¿Qué hace Fenotipo?

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Asistente personal de salud y bienestar, basado en datos propios del usuario

Simple

Técnica

📥 El usuario registra…

⚖️

Peso diarioy otros datos como frecuencia cardíaca, horas de sueño o tensión

🍽️

Ingesta alimentariaen lenguaje natural; para productos de marca, los datos vienen de la etiqueta real

📱

Datos del dispositivoactividad, pasos, sueño y ejercicio desde Apple Health o Android/Google Health Connect (manual o automático en segundo plano) o el anillo Oura (en vivo, vía API)

🩸

Analíticas clínicasglucosa, colesterol, TSH… manualmente o subiendo el PDF del laboratorio — la IA extrae los valores automáticamente

🎯

Objetivos de saludperder peso, mejorar el sueño, controlar la tensión…

💪

Entrenamiento de fuerzasesiones guiadas de calistenia, banda elástica o mancuernas, con cronómetro y figura animada de cada ejercicio

⏱️

Rutina fija de cuerpo completoalternativa independiente de 30-35 min, solo banda y mancuernas, sin suelo — guía en pantalla, el reloj registra el entreno

➜procesa
y
aprende

🧠 El sistema analiza…

🤖 Inteligencia Artificial + Reglas personalizadas Combina los datos registrados con modelos de metabolismo, patrones de sueño y actividad para entender cómo responde el organismo en cada caso concreto.

🔥

Gasto calórico realcalculado sobre el perfil individual, no sobre promedios poblacionales

📊

Efectividad del plancontraste entre ingesta, gasto calórico y objetivos definidos

📈

Cómo evolucionastendencias reales, no fluctuaciones de un día

🧲

Si tu metabolismo se ha adaptadodetecta si el cuerpo ha bajado su gasto para defenderse de la dieta, y cuánto

📈

Tu progreso en cada ejerciciosi te sale bien dos veces seguidas, sube de nivel; si no sale bien, propone una alternativa para que no te quedes estancado

➜te
muestra
y avisa

📤 El sistema devuelve…

🏅

Puntuación de saludvalor entre 0 y 100 con desglose por área

⚡

Balance energético del díasi estás en déficit, equilibrio o superávit calórico

💡

Recomendaciones concretasqué ajustar en dieta, sueño o actividad para mejorar

📉

Tendencia real de pesofiltrando el ruido diario para aislar la tendencia verdadera, y avisando cuando llevas más días sin pesarte de lo habitual en ti (no interpreta ese hueco como una meseta)

🍷

Impacto real del alcoholcuánto peso habrías perdido sin él y si el metabolismo responde con normalidad

🧬

Cómo han cambiado tus analíticasgráficas de cada biomarcador a lo largo del tiempo y una IA que explica en lenguaje claro qué ha mejorado y qué vigilar

⚠️

Adaptación metabólicasi llevas tiempo en déficit, el sistema detecta cuántas calorías menos quema tu cuerpo respecto a lo esperado, y avisa si necesitas un descanso nutricional

📋

Informes y evoluciónpara llevar al médico o simplemente para saber dónde estás

🏋️

Plan semanal de fuerza3 sesiones propuestas cada semana; si te saltas una, la puedes recuperar cualquier otro día. Gráficas de tu evolución en repeticiones, series y descanso por ejercicio

🚫

Ejercicios a tu medidaexcluye del catálogo los que no puedas o no quieras hacer (sin equipamiento, de suelo…) y el plan semanal deja de proponértelos

📥 DATOS DE ENTRADA

BiodataDiaria (declarativa)Peso, FC en reposo, HRV, VO₂ máx (último valor medido, procedente de HealthKit y Health Connect), agua ingerida, horas de sueño, tensión arterial. Entrada manual diaria desde la web.

Apple Health (ZIP — iOS)Importación del export de iPhone: Records, Workouts, ActivitySummary, SleepAnalysis. Subida en bloques de hasta 1 GB, extracción del export.xml, generación de XML reducido semanal con filtro temporal inteligente, previsualización por días y persistencia selectiva en BiodataDiaria. Mismo cálculo de HRV nocturno y FC en reposo sobre la ventana de sueño real que el canal JSON. Accesible desde Adquisición de datos → Apple / Android (ZIP).

Apple Health (JSON — manual y automático)Canal alternativo basado en la app "Health Auto Export": subida manual de JSON o automatización REST que envía datos en segundo plano sin abrir la app (sujeto a las limitaciones de iOS sobre ejecución en background). Deduplica entre Apple Watch e iPhone cuando ambos registran la misma actividad, y marca cada registro con fecha/hora y origen de la última actualización, visible en Biodata y en el panel de adherencia del inicio. El HRV nocturno y la FC en reposo se calculan como filtro/mínimo de las muestras crudas dentro de la ventana de sueño real, no como el agregado que reporta Apple.

Android / Google Health Connect (ZIP — obsoleto)Importación del Takeout de Google Fit y/o Health Connect: compatible con Pixel Watch, Samsung Galaxy Watch, Fitbit, Garmin y cualquier reloj integrado en Health Connect. Misma mecánica de subida chunked que iOS. Parsea CSVs de Daily activity metrics (Google Fit) y carpetas por tipo de métrica (Health Connect). Previsualización con tabla de días nuevos vs. actualizaciones antes de confirmar el upsert en BiodataDiaria. Marcada como obsoleta en la interfaz desde julio de 2026: el HRV que produce es un valor ya agregado por fila del export, sin ventana de sueño.

Android / Google Health Connect (Webhook)Canal recomendado desde julio de 2026, equivalente al automático de iOS: la app de terceros "Health Connect Webhook" (proyecto "HC Webhook", código abierto) envía datos en segundo plano a un endpoint REST sin abrir la app, reutilizando el mismo token que la automatización de iOS. El sueño llega ya resuelto en sesiones con fases; el HRV se filtra por la ventana de sueño real de cada noche igual que en iOS, marcado con origen propio (HrvOrigen = HealthConnectRMSSD, RMSSD como Oura pero dispositivo/app distintos).

Oura Ring (API en vivo)Importación diaria de sueño, HRV nocturno (RMSSD), FC y SpO2. Cada registro de HRV y FC media queda etiquetado con su origen (HrvOrigen, FcMediaOrigen) porque HealthKit y Oura usan algoritmos y ventanas distintas. La serie intradía de FC y el HRV nocturno también pueden consultarse en vivo desde la API en Evolución temporal.

Ingesta alimentaria (IA u OpenFoodFacts)El usuario describe en lenguaje natural lo que ha comido. Modo IA: el modelo estima macros y energía. Modo OFf+IA: para productos envasados de marca consulta la etiqueta real de OpenFoodFacts; para genéricos y platos caseros usa IA como fallback. Las bebidas alcohólicas siempre van a IA (cálculo determinista por fórmula).

Biblioteca de alimentos del usuarioAntes de llamar a cualquier motor, cada alimento se busca (por nombre normalizado) en la biblioteca personal del usuario. Si ya está guardado, se reutiliza su valor por 100g/ml escalado a los gramos del día — sin volatilidad ni llamada a la IA. Los alimentos se dan de alta desde un botón junto a cada resultado ya calculado, se pueden fijar (exentos de sobrescritura), editar a mano o eliminar desde Mi biblioteca de alimentos.

Analíticas clínicasResultados de laboratorio introducidos manualmente o importados desde PDF mediante IA (AnthropicClient nativo, sin OCR previo): extracción automática de hasta 60 biomarcadores, conversión de unidades por laboratorio (×10³/µL, mg/dL↔mmol/L, pmol/L↔ng/dL…) y revisión con semáforo de rangos de referencia antes de persistir en AnaliticaClinica.

Perfil personalEdad, sexo, altura, nivel de actividad, objetivos declarados. Base del cálculo del metabolismo basal (BMR) y proteína objetivo.

Calibración energéticaSerie histórica de peso + gasto total medido. Regresión (Mínimos Cuadrados) sobre ΔPeso para obtener el factor de corrección preciso para la ingesta estimada por IA.

Objetivo NutricionalPantalla en cinco pestañas (Objetivo / Seguimiento / Alimentos / Estado Corporal / Evolución). El kcal objetivo diario sale del TDEE calibrado y el ritmo de cambio de peso objetivo (kg/semana) configurable en el perfil; el reparto en macros aplica la proporción real P/G/H que el usuario ya come (última semana) a ese kcal objetivo. La referencia de proteína es ESPEN, la misma que en el resto de la app. Un panel de progreso lee en vivo los slots de ingesta de hoy (aunque aún no estén "Aplicados") y lo compara con el objetivo; otro contrasta la media de los últimos 5 días cerrados, separando siempre el alcohol (no es un macronutriente y puede enmascarar un déficit real de comida), y avisa si la proteína real queda por debajo de la referencia ESPEN. Para completar la dieta, sugiere alimentos reales de la biblioteca personal del usuario para los TRES macros con hueco (no solo proteína), siempre en una ración de referencia fija de 100g — nunca la cantidad exacta que cerraría el hueco con un único alimento — más una nota de compensación en hidratos para días con alcohol. Estado Corporal (IBodyStatusService) clasifica la adiposidad con la grasa corporal por impedancia más reciente frente a una tabla de referencia por edad y sexo (con el IMC estándar OMS como alternativa si falta la medición o el sexo no tiene banda propia), y la combina con el nº de tres ejes de contexto alterados — cardiovascular (tensión arterial media de 7 días y capacidad aeróbica —último VO₂ máx estimado por el reloj— frente a la tabla por edad y sexo de la app Salud, que se muestra completa —mujeres y hombres— en el detalle del cálculo), metabólico-analítico (última analítica clínica, descartada si tiene más de 6 meses) y recuperación (HRV medio de 7 días frente a la línea base personal del usuario, RecoveryBaseline) — para dar una categoría final propia de Fenotipo, con metodología completa siempre visible en un modal. Cuando la adiposidad es Obesidad se añade el grado I/II/III de la OMS (IMC 30-34,9/35-39,9/≥40), calculado siempre sobre el IMC aunque la categoría venga de la grasa medida. En la misma pestaña, Capacidad Física (ICapacidadFisicaService) es una segunda categorización independiente: compara los minutos de gimnasio/exterior de los últimos 14 días contra la guía OMS 2020 (fuerza ≥2 días/semana de ≥20min, aeróbico ≥150 min/semana) para dar "Activo"/"Parcialmente activo"/"Sedentario", y añade tres ejes de contexto —energía basal (reflejo de NEAT), minutos de ejercicio totales y capacidad cardiorrespiratoria (último VO₂ máx, estimado por el reloj, con su nivel frente a la población de la misma edad y sexo como información añadida)— comparados con la propia línea base de 90 días del usuario, resaltando cuando la tendencia personal contradice la etiqueta OMS (p. ej. "Sedentario según la guía OMS, aunque por encima de tu propia media reciente"). Evolución reutiliza el mismo cálculo día por día (IBodyStatusService.EvaluarEvolucionAsync, con todos los datos del rango cargados una sola vez para no repetir consultas por día) en un rango Desde/Hasta elegido por el usuario (3 meses por defecto), y agrupa los días consecutivos con la misma categoría y los mismos ejes alterados en una línea de tiempo de segmentos coloreados, con el detalle de fechas y de qué eje concreto (cardiovascular/metabólico/recuperación) estuvo alterado en cada tramo. Debajo, una segunda línea de tiempo independiente hace lo mismo para Capacidad Física.

Automatización de IngestaSiembra sintética de una semana de registros de ingesta generados a partir del historial del usuario (requiere ≥ 30 días previos). Calcula μ y σ por macro y día de semana; muestrea con distribución normal y variación aleatoria controlada (σ efectiva ≤ 25 % de μ). Usar solo en ausencia de datos reales — introduce inexactitud estadística; es mejor que no tener datos, pero nunca sustituye a la declaración real.

Asistente IA conversacionalChat contextual accesible desde cualquier página (botón flotante naranja). Recibe los últimos 30 días de datos fisiológicos del usuario (basal, activa, ingesta, balance, sueño, FC, HRV…) y su perfil personal como contexto. Admite preguntas sobre la app y sobre los propios datos. Compatible con Claude API y Ollama. Historial de 10 turnos en cliente.

Configuración del sistemaProveedor IA activo (Ollama Cloud / Claude API), modelo LLM, timeouts, rutas de importación y parámetros de energía.

Entrenamiento de fuerza (ejecución guiada)Sesión guiada en tiempo real (EntrenamientoController/Entrenar) con cronómetro de series/descanso, figura animada SVG por ejercicio (posturas inicio/fin alternadas cada 700ms) y registro de lo realmente ejecutado — series, repeticiones, esfuerzo percibido, molestia — en EntrenamientoEjecucion, independiente de lo propuesto para esa sesión.

Rutina fija de cuerpo completoOpción independiente (RutinaFijaController), sin persistencia propia: 7 ejercicios fijos + 5 "rodantes" elegidos al azar en cada visita (garantizando al menos uno de cada bloque corporal) hasta completar 12, más calentamiento y vuelta a la calma siempre iguales. El reproductor avanza a clic del usuario, sin cuenta atrás — solo un cronómetro total informativo.

➜

⚙️ PROGRAMACIÓN DESDE LA APP DE LOS PROMPTS DE IA, REGLAS Y AUDITORÍA

Motor de Puntuación de Salud (dual)Dos motores intercambiables: Interno (reglas fijas) y Programable por el usuario (reglas y bloques configurables desde consola sin redesplegar).

Modelo programable de reglasBloques de indicadores (peso, sueño, HRV…), reglas con condición + puntuación y modificadores contextuales. Todo editable en tiempo real.

Sustituciones de parámetros por el usuarioPuntualmente para entradas, modificadores y reglas para un usuario concreto. Auditoría completa con marca temporal de todos los cambios.

Plantillas y bloques de prompts IASistema automático que genera prompts por bloques reutilizables. El constructor materializa el prompt final inyectando el contexto biométrico del usuario.

Motor de ingesta asíncronaPermite recibir solicitudes de análisis nutricional, encolarlas en una cola interna segura y procesarlas en segundo plano, evitando bloquear la interfaz de usuario. El resultado se recupera posteriormente mediante consultas periódicas desde la UI.

Objetivos y alineación de planContrasta valores reales con objetivos declarados. Advierte si el plan activo puede mantenerse, ajustarse o sustituirse.

Modelo energético y calibración empíricaHarris-Benedict / Mifflin con factor de actividad → TDEE (Gasto basal + Actividad + NEAT). Balance diario real (ingesta corregida − gasto). Factor de corrección de ingesta derivado por regresión MCO sobre serie histórica de peso; se aplica solo sobre macros, no sobre alcohol (fórmula exacta). Aviso automático de recalibración cuando el balance acumulado implica variación de peso superior al umbral individual.

Modelo de impacto etílicoRegresión MCO que estima β_alc (retención hídrica la mañana siguiente, D+1) separado del factor puro de ingesta F fijado. Calidad basada en la significancia estadística de β_alc, no en R² (bajo de forma estructural por el ruido del peso diario). Calcula el contrafactual «pérdida de peso sin alcohol» y detecta anomalías de eficiencia metabólica.

Motor de propuesta semanal de fuerzaGenera 3 sesiones/semana (lunes/miércoles/viernes) sobre un catálogo de ~46 ejercicios (calistenia progresiva, banda elástica, mancuernas, barra de dominadas). Cada sesión combina 2 de las 3 grandes zonas del cuerpo (empuje, tracción, pierna/cadera), rotando cuál se deja fuera cada día — así cada zona llega a las 2x/semana mínimas de la guía ACSM/NSCA, siempre con 48h o más de separación entre sus dos apariciones. Progresa de nivel tras 2 ejecuciones limpias consecutivas del mismo ejercicio (Completo, sin Molestia); si la última no fue limpia, rota a otra alternativa del mismo patrón de movimiento y nivel similar (priorizando la menos reciente) para evitar el estancamiento. Series/repeticiones/descanso propuestos se personalizan con la última ejecución real del usuario para ese ejercicio concreto — el default del catálogo solo actúa de semilla la primera vez. El usuario puede además repetir cualquier sesión ya existente en un día libre de la semana actual o la anterior para subir su frecuencia por encima de los 3 días fijos; el sistema bloquea la repetición si el día elegido cae a menos de 48h de otra sesión que comparta zona muscular.

Aviso de salto de peso abruptoSaltoPesoDetector compara, en cualquier análisis IA que incluya evolución de peso (Biodata, Historia Paciente), el último cambio día a día contra la distribución histórica de saltos de ese paciente concreto (z-score personal, mismo principio que el filtro de outliers de HRV) — solo con pesadas reales, nunca con el fallback heredado de días sin báscula. Si supera el umbral, inyecta el bloque SALTO_PESO_ABRUPTO: advierte a la IA de que puede ser tan plausible un patrón fisiológico real (retención hídrica, sobreentrenamiento, termogénesis adaptativa) como ruido de báscula, sin diagnosticar cuál.

Reconciliación de ejercicio con el wearableServicio aislado (ReconciliacionEjercicioHealthKitService) que corre tras cada import de HealthKit/Health Connect (iOS y Android, manual y automático) y también justo al terminar/actualizar una sesión guiada en la app, para no depender del siguiente sync del reloj. Rellena MinutosEjercicioGym con lo ejecutado en la sesión guiada solo cuando el reloj no aportó nada explícito ese día — nunca pisa un dato real del wearable.

➜

📤 EXPLOTACIÓN (RESULTADOS E INFORMES)

Puntuación globalPuntuación 0-100 ponderada por bloques (biométrico, metabólico, sueño, actividad, analítica). Historial, comparativa de períodos y evolución por dimensión.

Tablero de saludVista resumen diaria con todos los indicadores clave, alertas activas, puntos del día y comparativa con días anteriores.

Balance energético diarioIngesta real corregida vs. gasto total estimado. Superávit / déficit en kcal. Evolución semanal y mensual.

Análisis nutricional y valoraciones IARespuesta del Lenguaje de Modelo (LLM) con desglose de macros y observaciones contextualizadas con el perfil y objetivos del usuario.

Evolución biométrica y tendenciasRegresiones, medias móviles y tendencias de peso, HRV, FC y sueño. Fotofija periódica del estado global de salud.

Evolución longitudinal de analíticas clínicasSeries temporales de más de 50 biomarcadores organizados por sistema fisiológico (lipídico, glucémico, renal, hepático, tiroides, inflamación, micronutrientes, hematología) con gráfica Chart.js por categoría. Matriz comparativa interactiva biomarcadores × fechas con delta Δ codificado por semántica clínica del parámetro. Análisis longitudinal IA asíncrono que interpreta tendencias sostenidas agrupadas por sistema, tomando al propio paciente como referencia — sin baremos poblacionales externos.

SugerenciasIdeas accionables basadas en las reglas activas, los puntos por bloque y la distancia a los objetivos del usuario.

Análisis de impacto etílicoInforme del efecto cuantificado del alcohol: pérdida de peso real vs. contrafactual sin alcohol, coeficientes del modelo (retención inmediata, diferida y fisiológica), equivalente calórico del período y alerta de posible compromiso de beta-oxidación hepática en seguimiento longitudinal.

Modelo multiusuario y mensajeríaTres perfiles: profesional (crea pacientes, gestiona sus propios datos y los del paciente en contexto de sesión), paciente (acceso propio, recibe indicaciones y solicitudes de permiso) y usuario autónomo. Mensajería asíncrona profesional → paciente con tipos Indicación y SolicitudPermiso (auditable, con ciclo de estado). Generación asistida por IA de documentos RGPD y contratos profesional-paciente.

Derecho al olvido y copias de seguridad RGPDEl flujo de baja de cuenta (Art. 17 RGPD) genera siempre una copia de seguridad completa de los datos del usuario antes de borrarlos, con periodo de gracia de 7 días si el paciente tiene un profesional vinculado. Independientemente de ese flujo, el panel de administración permite descargar en cualquier momento una copia de seguridad de los datos de un usuario sin iniciar ni requerir ningún proceso de eliminación de cuenta.

Restauración de datos de uso desde copia de seguridadEl panel de administración permite restaurar, desde un ZIP de copia de seguridad RGPD, los datos de uso diario (BioData y analítica clínica) que falten en la cuenta de un usuario activo. No restaura perfil ni tablas de históricos derivados (Health Score, Recovery, Energy Daily Balance) — esos se regeneran con los recálculos existentes una vez restaurados los datos crudos — ni sobrescribe nunca una fecha ya presente en BD, que es siempre prioritaria sobre la copia de seguridad. La recreación completa de una cuenta eliminada (perfil, mensajería, RGPD, Oura...) queda fuera de la app, como proceso manual extraordinario de back-office.

Adaptación metabólicaMódulo AdaptacionMetabolica (EnergyManager): compara TDEE teórico (EnergiaGastoTotalKcal) con TDEE real estimado por balance de masa (ingesta corregida − ΔPeso × 7700 kcal/kg) con regresión OLS para filtrar ruido hídrico. Clasifica la adaptación en Sin / Leve / Moderada / Severa. Emite alertas de reactivación metabólica (> 250 kcal) y proteína insuficiente (< 80 %). Serie histórica de 12 ventanas de 28 días en Chart.js. Snapshots persistidos en MetabolicAdaptationSnapshots.

Consola sobre datos programados por el usuario (sólo administradores)Gestión de reglas, bloques, modificadores, plantillas de prompts y overrides sin tocar código. Debug declarativo para trazabilidad del scoring.

Panel de Recuperación y comparativa HealthKit vs OuraEl Panel de Recuperación calcula un baseline (media/desviación) independiente por fuente de HRV (SDNN de Apple Watch vs RMSSD de Oura) y compara cada día solo con días de la misma fuente. La página "HealthKit vs Oura" documenta, métrica por métrica, qué datos son equivalentes entre ambos dispositivos y cuáles requieren etiquetado o corrección.

Plan semanal y recuperación de sesionesVista con las 3 sesiones de la semana y cualquier sesión abierta de semanas anteriores (Pendiente/Fallida/Rotada/EnProgreso/CompletadaExterna), recuperable a hoy en cualquier momento — permite más de una sesión el mismo día, sin índice único de fecha que lo bloquee. Antes de sellar una sesión vencida como Fallida, comprueba si BiodataDiaria.MinutosEjercicioGym de ese día trae gimnasio real detectado por el wearable fuera del flujo guiado — en ese caso queda como CompletadaExterna ("Entrenaste (reloj)"), cuenta como adherencia real, pero no como sesión de fuerza con detalle (no suma a SesionesCompletadas ni a la valoración IA de progreso, que la reporta aparte). Como el wearable puede sincronizar tarde, también relee cada vez que se entra en el plan/progreso las Fallida ya selladas de la semana en curso y las corrige si para entonces ya hay gimnasio real — no solo en el instante exacto del vencimiento.

Seguimiento de recuperación tras un salto de pesoComplementa al aviso de salto abrupto: SaltoPesoDetector.DetectarRecuperacion busca, dentro de los últimos ~30 días, el salto más reciente que ya tenga pesadas reales posteriores, y compara la última contra la mediana (no un punto suelto) de los 5 días previos al evento — dentro del margen habitual de ese paciente cuenta como "recuperado", con los días que ha tardado. Si hay datos de HRV en la misma ventana, se añaden como comparación puramente informativa (sin veredicto de "normalizado sí/no": la variabilidad natural del HRV es demasiado amplia para fijar un umbral defendible). Inyectado como bloque aparte (SALTO_PESO_RECUPERADO) junto al de salto abrupto, en los mismos análisis IA.

Progreso de fuerzaComparativa de sesiones completadas, minutos de gimnasio y series totales entre ventanas de 30/60/90 días, progresión por patrón de movimiento, y gráficos Chart.js de evolución (repeticiones, series, descanso real) por ejercicio en un rango de fechas libre elegido por el usuario. Valoración IA asíncrona que cruza el entrenamiento con Recovery, peso y composición corporal.

Oxigenación nocturnaCribado orientativo de apnea del sueño (SleepOxygenationService): SDS (Índice de Desaturación del Sueño, 0-100, objetivo) es un z-score de la SpO₂ media nocturna (ventana 20:00-11:00) contra el baseline personal, con la dirección invertida —aquí más alto es peor—, mínimo 5 lecturas/noche y 7 noches de baseline. SAP (Probabilidad de Apnea, 0-100) combina 50% SDS con 50% de un STOP-BANG simplificado de 7 factores, sin pesos diferenciados, renormalizado si faltan datos y marcado como "cribado incompleto" con menos de 4 de 7 disponibles. No persiste series intradía: se lee bajo demanda del export.xml y solo se recalcula cuando el fichero cambia. Presentado siempre como cribado, nunca como diagnóstico.

Evolución y calibración de SpO2Captura muestra a muestra (no solo el promedio diario) desde los dos pipelines de HealthKit, separando reposo (ventana de sueño real) de actividad, con mediana/IQR por día y un score 0-100 contra el propio historial. Calibración manual frente a un pulsioxímetro de referencia para activar un factor de corrección, sin tocar el dato que usa el resto de la app. Descarga del detalle diario en JSON para analizarlo en otra herramienta.