Deporte
Inteligencia artificial podría prevenir lesiones en jugadores de fútbol, ¿cómo?
Ingenieros y fisioterapeutas desarrollaron en AudacIA, el centro de inteligencia artificial y robótica de la Universidad Simón Bolívar, una plataforma para este propósito. Ya se hicieron las primeras pruebas con las jugadoras femeninas del Junior F.C.
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El plantel profesional del Junior F.C. femenino fue sometido a exámenes por un grupo de especialistas en fisioterapia e ingeniería, para determinar la fuerza en sus piernas y las probabilidades de que sufran lesiones. Las pruebas se realizaron con el Sistema de Evaluación de Fuerza Muscular (Sefum), creado en el centro de inteligencia artificial y robótica de la Universidad Simón Bolívar, AudacIA.
Sefum utiliza algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos de lesiones que miden parámetros de fuerza muscular y estabilidad para identificar desequilibrios, déficits y potenciales lesiones. "Puede ayudar a que los entrenadores y médicos tomen medidas preventivas para minimizar los riesgos y mejorar el rendimiento atlético", explicó Luisa Galeano Muñoz, profesora en biomecánica y magíster en Actividad Física y Salud.
Las evaluaciones a las 26 jugadoras del Junior F.C. se practicaron en la sede deportiva Adelita de Char, en el corregimiento de Salgar (Atlántico), hasta donde fue llevado Sefum gracias a su portabilidad, pues consta de los dispositivos Jumptech y Nomid, que funcionan con sensores calibrados, sin cables ni marcadores anatómicos.
Jumptech es una plataforma de dos tapetes sensibles que detectan cualidades o parámetros del salto: tiempo de vuelo, aterrizaje, simetría entre las piernas y fuerza excéntrica (rebote absorbido por los músculos al regresar al suelo). En Nomid, cada atleta se apoya en sus rodillas y, con las piernas sujetadas en los tobillos, se inclinan hacia adelante con el torso recto desde la cadera hasta los hombros. Este movimiento permite al sistema contabilizar la fuerza ejercida y el rendimiento de los isquiotibiales o músculos posteriores del muslo.
"Las plataformas validadas a nivel mundial arrojan hasta 26 parámetros; con Sefum podemos obtener datos de más de 80 parámetros", detalló el profesor Raúl Polo Gallardo, Ph.D. (c) en Ciencias de la Salud.
La importancia de los datos
Los datos son parte del éxito y también determinan millonarias negociaciones en la élite del deporte mundial. En 2021, el mediocampista belga Kevin De Bruyne usó el análisis de sus datos en cancha para renovar con el Manchester City hasta 2025: había anotado 65 goles y hecho 101 asistencias en 255 partidos, lo cual contribuyó a que ganaran ocho títulos. ¿El resultado? Pasó de ganar 400.000 a 462.000 euros semanales, un poco más de 1.900 millones de pesos colombianos.
Los algoritmos de predicción de Sefum basan sus cálculos en las historias clínicas de lesiones en los isquiotibiales, uno de los músculos que más se resienten en los futbolistas. Sus creadores proyectan que beneficiará la recuperación en medio de las competencias y las estrategias para reducir las probabilidades de que los jugadores sufran o recaigan en lesiones.
"Con partidos cada dos, tres o cuatro días, para el manejo de lo que se denomina cargas, se evalúa al jugador antes de las competencias y a las 24 horas siguientes para conocer la tasa de pérdida de fuerza y luego, a las 48 horas y 72 horas, para establecer si se recuperó o no", precisó Polo.
Previo al plantel del Junior F.C. femenino, los especialistas de Unisimón hicieron pruebas a 46 futbolistas sub-20 y obtuvieron más de 3.500 parámetros de fuerza y salto. Las labores de análisis seguirán porque con cada evaluación el sistema acumula más información, detecta más patrones de similitud y adquiere mayor precisión.
"Sefum permitirá a los departamentos médicos enfocarse en la necesidad de cada atleta", destacó Reynaldo Villarreal González, director de AudacIA. "Estamos revolucionando el rendimiento deportivo con máquinas impulsadas por inteligencia artificial que establecen los nuevos estándares en la evaluación del riesgo de lesiones", concluyó.