El trabajo de oficina se ha convertido en la ocupación más prevalente en la sociedad contemporánea, lo que requiere largas horas de comportamiento sedentario que puede conducir a la fatiga mental y física, incluyendo el riesgo de desarrollar trastornos musculoesqueléticos (TME). Para abordar este problema, hemos propuesto un sistema innovador que utiliza el robot NAO para las alertas posturales, YoloV7 para la extracción de puntos de referencia y una red recurrente LSTM para la predicción postural. En nuestra evaluación, el modelo obtuvo una exactitud del 85%, una sensibilidad del 93% y una puntuación F1 del 89%. Estas métricas proporcionan información valiosa sobre la eficacia del sistema y ponen de relieve las áreas en las que pueden introducirse nuevas mejoras. Al perfeccionar el modelo y aprovechar un conjunto de datos más amplio, pretendemos mejorar la exactitud y preci...