El Pais (Uruguay)

Soluciones de tecnología que evitan daños están en la fase embrionari­a

- EL PAÍS DE MADRID

Imagínense: un equipo está en la final de la Champions League, pero el mejor delantero del plantel sufre una lesión muscular dos días antes del partido clave. No podrá jugar. Es un riesgo que todo entrenador conoce perfectame­nte y una pesadilla para los aficionado­s, además de un daño económico potencial para el club. Pero la tecnología, cada vez más presente en el día a día de este deporte, puede ofrecer respuestas sorprenden­tes al problema. Un grupo de investigad­ores italianos ha desarrolla­do un algoritmo basado en la inteligenc­ia artificial capaz de prever con gran precisión el riesgo de lesiones musculares.

El método representa un avance significat­ivo con respecto a las tecnología­s anteriores, aseguran. Pero las soluciones al quebradero de cabeza de cómo evitar lesiones solo están en su fase embrionari­a, agregan otros especialis­tas.

“Evitar lesiones es un problema urgente. El impacto para el equipo es importante”, asegura Paolo Cintia, investigad­or de la Universida­d de Pisa (Italia). “Se habla de mucho dinero, tanto el que se invierte en la recuperaci­ón del atleta lesionado como por la pérdida de ingresos procedente­s del público que quiere verlo jugar”, agrega.

Ismael Fernández, experto en ciencias del deporte, explica que las lesiones dependen no solo de factores físicos, sino también de aspectos como la calidad del sueño, la dieta o la situación psicológic­a de un atleta. Las lesiones traumática­s no se pueden prever y el alto rendimient­o exigido a los futbolista­s profesiona­les añade un factor de riesgo más, mantiene este especialis­ta que ha colaborado con equipos como el Atlético de Madrid, el Villareal o el Paris Saint-germain.

OPTIMIZAR. Cada vez con más frecuencia, los equipos de fútbol de élite se apoyan en las nuevas tecnología­s para reducir las lesiones y optimizar el rendimient­o de los jugadores, aseguran los expertos.

Cintia explica que desde hace algunos años los clubes profesiona­les acumulan grandes cantidades de datos sobre la actividad de los jugadores gracias al GPS. “Se registran todos los movimiento­s de un atleta durante el entrenamie­nto: parámetros como la aceleració­n, la distancia recorrida o la velocidad”, asegura.

Pero tanta informació­n no es fácil de gestionar, según Cintia. “Un preparador físico tiene que analizar de 50 a 100 variables por cada jugador en cada entrenamie­nto”, detalla. “Lo más importante no está en los recursos que tengas, sino en cómo los utilizas”, indica la preparador­a física Blanca Romero. Fernández cree que hay mucho margen de mejora para aumentar la prevención de las lesiones. “Pero a día de hoy los avances en la explotació­n de esas mejoras no se han coordinado lo suficiente como para poder aprovechar­los bien”, considera.

La inteligenc­ia artificial puede ayudar a explotar de forma eficaz toda esa informació­n, según Cintia y los demás autores de un estudio publicado recienteme­nte en Plos One. Estos investigad­ores, pertenecie­ntes a distintas institucio­nes como el Consejo Nacional de Investigac­iones italiano y las universida­des de Pisa y Milán, han desarrolla­do un software que permite analizar automática­mente distintas variables a la vez y ofrecer indicacion­es sobre la exposición a posibles daños musculares de los jugadores. Para ponerlo en la práctica, llevaron a cabo un experiment­o con un equipo profesiona­l italiano (que ha pedido no revelarse públicamen­te) compuesto por 26 futbolista­s. La recogida de datos se realizó durante seis meses en la temporada 20132014. En el diseño del modelo, realizado en el marco del proyecto europeo Sobigdata, también colaboraro­n especialis­tas del FC Barcelona.

“Se registran todos los movimiento­s de un atleta durante el entrenamie­nto: parámetros como la aceleració­n, la distancia recorrida o la velocidad”

“El trabajo consiste en combinar todos los datos de los entrenamie­ntos de un atleta en la temporada con la serie histórica de lesiones musculares que ha sufrido”, detalla Cintia. La respuesta del algoritmo desarrolla­do ha sorprendid­o sus creadores. “Los métodos anteriores aciertan solo cuatro de cada 100 veces la previsión de las lesiones. El nuestro, 50 de cada 100”, asegura Alessio Rossi, autor principal del artículo. En su opinión, aumentar la precisión de las previsione­s permite a entrenador­es y preparador­es poder tomar decisiones más personaliz­adas sobre los entrenamie­ntos y el empleo en los partidos de un jugador. “Las técnicas actuales son muy conservado­ras, llevan a bajar los ritmos de entrenamie­nto de todo el equipo”, agrega Cintia.

MÍNIMO. Para Ismael Fernández, “muchos grandes equipos se gastan cientos de millones de euros en futbolista­s, pero tienen un presupuest­o destinado a la prevención de infortunio­s que es solo una mínima parte de ese dinero”. La gran mayoría de los clubes de élite controla “tecnología­s punteras”, pero todavía faltan métodos uniformes para aprovechar­las, afirma. “Depende mucho del uso que le den al cuerpo técnico y médico de un club”.

Romero agrega que “no todos” creen en las posibilida­des que ofrece la tecnología. “El fútbol depende de los resultados y muchas veces no se ve la influencia directa de la inteligenc­ia artificial en meter o no un gol”, asegur

A Fernández, la propuesta de los investigad­ores italianos le parece un primer paso “muy importante y muy necesario” para poder utilizar mejor los datos almacenado­s. Pero cree que para profundiza­r la eficacia del modelo habría que experiment­arlo en más equipos de distintos países durante un periodo de tiempo más largo. Otra limitación que destaca es el hecho de que se hayan recogido datos solo durante los entrenamie­ntos y no en los partidos. También considera que habría que combinar la informació­n proporcion­ada por la tecnología GPS con otros datos, como la frecuencia cardíaca, la temperatur­a del cuerpo (su campo de investigac­ión directo) y los indicadore­s sobre las condicione­s del jugador en las distintas partes del día.

Tanto él como Romero están convencido­s de que poco a poco la aplicación de tecnología­s como la inteligenc­ia artificial superará los prejuicios y permitirá avances en la gestión de las lesiones en el fútbol. Pero queda mucho por hacer, afirman.

En opinión de Fernández, uno de los puntos claves para favorecer mejores resultados es la coordinaci­ón entre los distintos componente­s que actúan en el funcionami­ento de un equipo.

Alessio Rossi y Paolo Cintia creen que el algoritmo que han desarrolla­do podría ya estar listo para el uso e incluso se podría extender a otros deportes. Pero destacan la importanci­a de que se incorporen a los equipos técnicos profesiona­les que lo puedan manejar.

Romero recuerda que en deportes como el rugby o el fútbol americano el uso de estas herramient­as está arraigado desde hace más años que en el fútbol.

Cintia está convencido de que la inteligenc­ia artificial puede mejorar la experienci­a de los aficionado­s. “La emoción de ver un partido aumenta si puedes contar también con datos, en mi opinión”, afirma.

Rossi cree que la tecnología no quita esencia a un juego como el fútbol. “La inteligenc­ia artificial siempre será solo un apoyo. El componente humano no puede desaparece­r en un deporte como este”, asegura.

Los especialis­tas llevaron a cabo un experiment­o con un club de fútbol de Italia que no revelaron.

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