Una visión transparente y científica del motor de predicción de lesiones que hay detrás de VALITICA
| Predicción de riesgo de lesión para cada jugador
VALITICA predice lesiones musculares intrínsecas mediante un modelo de datos multidimensional diseñado específicamente para el fútbol profesional.
El sistema procesa millones de puntos de datos, identifica patrones que preceden a las lesiones de tejidos blandos y genera índices de riesgo que respaldan las decisiones clínicas y operativas.
Aunque la estructura exacta del modelo es propietaria y confidencial, los principios que rigen su funcionamiento son plenamente explicables y están alineados con las mejores prácticas de la medicina deportiva.
| El pipeline de datos
Nuestro modelo se construye sobre datos provenientes de múltiples fuentes de alta calidad recopilados en cada club.
- Conjuntos de datos de carga de entrenamiento y competición (carga interna y externa).
- Resultados de pruebas físicas y evaluaciones mecánicas de los jugadores.
- Historial de lesiones y procesos de rehabilitación.
- Cuestionarios de bienestar y escalas subjetivas.
- Registros médicos relevantes y ciclos de tratamiento.
- Variables ambientales y contextuales, cuando están disponibles.
Nota: VALITICA se adapta al ecosistema de datos existente de cada club. No se requiere hardware adicional.
| Procesamiento de variables agrupadas
En lugar de analizar métricas individuales de forma aislada, el modelo evalúa cómo interactúan distintos clústeres. Este enfoque permite detectar señales de alerta débiles que solo adquieren significado cuando se combinan.
- Metabólicas.
- Mecánicas.
- Cinemáticas.
- Carga interna.
- Carga externa.
- Carga acumulada.
- Biomarcadores.
- Historial de lesiones.
- Patrones de recuperación.
- Carga térmica.
- Características personales.
- Índice Foster.
- Índice Borg / RPE.
- Escala de dolor VAS.
- Métricas específicas del club.
| Línea base y perfilado individual
Cada jugador responde de manera diferente ante demandas similares. El modelo establece líneas base individuales (valores de referencia) a partir de datos históricos acumulados. Estas líneas base actúan como referencia para detectar respuestas anómalas, desviaciones bruscas o patrones emergentes asociados a un mayor riesgo de lesión de tejidos blandos.
- Umbrales personalizados.
- Rangos de referencia específicos por posición.
- Modelado de tendencias longitudinales.
- Análisis de adaptación estacional.
| Arquitectura del modelo (alto nivel)
VALITICA aplica un marco de modelado híbrido que combina Deep Learning, inferencia estadística y redes neuronales. Esto permite al sistema aprender de respuestas a corto plazo mientras reconoce patrones estacionales a largo plazo. La arquitectura está diseñada para adaptarse de forma continua a medida que se recopilan más datos, mejorando la precisión predictiva con el tiempo.
- Análisis de series temporales a lo largo de los ciclos de entrenamiento.
- Reconocimiento de patrones asociados a comportamientos vinculados a la lesión.
- Recurrencias estacionales y adaptación tras lesión.
- Aprendizaje continuo y recalibración por club.
- Individualización a nivel de jugador.
| Explicabilidad
Los resultados del modelo son interpretables y están alineados con el razonamiento clínico. El staff puede comprender por qué un índice de riesgo es elevado y qué factores han contribuido a ello.
- Variables influyentes visibles.
- Transparencia sobre los factores de riesgo contribuyentes.
- Alertas asociadas a umbrales específicos del jugador.
- Formato de reporting consistente en toda la plantilla.
| Precisión y rendimiento
El sistema mejora a medida que los datos son más consistentes y se dispone de mayor histórico.
- Hasta un 90 % de efectividad predictiva cuando la calidad de los datos es alta.
- Mayor precisión conforme se acumulan patrones históricos.
- Reducción progresiva de falsos positivos y falsos negativos.
Nota: la efectividad real depende de la calidad y consistencia en el registro de datos y del nivel de madurez de cada club.
| Mejora continua
Cada incorporación de un nuevo conjunto de datos fortalece el modelo. Los clubes se benefician de un aprendizaje localizado, en lugar de una generalización global, asegurando que el sistema se alinee con su propia metodología, cultura de entrenamiento y procesos de retorno a la competición (RTP).
