia.
- DeclarativeHealthScoreEngine: implementación basada en configuración dinámica de bloques, inputs y reglas.
- HealthScoreModeResolver: resolución del motor activo en tiempo de ejecución.
- HealthRecommendationService: recomendación inmediata basada en estado actual.
- HealthScoreHistoryService: persistencia del score técnico del cálculo.
- DeclarativeHistoryService: persistencia histórica específica del motor declarativo.
- HealthScoreBackfillService: reconstrucción retrospectiva del histórico técnico.
- BioDataEvolutionService / BioDataTrendAnalysisService: análisis de tendencias sobre variables persistidas en
BiodataDiaria. - EnergyDailyBalanceService: cálculo y persistencia del balance energético diario, macronutrientes, proteína/kg, alcohol, gasto total y clasificación oficial del estado energético.
- EnergyDailyBalanceQueryService: construcción de modelos de consulta y visualización del análisis metabólico diario.
- EnergyExpenditureModelService: aplicación del modelo de ajuste de gasto basal y activo importado.
- HealthTrendService: análisis y proyección de tendencia sobre histórico persistido.
- HealthEvolutionService: evaluación evolutiva orientada a objetivo.
- HealthEvolutionOrchestrator: coordinación del flujo heurístico completo.
- PlanAdjustmentService: decisión sobre mantenimiento, ajuste, intensificación o sustitución de la pauta.
4.1. Subsistema de análisis de tendencias de BiodataDiaria
Junto al cálculo técnico de scores y a la evaluación heurística global, el sistema incorpora un
subsistema específico de análisis de tendencias sobre la entidad BiodataDiaria,
destinado a observar la dirección, estabilidad y magnitud del cambio de variables fisiológicas cotidianas.
Este subsistema opera sobre una ventana temporal seleccionable de registros diarios y permite obtener una lectura sintética de la evolución reciente de variables como peso, cintura, frecuencia cardiaca en reposo, HRV, sueño, distancia recorrida, pasos y energía activa.
Desde el punto de vista arquitectónico, este módulo constituye una capa analítica intermedia entre la persistencia diaria de biometría y la evaluación heurística global.
4.2. Subsistema de análisis metabólico diario y dinámica energética funcional
El sistema incorpora un subsistema específico de análisis energético-metabólico diario, destinado a interpretar la relación entre ingesta, gasto energético, distribución nutricional, proteína relativa al peso corporal, actividad física y balance energético final.
La fuente técnica principal de este subsistema es la entidad EnergyDailyBalance,
generada a partir de BiodataDiaria y recalculada mediante servicios internos.
Dicha entidad consolida la energía ingerida, el gasto basal ajustado, el gasto activo ajustado,
el gasto total, el balance energético, los macronutrientes, el alcohol ingerido,
la proteína por kilogramo de peso corporal y el estado energético resultante.
La clasificación oficial del estado energético se centraliza en
EnergyDailyBalanceService.ResolveEnergyStatus, evitando que las vistas,
prompts o módulos auxiliares reclasifiquen el balance mediante umbrales paralelos.
- DeficitSevero: balance ≤ -900 kcal.
- DeficitModerado: balance ≤ -450 kcal.
- DeficitLigero: balance ≤ -150 kcal.
- Equilibrado: balance < 150 kcal.
- SuperavitModerado: balance ≤ 500 kcal.
- SuperavitAlto: balance > 500 kcal.
Sobre esta base se articula el módulo de Análisis metabólico diario, que ofrece una lectura funcional del día evaluado: ingesta total, gasto estimado, balance calórico, distribución de hidratos, proteínas, grasas y alcohol, suficiencia proteica relativa y compatibilidad del patrón observado con preservación de masa magra o pérdida progresiva de grasa.
De forma complementaria, el módulo de Dinámica metabólica representa visualmente la evolución funcional del día mediante una curva por fases, integrando balance energético acumulado e índice relativo de disponibilidad energética. Este índice no constituye una magnitud física directa, sino una señal sintética orientativa que combina balance energético, proteína/kg, hidratos, grasas y alcohol.
Desde el punto de vista arquitectónico, ambos módulos forman una capa analítica específica
dentro del sistema, conectada con BiodataDiaria y EnergyDailyBalance,
pero separada del motor principal de scores.
Formación del bundle fisiológico de entrada y regla temporal de cálculo
La unidad efectiva de cálculo del sistema es el HealthDashDataBundle, integrado por:
PerfilPersonal, una colección acotada de BiodataDiaria y una
AnaliticaClinica seleccionada por proximidad temporal anterior o igual a la fecha de cálculo.
La selección de biometría diaria se realiza mediante una ventana temporal natural de N días, siendo N un parámetro configurable del sistema. Cuando N = 7, equivale a [ FechaCalculo − 6 , FechaCalculo ].
La regla temporal aplicada queda reflejada en histórico a través de los campos
FechaBioInicio, FechaBioFin, NumeroRegistrosBioUsados y
ReglaAplicada.
Arquitectura de importación masiva y persistencia interna del XML
El sistema incorpora una arquitectura específica para la ingestión de exportaciones XML de gran tamaño, basada en la subida de un fichero ZIP fragmentado en bloques.
Una vez reconstruido el ZIP, el sistema realiza una extracción controlada del contenido,
localiza el export.xml válido y lo copia a la ubicación interna definitiva del usuario.
Subsistema de importación estructurada y generación automática de BiodataDiaria
La arquitectura actual incorpora un subsistema específico de ingestión documental,
reducción estructural, agregación funcional y transformación normalizada de datos externos
en registros persistentes de BiodataDiaria.
Una vez persistido el export.xml, la aplicación genera archivos reducidos por semana natural,
construidos mediante lectura secuencial en streaming y filtrado selectivo de nodos relevantes.
Sobre dichos XML reducidos semanales actúa un motor de agregación diaria diseñado para reconstruir, por fecha, la información fisiológica relevante contenida en el documento.
Esta cadena captura documental → persistencia interna → reducción semanal → agregación diaria → normalización → persistencia en BiodataDiaria constituye un componente técnico propio del sistema.
Validación y tipado: los modelos emplean DataAnnotations, precisión decimal
y restricciones de persistencia mediante Entity Framework Core y SQL Server.
5. Persistencia funcional del sistema
HealthScoreHistory
Snapshot técnico persistido del cálculo funcional.
- FechaCalculo: fecha efectiva del cálculo.
- FechaAnaliticaUsada: analítica clínica tomada como referencia temporal.
- FechaBioInicio / FechaBioFin: ventana real de biometría diaria utilizada.
- NumeroRegistrosBioUsados: número real de registros diarios incluidos.
- ScoreSNC / ScoreMetabolico / ScoreBioenergetico: resultado técnico del cálculo.
- ReglaAplicada: regla temporal y técnica declarada para el cálculo.
- EdadEnFechaCalculo: edad computada para la fecha evaluada.
- FactorFiabilidadAnalitica: corrector aplicado por antigüedad de la analítica.
HealthEvolutionSnapshot
Persistencia del resultado heurístico completo de la evaluación operativa vigente.
- Objetivo y dirección.
- Alineación de pauta.
- Score ponderado objetivo.
- Decisión de pauta.
- Justificación y recomendación ajustada.
- Origen de pauta y versión asociada.
UserActivePlan / UserActivePlanVersion
Persistencia real de la pauta activa y de sus versiones.
Permite trazabilidad histórica y vinculación del snapshot heurístico con una versión concreta de pauta.
EnergyDailyBalance
Persistencia diaria del balance energético y nutricional calculado por el sistema.
- Ingesta: energía total ingerida y macronutrientes.
- Gasto: energía basal ajustada, energía activa ajustada y gasto total.
- Balance: diferencia entre ingesta y gasto total.
- Proteína/kg: indicador funcional de suficiencia proteica.
- Alcohol: integración energética y moduladora del día.
- EstadoEnergetico: clasificación oficial centralizada del balance diario.
- ReglaAplicada: versión del modelo de gasto energético utilizado.
HealthScoreMasterParameters y modelo declarativo
Catálogo maestro técnico y estructura declarativa para la configuración progresiva del motor de cálculo.
Comprende parámetros scoreables, bloques, inputs, modelos y futuras reglas o modificadores.
Persistencia interna del import XML
El sistema conserva internamente una copia funcional del export.xml del usuario como fuente estable de lectura.
- Origen: ZIP externo subido por bloques y recombinado en servidor.
- Destino: ruta interna persistente por usuario.
- Función: lectura completa, generación de reducidos semanales y reutilización funcional posterior.
HealthScoreDeclarativeHistory
Persistencia técnica específica del motor declarativo.
- Scores persistidos: SNC, Metabólico y Bioenergético.
- Contexto temporal: fecha de cálculo, analítica usada y ventana biométrica aplicada.
- Modelo persistido: serialización JSON completa del estado declarativo efectivo.
- Integridad: hash SHA-256 del modelo declarativo utilizado.
- Trazabilidad: versión del modelo, origen de configuración y existencia de parámetros de usuario.
6. Consola declarativa y parámetros configurables por el usuario
La arquitectura declarativa del sistema incorpora una consola técnica de parametrización destinada a permitir la configuración controlada del motor de cálculo sin necesidad de modificar código fuente.
Los parámetros configurables por el usuario se agrupan en tres categorías: Inputs, Rules y Modifiers.
Resolución de Inputs → Evaluación de Rules → Cálculo de Score Base → Aplicación de Modifiers → Score Final
6.1. Inputs
Un Input representa una variable fisiológica, clínica o derivada que alimenta el motor declarativo.
6.2. Rules
Una Rule transforma el valor de un Input en una puntuación funcional.
6.3. Modifiers
Un Modifier modifica el score ya calculado, mediante ajustes posteriores.
6.4. Efecto matemático y orden de ejecución
Resolver Input → Aplicar Rule → Obtener Score Base → Aplicar Modifier → Emitir Score Final.
7. Instrucciones y logística funcional
Pautas de suministro de datos, uso operativo y explotación funcional del sistema.
01Entrada: Perfil Personal
Datos básicos de marco: biometría basal, contexto personal, hábitos y objetivo funcional.
02Seguimiento diario
Registro manual o importación estructurada de biometría diaria y datos históricos de salud.
03Lectura semanal reducida
Generación de reducidos semanales, agregación diaria y transformación a BiodataDiaria.
04Verificación: Analítica Clínica
Registro analítico para auditoría de recomendaciones, trazabilidad temporal y confirmación bioquímica.
8. Elementos diferenciales del sistema
El sistema WHeat-Jobs | Fenotipo no se limita a la recopilación pasiva de variables biométricas o clínicas, sino que integra múltiples capas funcionales destinadas a la interpretación estructurada del estado fisiológico y de su evolución temporal.
8.1. Construcción del bundle fisiológico unificado
El sistema genera un objeto funcional unificado, HealthDashDataBundle,
que agrupa perfil personal, biometría diaria y analítica clínica relevante.
8.2. Coexistencia de motores hardcoded y declarativo
La coexistencia de ambos motores permite verificar la equivalencia lógica entre implementaciones y facilita la evolución progresiva del sistema sin pérdida de consistencia histórica.
8.3. Persistencia del contexto completo de cálculo
Cada cálculo se registra junto con su contexto funcional, incluyendo fecha efectiva, intervalo biométrico, analítica clínica, edad fisiológica y regla o motor utilizado.
8.4. Importación estructurada y normalización de datos externos
El sistema transforma exportaciones externas en registros diarios internos normalizados mediante
persistencia del XML, reducción semanal, agregación diaria y transformación a BiodataDiaria.
8.5. Subsistema longitudinal de tendencias sobre BiodataDiaria
Esta capa permite observar la evolución de variables fisiológicas directas y resumir el comportamiento reciente del usuario mediante valores actuales, medias, variaciones y calificación operativa.
8.6. Motor estructural de agregación diaria
El motor admite el tratamiento estructural de nodos simples y compuestos mediante lectura XML en streaming.
8.7. Análisis metabólico diario y dinámica energética funcional
El sistema incorpora una capa específica de análisis energético-metabólico diario, diferenciada del motor general de scores, que permite interpretar el estado funcional del día a partir de ingesta, gasto basal, gasto activo, balance energético, distribución de macronutrientes, alcohol y proteína relativa al peso corporal.
Esta capa se apoya en una fuente determinista centralizada,
EnergyDailyBalance, y utiliza una regla única de clasificación
del estado energético, evitando inconsistencias entre vistas, prompts
e interpretaciones auxiliares.
Junto al análisis metabólico diario, el sistema dispone de una vista de dinámica metabólica que representa visualmente la disponibilidad energética funcional mediante balance acumulado por fases e índice relativo sintético.
8.8. Arquitectura modular y evolución progresiva
La estructura general permite sustituir motores internos, introducir nuevas variables, extender el modelo declarativo y adaptar nuevas fuentes externas sin ruptura funcional.
8.9. Integración de módulos de asistencia inteligente mediante modelos IA
Plataforma: Ollama
Modelo base configurado:
gpt-oss:120bOrigen de configuración:
OllamaCloud:Model
El sistema incorpora módulos de asistencia funcional basados en modelos de lenguaje ejecutados mediante Ollama. Estos módulos no sustituyen la lógica determinista del sistema, sino que actúan como capa auxiliar.
En su estado actual, la integración IA se articula en generación asistida de dietas estructuradas y evaluación interpretativa de resultados previamente calculados por los motores internos.
La utilización de modelos de lenguaje no altera la autoría sobre la concepción, organización lógica, arquitectura, validación y control final del sistema.
9. Notas sobre el método heurístico de ensayo y ajuste progresivo
El término heurístico se emplea para designar un enfoque de decisión apoyado en reglas prácticas, comparación temporal y ajuste progresivo, sin pretensión de sustituir el juicio clínico.
El sistema observa resultados, detecta desviaciones, compara tendencias y reajusta recomendaciones en función del comportamiento real de las variables biométricas y clínicas.
10. Especificación práctica del algoritmo funcional
El funcionamiento operativo del sistema se articula mediante una secuencia ordenada de fases funcionales, cada una de las cuales produce un resultado estructurado que sirve de entrada a la fase siguiente.
FASE 0 — Importación estructurada de datos externos
Recepción, validación estructural y persistencia interna del archivo XML o contenedor comprimido.
FASE 0 BIS — Reducción documental y segmentación semanal
Generación de subconjuntos documentales por semana natural mediante lectura secuencial en streaming.
FASE 1 — Agregación estructural diaria
Reconstrucción diaria de registros, intervalos, entrenamientos, actividad y demás nodos relevantes.
FASE 2 — Normalización y generación de BiodataDiaria
Transformación de agregados diarios en registros normalizados compatibles con BiodataDiaria.
FASE 2 BIS — Cálculo energético diario
A partir de BiodataDiaria, el sistema calcula y persiste el balance energético diario
mediante EnergyDailyBalance, integrando ingesta, gasto basal ajustado,
gasto activo ajustado, gasto total, macronutrientes, alcohol, proteína/kg y estado energético oficial.
Este cálculo constituye la base del análisis metabólico diario y de la dinámica energética funcional.
FASE 3 — Construcción del bundle fisiológico
Formación del HealthDashDataBundle con perfil, biometría diaria reciente y analítica válida.
FASE 4 — Ejecución del motor de cálculo
Ejecución del motor hardcoded, declarativo o comparativo sobre el bundle fisiológico.
FASE 5 — Persistencia del resultado
Registro del resultado junto con su contexto operativo, temporal, técnico y funcional.
11. Elementos de originalidad técnica
La originalidad técnica del sistema WHeat-Jobs | Fenotipo no deriva de la utilización aislada de variables biomédicas conocidas, sino de la estructura funcional que permite integrarlas dentro de un flujo coherente, reproducible y trazable.
11.1. Modelo de bundle fisiológico estructurado
El HealthDashDataBundle consolida variables relevantes para el cálculo en una estructura funcional única.
11.2. Arquitectura dual de cálculo
La coexistencia de motor hardcoded y declarativo permite validación cruzada y evolución controlada.
11.3. Persistencia contextual del cálculo
Cada cálculo se almacena junto con los parámetros, contexto temporal, analítica y motor que lo originaron.
11.4. Pipeline estructurado de importación biométrica
El sistema transforma exportaciones externas en estructuras internas normalizadas mediante lectura secuencial y agregación diaria.
11.5. Integración de lógica heurística funcional
El sistema combina referencias biomédicas con reglas heurísticas para representar estados fisiológicos comparables.
11.6. Evolución estructural controlada
La modularidad permite introducir modificaciones progresivas sin alterar resultados históricos.
11.7. Lectura analítica dual: score compuesto y tendencia biométrica directa
El sistema combina scores compuestos de dominio con análisis longitudinal directo de variables diarias persistidas.
11.8. Modelo diario de balance energético y disponibilidad funcional
El sistema introduce un modelo diario específico de balance energético, basado en la integración de energía ingerida, gasto basal ajustado, gasto activo ajustado, gasto total, macronutrientes, alcohol y proteína relativa al peso corporal.
Este modelo permite distinguir entre el mero saldo calórico y la calidad funcional del día, incorporando la suficiencia proteica y la composición nutricional como elementos relevantes para la interpretación de la presión metabólica.
La existencia de una vista dinámica complementaria, basada en curva diaria por fases e índice relativo de disponibilidad energética, aporta una lectura visual y sintética del estado energético funcional, sin convertir dicho índice en magnitud clínica directa.
12. Estado de protección y derechos de autor
Estado registral: Obra software en trámite de inscripción en el Registro de la Propiedad Intelectual.
Derechos de autor:
© 2026 Ricardo M. Trigo Calonge.
Todos los derechos reservados.
Queda prohibida la reproducción, distribución, comunicación pública o transformación, total o parcial, del código fuente, modelos estructurales, arquitectura software, algoritmos, lógica funcional y documentación técnica asociada, sin autorización expresa del titular.
13. Bibliografía científico-técnica de referencia
La siguiente bibliografía se incorpora como fundamento general de los criterios biomédicos y de las heurísticas funcionales empleadas por el motor de scoring.
- American Diabetes Association Professional Practice Committee. Diagnosis and Classification of Diabetes: Standards of Care in Diabetes—2026. Diabetes Care. 2026;49(Suppl. 1):S27-S49.
- Watson NF, Badr MS, Belenky G, et al. Recommended Amount of Sleep for a Healthy Adult. Journal of Clinical Sleep Medicine. 2015;11(6):591-592.
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- McEvoy JW, McCarthy CP, Bruno RM, et al. 2024 ESC Guidelines for the management of elevated blood pressure and hypertension. European Heart Journal. 2024.
- Zhang D, Shen X, Qi X. Resting heart rate and all-cause and cardiovascular mortality in the general population: a meta-analysis. CMAJ. 2016;188(3):E53-E63.
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