Científicos de la Universidad de Granada (UGR) han diseñado un nuevo sistema que utiliza inteligencia artificial (IA) para ayudar a predecir y evitar lesiones en los futbolistas de élite, un método validado por preparadores físicos.
Se trata de ‘Footballer Workload Footprint‘ (FWF), o ‘Huella del futbolista’, y es una representación matemática y computacional de las cargas externas de entrenamiento y competición que el equipo de investigadores ha obtenido mediante GPS.
Gracias a técnicas inspiradas en el procesado de señales, así como en el cálculo diferencial e integral, los investigadores han conseguido transformar la información en variables aptas para su análisis por medio de modelos de aprendizaje automático con IA.
El estudio desarrollado con esta aplicación, y que publica la revista científica PLOS ONE, propone una mejora sustancial de los métodos tradicionales de control de carga física que utilizan muchos clubes profesionales.
“Nuestro enfoque no solo mejora la capacidad predictiva respecto al riesgo de lesión, también permite visualizar de forma clara y comprensible las dinámicas de esfuerzo que experimenta cada jugador a lo largo del tiempo, abriendo la puerta a una monitorización inteligente y preventiva”, ha explicado el investigador de la UGR Jaime B. Matas Bustos, autor principal del trabajo.
Solución pionera
El método constituye una solución pionera al integrar principios avanzados de ingeniería de características, modelado temporal y análisis multivariante dentro de un entorno clínico y deportivo real.
A diferencia de los sistemas actuales, que suelen basarse en ratios simplificados, la ‘Huella del futbolista’ logra una monitorización personalizada y predictiva más fácil de incorporar a los departamentos de rendimiento y medicina deportiva de los clubes.
“Dentro del cuerpo técnico, esta solución es útil para preparadores físicos, readaptadores y servicios médicos, puesto que identifica perfiles de riesgo y ajusta las cargas de los futbolistas en tiempo real, con base empírica y trazabilidad”, ha añadido el profesor titular del Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones en la UGR Antonio M. Mora.
La investigación ha contado con la colaboración de Moisés de Hoyo Lora, actual preparador físico del Aston Villa FC, equipo de la Premier League inglesa y encargado de supervisar anteriormente la preparación física de varios clubes de La Liga española.
El modelo propuesto también ha sido validado con datos reales anónimos de un equipo que compite en La Liga y en torneos de la UEFA, mostrando mejoras significativas frente a métodos actuales.
Los investigadores anticipan que, sobre la base de la aplicación, se podrán desarrollar futuros sistemas de alerta temprana y la creación de bases de datos compartidas entre clubes, federaciones y centros de investigación. EFE
