Temperature control optimization has become increasingly important in today's climate scenario. Thermal comfort is a crucial human factor during the performance of tasks, often insofar as user safety and the prevention of errors and accidents are concerned.  It is a variable that depends on many physical parameters, including the temperature of the air and the regulation of body temperature, as well as sex, age, clothing and other general and local body characteristics.

In order to detect differences in heat maps due to pathologies, skin conditions or joint injuries, the Instituto de Biomecánica (IBV) has created a methodology that analyses the body's thermoregulatory response and measures surface temperatures and their evolution. Using a huge infrared database (>300,000 images), models have been trained to estimate such parameters as the user’s sex, age, thermotype and identification all of which facilitate the prediction of thermal discomfort by means of a thermal image. Using contactless technology and artificial intelligence, applications have been implemented in the field of Health and Well-being to help professionals (clinicians, physicians, etc.) to diagnose certain diseases, such as circulatory and vascular problems, the effect of therapies or cosmetic products, or to prevent such risks as heat stroke.

La importancia de optimizar el control de la temperatura ha adquirido gran relevancia en el actual escenario climático. El confort térmico es un factor humano crucial en la realización de tareas, relacionado muchas veces con la seguridad del usuario y la minimización de errores y accidentes.  Es una variable que depende de muchos parámetros físicos, desde la temperatura del aire hasta la regulación de la temperatura corporal, pasando por el género, la edad, la vestimenta y otras características generales y locales del cuerpo. Analizando la respuesta termorreguladora del cuerpo y midiendo las temperaturas superficiales y su evolución, el Instituto de Biomecánica (IBV) ha creado una metodología que permite detectar diferencias en mapas térmicos, debidas a patologías, afecciones de la piel o lesiones articulares. A partir de una enorme base de datos de infrarrojos (>300.000 imágenes), se han entrenado modelos para estimar parámetros como el sexo, la edad, el termotipo y la identificación del usuario que facilitan la predicción del disconfort a partir de la imagen térmica. Utilizando tecnología sin contacto e inteligencia artificial, se han implementado aplicaciones en el ámbito de la Salud y el Bienestar para ayudar a los profesionales (clínicos, médicos, etc.) a diagnosticar ciertas enfermedades, como problemas circulatorios y vasculares y el efecto de terapias o productos cosméticos, o prevenir riesgos como golpes de calor.