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Científicos de la Universidad de Granada crearon el sistema Footballer Workload Footprint (FWF), que utiliza inteligencia artificial para mejorar la medicina deportiva

Desarrollan sistema con IA para predecir lesiones en futbolistas

Lesiones futbolísticas

En la Universidad de Granada (UGR), científicos han diseñado un sistema que, con ayuda de inteligencia artificial, ayuda a predecir lesiones en futbolistas y por lo tanto a evitar lesiones, con un método que ya ha sido validado por preparadores físicos.

El sistema es llamado Footballer Workload Footprint (FWF), y se trata de una representación matemática de las cargas externas de entrenamiento que el equipo logró obtener por medio de GPS. Estas son computalizadas y, con técnicas inspiradas en el procesado de señales y cálculos diferenciales e integrales, la información se transforma en variables que se pueden analizar por modelos de aprendizaje automático con inteligencia artificial.

El estudio propone mejorar métodos tradicionales con los que se controla la carga física que manejan jugadores 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”, explicó el investigador de la UGR Jaime B. Matas Bustos, autor principal del trabajo.

Así se pretende constituir una solución que siente las bases de integrar principios avanzados de ingeniería y análisis multivariante dentro de un entorno clínico y deportivo real, ya que los sistemas actuales se basan en ratios simplificados. Así, se pretende que desarrollen, con la base de la aplicación futuros sistemas de alerta temprana y la creación de una base de datos que integre clubes, federaciones y centros de investigación.

FWF ha logrado que la monitorización sea personalizada y predictiva para su fácil incorporación en medicina deportiva. “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”, añadió el profesor titular del Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones en la UGR Antonio M. Mora.

Para la investigación se ha contado con la colaboración de Moisés de Hoyo Lora, actual preparador físico del equipo de la Premier League inglesa, Aston Villa FC y quién a supervisado anteriormente la preparación física de varios clubes de La Liga española.

El modelo ya ha sido validado con datos reales de liga y torneos de la UEFA, y mostro mejoras notables con modelos actuales.

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