Descubre aquí cómo el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son la solución para que los deportistas de élite no se lesionen
Hace poco disfrutamos del Mundial de Fútbol 2022, uno de los eventos deportivos más importantes y esperados durante un largo tiempo. Por eso, esta es la oportunidad perfecta para tratar de entender diferentes tecnologías que desde hace un tiempo han ayudado a los deportistas a subir su nivel deportivo y a saber si van a tener una lesión durante su preparación física. La Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y el Machine Learning han sido la respuesta para quienes en algún momento pensaron que esto no era posible; estas, además de ser grandes tecnologías, hacen que los clubes deportivos ahorren dinero.
Sabemos que lo peor que le puede pasar a un deportista es lesionarse. Hemos visto a grandes estrellas del fútbol como el actual balón de oro Karim Benzema que se perdió el mundial por una lesión en su pierna izquierda y tuvo que detener su carreras deportiva por meses a raíz de una lesión, debilitando así a su equipo y abriendo una gran brecha emocional en sí mismo. Aunque muchos piensen que esto es algo normal en los procesos deportivos, también es un aspecto de la vida de los deportistas que está a punto de cambiar.
La doctora Catalina Blanco, residente de medicina del deporte, afirma que “estas tecnologías están revolucionando la medicina en todos los ámbitos y ahora, en el ámbito deportivo, tienen mucha importancia desde el punto de vista de la predicción y el rendimiento deportivo tanto individual como colectivo. La biomecánica, por ejemplo, es otro ámbito en el cual se está desarrollando la inteligencia artificial mediante estudios claves en el desarrollo de redes neuronales multinivel”.
Los datos: El mejor remedio (no-farmacéutico) para las lesiones
De acuerdo con el portal web del Barça Innovation Hub, los equipos de fútbol que cuentan con 25 jugadores, sufren aproximadamente 50 lesiones durante una temporada. Esto son 2 lesiones anuales por jugador, lo que le cuesta al equipo cerca de 300 millones de euros anuales, aproximadamente.
Debido a esta situación, los preparadores físicos y los técnicos deportivos se pusieron a la tarea de investigar la forma correcta de llevar un control de cada uno de los deportistas, dándose cuenta que en los datos hay una manera de ayudar tanto a su club como a sus deportistas. Como nos lo contó la doctora Blanco: “los deportistas y los preparadores físicos reconocen la importancia de los métodos de predicción de lesiones y han podido familiarizarse y entender la importancia de desarrollarlos, siendo, por ejemplo, el uso del GPS durante las horas de entrenamiento la tecnología que más ayuda en la recolección de datos durante el juego y la captación de la mayoría de las variables a tener en cuenta en la predicción de lesiones. El uso de esta tecnología de geolocalización en dispositivos que para los deportistas son fáciles de llevar como los wearables (dispositivos electrónicos inteligentes incorporados a la vestimenta) permite recoger datos médicos (pulsaciones, respiración, temperatura, etc.) y físicos (posición, velocidad, aceleración, etc.) del jugador durante el entrenamiento y los partidos. Un ejemplo de esto es la tecnología EPTS de la FIFA que, gracias a dispositivos insertados en los tops interiores de los jugadores, pueden recoger todos los datos de juego”.
Si bien los datos son valiosos, estos por sí solos no evitan lesiones: se necesita un método que permita organizarlos. Existen 5 variables del Big Data para clasificar los datos:
- Volumen: Se calcula el tamaño de los datos. Estos pueden estar en petabytes, exabytes e incluso en zettabytes.
- Variedad: La consideración de los datos estructurados y no estructurados en numerosas formas y combinaciones.
- Velocidad: La transferencia de datos y el análisis que puede hacerse en fracción de segundos.
- Veracidad: Precisión y confiabilidad.
- Valor: Ponerle valor a la información recolectada.
Asimismo, con solamente organizarlos no prevenimos que un deportista se lesione. Es necesario cruzar amplios volúmenes de datos a gran velocidad (casi automáticamente) para proyectar, por ejemplo, sesiones de entrenamiento muy precisas que tengan en cuenta las capacidades y condiciones biométricas de cada atleta, evitando así posibles sobrecargas que lleven a lesiones en un futuro. En este sentido, la IA es clave para hacer este procesamiento y análisis de información.
También es fundamental que toda esta información sirva para predecir, con base en el rendimiento y las cargas de trabajo durante cada entrenamiento o competición, cuándo un deportista está ad portas de una lesión. Esto lo pueden lograr tecnologías basadas en lógicas de aprendizaje como el machine learning, una rama del AI.
Muestra de ello es el trabajo que ha venido realizando VALITICA en convertir los datos en herramientas útiles para que los deportistas desplieguen todo su potencial procurando al máximo la prevención de lesiones. Esto se logra gracias a la sistematización de variables que antes no se podían medir por su alto nivel de subjetividad (como la percepción de esfuerzo físico, así como el efecto de los períodos de descanso y tiempos de recuperación), pero que son fundamentales a la hora de disminuir los riesgos de lesión. Además, esta información también es clave para que el cuerpo técnico tome las decisiones más acertadas (basadas en información científica y no en suposiciones) a la hora de diseñar sesiones de entrenamiento e, incluso, de recuperación de lesiones.
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