Desde temprana edad, las personas están expuestas a factores de riesgo que pueden llevar a trastornos musculoesqueléticos como dolor lumbar, dolor de cuello y escoliosis. Los exámenes médicos en edades tempranas podrían minimizar su incidencia. El estudio tiene como objetivo mejorar un software que procesa imágenes de pacientes, utilizando sitios anatómicos específicos para obtener indicadores de riesgo de posibles problemas musculoesqueléticos. Este proyecto se dividió en cuatro fases. Primero, se seleccionaron marcadores y métricas corporales para la evaluación postural. Segundo, se evaluó la capacidad del software para detectar los marcadores y realizar pruebas de optimización. Tercero, se adquirieron datos de una población para validar los resultados utilizando software clínico. Cuarto, se analizó el rendimiento de los clasificadores con los datos adquiridos. Se utilizaron marcadores verdes con diámetros de 20 mm para optimizar el software. La evaluación postural utilizando diferentes tipos de cámaras se realizó a través del método de detección de manchas. En las pruebas de optimización, los parámetros de ángulo fueron los más influidos. Los datos adquiridos mostraron que los resultados del análisis postural eran estadísticamente equivalentes. Para los clasificadores, la población de estudio contaba con 16 sujetos sin evidencia de problemas posturales, 25 con evidencia leve y 16 con evidencia moderada a grave. En general, el uso de una clasificación binaria con el método de validación de división de entrenamiento/prueba proporcionó mejores resultados.