Variables clave de los dispositivos EPTS

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Los profesionales de la medicina deportiva deben tener en cuenta variables clave al analizar los datos procedentes de dispositivos EPTS

La aparición de tecnologías wearable y de seguimiento, comúnmente agrupadas bajo el término EPTS (Electronic Performance & Tracking Systems), ha transformado la forma en que los clubes de fútbol profesional monitorizan la carga de trabajo, el rendimiento y el riesgo de lesión de los atletas. Dispositivos como WIMU Pro, Catapult, Fitogether, entre otros, proporcionan una gran cantidad de datos. Sin embargo, para que estos datos sean realmente útiles, los profesionales de la medicina deportiva deben saber qué variables priorizar y cómo interpretarlas.

Los datos EPTS suelen agruparse en dos grandes categorías. En primer lugar, las variables de carga externa (eTL), que cuantifican el estrés mecánico y locomotor al que se somete el atleta. Estas incluyen métricas como la distancia total recorrida, la distancia a alta velocidad o en sprint, el número de aceleraciones y desaceleraciones, el player load y la carga neuromuscular.

En segundo lugar, las variables de carga interna (iTL), que reflejan el estrés biológico experimentado por el atleta, como parámetros fisiológicos (frecuencia cardíaca, consumo de oxígeno, marcadores metabólicos) o el esfuerzo percibido, cuando el dispositivo o los sistemas complementarios lo permiten.

Entre las métricas de carga externa, ciertos parámetros han demostrado una especial relevancia en el fútbol de élite. Estudios que analizan la carrera a alta velocidad, la distancia en sprint, las aceleraciones y desaceleraciones, y el player load global, han encontrado correlaciones entre estas métricas y el riesgo de sobrecarga y lesión.

Por ejemplo, una carga excesiva de alta intensidad sin una recuperación adecuada puede predisponer a distensiones musculares o lesiones por sobreuso.

No obstante, no todos los sistemas de medición presentan la misma fiabilidad para todas las variables. Una revisión de los sistemas de posicionamiento local (LPS, incluidos los basados en UWB) mostró una validez aceptable para la medición de distancias (con diferencias inferiores al 3,5 % respecto a sistemas de referencia), pero una mayor variabilidad y menor fiabilidad al evaluar velocidades instantáneas, aceleraciones o desaceleraciones, especialmente en movimientos específicos del deporte con cambios de dirección.

Dadas estas limitaciones, los profesionales de la medicina deportiva deben interpretar los datos EPTS con cautela y evitar una dependencia excesiva de una única métrica. En la práctica, el análisis combinado de varias variables ofrece una visión más robusta. Por ejemplo, vincular métricas de carga externa (como la distancia a alta velocidad o el número de sprints) con indicadores de carga interna o marcadores subjetivos de fatiga refleja mejor el estrés real del atleta y su estado de recuperación.

Además, el contexto temporal es fundamental. Monitorizar datos brutos sesión a sesión resulta menos informativo que establecer líneas base individuales (por ejemplo, distribución típica de carga semanal, carga de pretemporada, carga de partido) y detectar desviaciones. Del mismo modo, el análisis de tendencias a lo largo del tiempo (carga acumulada, picos de intensidad, periodos de recuperación insuficientes) aporta más valor que instantáneas aisladas.

Por último, la calidad y la consistencia de los datos son críticas. Es recomendable mantener la misma tecnología de seguimiento (por ejemplo, el mismo tipo de dispositivo o sistema de posicionamiento) en todas las sesiones para evitar sesgos derivados de diferencias entre sistemas de medición. Algunos estudios han demostrado que distintos dispositivos o tecnologías pueden registrar valores divergentes incluso en sesiones idénticas.

En síntesis, para que los datos basados en EPTS informen adecuadamente las decisiones médicas o de rendimiento, los profesionales deben: seleccionar sistemas validados, priorizar un conjunto de métricas clave de carga externa e interna, contextualizar los datos de forma longitudinal y no solo transversal, y combinar medidas objetivas con marcadores subjetivos o fisiológicos.

Mediante la adopción de una monitorización rigurosa y basada en datos, VALITICA puede ayudar a los clubes a tomar decisiones informadas y basadas en evidencia sobre la carga de entrenamiento, los protocolos de recuperación y las estrategias de predicción de lesiones, mejorando en última instancia el bienestar del atleta y la sostenibilidad de su rendimiento.

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¿Se pueden predecir las lesiones en los deportistas de élite?

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Big Data, IA y Machine Learning: la mejor solución para que los deportistas de élite eviten lesiones.

Hace unos años disfrutamos del Mundial de Fútbol 2022, uno de los eventos deportivos más importantes y esperados de los últimos tiempos. Esto pone de relieve la importancia de comprender las tecnologías que, desde hace tiempo, están ayudando a los atletas a mejorar su rendimiento y a anticipar posibles lesiones durante su preparación física. La Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y el Machine Learning han sido la respuesta para quienes pensaban que esto no era posible; además de ser tecnologías punteras, permiten a los clubes deportivos reducir significativamente los costes.

Sabemos que una de las peores situaciones para un atleta es sufrir una lesión. Hemos visto a grandes estrellas del fútbol, como el Balón de Oro Karim Benzema, perderse el Mundial por una lesión en la pierna izquierda y verse obligados a interrumpir su carrera deportiva durante meses, debilitando a su equipo y generando un fuerte impacto emocional personal. Aunque muchos consideran que esto forma parte natural del deporte, se trata de un aspecto de la vida del atleta que está a punto de cambiar.

La Dra. Irene Aguirre, nuestra Medical Lead, afirma que «estas tecnologías están revolucionando la medicina en todos los ámbitos y, en el deporte, son especialmente relevantes desde el punto de vista de la predicción y el rendimiento deportivo, tanto individual como colectivo. La biomecánica, por ejemplo, es otra área en la que la inteligencia artificial se está desarrollando a través de estudios clave en redes neuronales multinivel».

Datos: el mejor remedio (no farmacológico) frente a las lesiones

Según un estudio realizado en la Premier League, las plantillas de 25 jugadores sufren aproximadamente 50 lesiones por temporada. Esto equivale a unas 2 lesiones por jugador y año, con un coste aproximado de 300 millones de euros anuales para los equipos.

Ante esta situación, preparadores físicos y técnicos deportivos se propusieron investigar la forma correcta de realizar un seguimiento individualizado de cada atleta, descubriendo que en los datos existe una vía para ayudar tanto al club como a los propios jugadores. Como explica la Dra. Aguirre, «los atletas y preparadores físicos son conscientes de la importancia de los métodos de predicción de lesiones y han aprendido a comprender la necesidad de desarrollarlos. Un ejemplo claro es el uso del GPS durante los entrenamientos, una de las tecnologías que más contribuye a la recogida de datos y a la captura de la mayoría de las variables relevantes para la predicción de lesiones. El uso de esta tecnología de geolocalización en dispositivos fáciles de portar, como los wearables (dispositivos electrónicos integrados en la ropa), permite recopilar datos médicos —frecuencia cardíaca, respiración, temperatura— y datos físicos —posición, velocidad, aceleración— del jugador durante entrenamientos y partidos. Un ejemplo es la tecnología EPTS de la FIFA, que, mediante dispositivos integrados en las camisetas interiores, permite recoger todos los datos del juego».

Aunque los datos son valiosos, por sí solos no evitan las lesiones: es necesario un método para organizarlos. Existen cinco variables clave para clasificar los datos:

  • Volumen: tamaño de los datos, que puede medirse en petabytes, exabytes o incluso zettabytes.
  • Variedad: consideración de datos estructurados y no estructurados en múltiples formatos y combinaciones.
  • Velocidad: capacidad de transferencia y análisis en fracciones de segundo.
  • Veracidad: precisión y fiabilidad de los datos.
  • Valor: capacidad de extraer valor de la información recopilada.

Aun así, organizar los datos no es suficiente para prevenir lesiones. Es necesario cruzar grandes volúmenes de información a alta velocidad —casi de forma automática— para proyectar, por ejemplo, sesiones de entrenamiento altamente precisas que tengan en cuenta las capacidades y condiciones biométricas de cada atleta, evitando sobrecargas que puedan derivar en lesiones futuras. En este sentido, la IA es clave para realizar este procesamiento y análisis de la información.

También es fundamental utilizar toda esta información para predecir, en función del rendimiento y de las cargas de cada sesión de entrenamiento o competición, cuándo un atleta se encuentra al límite del riesgo de lesión. Esto se logra mediante tecnologías basadas en lógicas de aprendizaje como el machine learning, una rama de la IA.

Un ejemplo de ello es el trabajo que VALITICA está desarrollando para transformar los datos en herramientas útiles que permitan a los deportistas desplegar todo su potencial y maximizar la prevención de lesiones. Esto es posible gracias a la sistematización de variables que antes no podían medirse por su alto grado de subjetividad —como la percepción del esfuerzo físico o el efecto del descanso y los tiempos de recuperación—, pero que resultan fundamentales para reducir el riesgo de lesión. Además, esta información es clave para que el cuerpo técnico tome las mejores decisiones, basadas en evidencia científica y no en suposiciones, tanto en el diseño de los entrenamientos como en los procesos de recuperación tras una lesión.

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