updateMLPrediction

Actualiza la predicción de estrés térmico utilizando el modelo de machine learning.

Esta función realiza de forma asíncrona los siguientes pasos:

1. Recupera los datos de salud actuales del repositorio.

2. Crea un objeto HealthDataPoint a partir de los datos de salud actuales, adecuado para la entrada del modelo ML.

3. Llama al TFLiteHeatStressManager para ejecutar una predicción de estrés térmico con el punto de datos creado.

4. Actualiza el StateFlow _currentMLPrediction con el nuevo resultado de la predicción del modelo.

5. Registra el resultado de la predicción, incluyendo el nivel de riesgo y el puntaje de confianza.

Cualquier excepción durante el proceso de predicción es capturada y registrada, evitando que la aplicación se bloquee.

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