La Universidad de Granada y la Inteligencia Artificial se alían para prevenir lesiones en futbolistas de élite

El invento, por llamarlo así, se llama Footballer Workload Footprint (FWF), o 'Huella del futbolista', y es «una representación matemática y computacional de las cargas externas de entrenamiento y competición, obtenidas 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.

Alrededor de esta aplicación se ha llevado a cabo un estudio, publicado en la revista científica PLOS One, que propone una mejora sustancial de los métodos tradicionales de control de carga física, como es el Acute: Chronic Workload Ratio (ACWR), muy utilizado actualmente en todos los clubes de fútbol de primer nivel.

«Nuestro enfoque no sólo mejora la capacidad predictiva respecto al riesgo de lesión, sino que también permite visualizar de forma clara y comprensible las dinámicas de esfuerzo que experimenta cada jugador a lo largo del tiempo, lo que abre la puerta a una monitorización inteligente y preventiva», ha explicado el investigador de la universidad granadina Jaime Matas Bustos, autor principal del trabajo.

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, «favoreciendo su incorporación a los departamentos de rendimiento y medicina deportiva de los clubes».

El aumento de la densidad competitiva y las exigencias físicas del calendario futbolístico hacen que los jugadores sean más vulnerables que nunca a las lesiones. Las estadísticas de los clubes de élite en las últimas temporadas, son muy elevadas. Estos datos muestran que están en claro ascenso -un 32% más en La Liga y un 4% superiores en las grandes ligas europeas-, mientras que más de la mitad de los jugadores superan los 55 partidos por temporada, lo que coincide con un preocupante incremento de los daños musculares y de ligamento cruzado.

Conocido todo lo anterior, este tipo de herramientas ofrecen a los clubes una ventaja estratégica y les permiten anticiparse a los riesgos y tomar decisiones más inteligentes sobre el entrenamiento de la plantilla. «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 Antonio Mora, profesor titular del Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones en la Universidad de Granada.

La investigación ha contado con la colaboración de Moisés de Hoyo Lora, preparador físico del Aston Villa FC, equipo de la Premier League inglesa, quien supervisó anteriormente la preparación física de varios clubes de La Liga española, han detallado desde la UGR.

Los investigadores anticipan que, sobre la base de esta aplicación, se podrán desarrollar futuros sistemas de alerta temprana y la creación de bases de datos compartidas entre clubes, federaciones y centros de investigación, fomentando una nueva generación de analítica avanzada para el cuidado del deportista, basada en el Big Data.

«La 'Huella' es un sistema versátil que ofrece adaptaciones específicas a otros deportes de equipo y también a disciplinas individuales. »Es un modelo sencillo que integra sin dificultad nuevas variables como las fisiológicas, nutricionales y/o psicológicas. Y también es global, diseñado para compartir toda la información de forma anónima y segura entre diferentes entidades, fomentando la colaboración para el cuidado y la salud del deportista«, concluye Jaime Matas.