update
Actualiza la predicción del modelo de Machine Learning (ML).
Este método se encarga de gestionar el ciclo de vida de la predicción de riesgo basada en el modelo de ML implementado en ServiceStateRepository.
El proceso es el siguiente:
Llama a ServiceStateRepository.updateMLModelPrediction para que el repositorio ejecute la lógica de inferencia del modelo con los datos de salud más recientes.
Obtiene el estado actual del modelo de ML (MLModelState) y la última predicción (MLPrediction) desde el repositorio.
Actualiza el estado del servicio ServiceType.HEAT_STRESS basándose en el estado del modelo:
Si el estado del modelo es MLModelState.State.INFERENCE_SUCCESS (la predicción se realizó con éxito), el servicio se marca como ServiceState.ACTIVE.
Si el estado es MLModelState.State.INSUFFICIENT_DATA (no hay suficientes datos para predecir), el servicio se marca como ServiceState.IDLE.
Si el estado es MLModelState.State.INFERENCE_ERROR (ocurrió un error durante la predicción), el servicio se marca como ServiceState.ERROR.
Si la predicción fue exitosa y el nivel de riesgo (HeatStressRiskLevel) es HIGH o CRITICAL, registra una advertencia en el log con los detalles de la predicción para un seguimiento proactivo.