Un algoritmo para saber cu¨¢ndo se va a lesionar un jugador

Imag¨ªnense: su equipo est¨¢ en la final de la Champions, pero el mejor delantero de la plantilla sufre una lesi¨®n muscular dos d¨ªas antes del partido clave. No podr¨¢ jugar. Es un riesgo que todo entrenador conoce perfectamente y una pesadilla para los aficionados, adem¨¢s de un da?o econ¨®mico potencial para el club. Pero la tecnolog¨ªa, cada vez m¨¢s presente en el d¨ªa a d¨ªa 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 precisi¨®n el riesgo de lesiones musculares. El m¨¦todo representa un avance significativo con respecto a las tecnolog¨ªas anteriores, aseguran. Pero las soluciones al quebradero de cabeza de c¨®mo evitar lesiones solo est¨¢n 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 recuperaci¨®n del atleta lesionado como por la p¨¦rdida de ingresos procedentes del p¨²blico que quiere verle jugar¡±, agrega. Ismael Fern¨¢ndez, experto en ciencias del deporte, explica que las lesiones dependen no solo de factores f¨ªsicos, sino tambi¨¦n de aspectos como la calidad del sue?o, la dieta o la situaci¨®n psicol¨®gica de un atleta. Las lesiones traum¨¢ticas no se pueden prever y el alto rendimiento exigido a los futbolistas profesionales a?ade un factor de riesgo m¨¢s, mantiene este especialista que ha colaborado con equipos como el Atl¨¦tico de Madrid, el Villareal o el PSG.

Cada vez con m¨¢s frecuencia, los equipos de f¨²tbol de ¨¦lite se apoyan en las nuevas tecnolog¨ªas para reducir las lesiones y optimizar el rendimiento de los jugadores, aseguran los expertos. Cintia explica que desde hace algunos a?os 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: par¨¢metros como la aceleraci¨®n, la distancia recorrida o la velocidad¡±, asegura. Blanca Romero, preparadora f¨ªsica del club femenino de primera divisi¨®n Madrid CFF, afirma que estos datos se transmiten en directo y permiten tomar decisiones en tiempo real sobre la gesti¨®n de un jugador sometido a esfuerzos excesivos, por ejemplo.

Pero tanta informaci¨®n no es f¨¢cil de gestionar, seg¨²n Cintia. ¡°Un preparador f¨ªsico tiene que analizar de 50 a 100 variables por cada jugador en cada entrenamiento¡±, detalla. ¡°Lo m¨¢s importante no est¨¢ en los recursos que tengas, sino en c¨®mo los utilizas¡±, a?ade Romero. Fern¨¢ndez cree que hay mucho margen de mejora para aumentar la prevenci¨®n de las lesiones. ¡°Pero a d¨ªa de hoy los avances en la explotaci¨®n de esas mejoras no se han coordinado lo suficiente como para poder aprovecharlos bien¡±, considera.

La inteligencia artificial entra en campo

La inteligencia artificial puede ayudar a explotar de forma eficaz toda esa informaci¨®n, seg¨²n Cintia y los dem¨¢s 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 Mil¨¢n, han desarrollado un software que permite analizar autom¨¢ticamente distintas variables a la vez y ofrecer indicaciones sobre la exposici¨®n a posibles da?os musculares de los jugadores. Para ponerlo en la pr¨¢ctica, llevaron a cabo un experimento con un equipo profesional italiano (que ha pedido no revelarse p¨²blicamente) compuesto por 26 futbolistas. La recogida de datos se realiz¨® durante seis meses en la temporada 2013-2014. En el dise?o del modelo, realizado en el marco del proyecto europeo Sobigdata, tambi¨¦n colaboraron especialistas del FC Barcelona.

¡°Se registran todos los movimientos de un atleta durante el entrenamiento: par¨¢metros como la aceleraci¨®n, 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 hist¨®rica de lesiones musculares que ha sufrido¡±, detalla Cintia. La respuesta del algoritmo desarrollado ha sorprendido sus creadores. ¡°Los m¨¦todos anteriores aciertan solo cuatro de cada 100 veces la previsi¨®n de las lesiones. El nuestro, 50 de cada 100¡±, asegura Alessio Rossi, autor principal del art¨ªculo. En su opini¨®n, aumentar la precisi¨®n de las previsiones permite a entrenadores y preparadores poder tomar decisiones m¨¢s personalizadas sobre los entrenamientos y el empleo en los partidos de un jugador. ¡°Las t¨¦cnicas actuales son muy conservadoras, llevan a bajar los ritmos de entrenamiento de todo el equipo¡±, agrega Cintia.

Una ciencia muy joven

Para Ismael Fern¨¢ndez, ¡°muchos grandes equipos se gastan cientos de millones de euros en futbolistas, pero tienen un presupuesto destinado a la prevenci¨®n de infortunios que es solo una m¨ªnima parte de ese dinero¡±. La gran mayor¨ªa de los clubes de ¨¦lite controla ¡°tecnolog¨ªas punteras¡±, pero todav¨ªa faltan m¨¦todos uniformes para aprovecharlas, afirma. ¡°Depende mucho del uso que le den al cuerpo t¨¦cnico y m¨¦dico de un club¡±. Romero agrega que ¡°no todos¡± creen en las posibilidades que ofrece la tecnolog¨ªa. ¡°El f¨²tbol depende de los resultados y muchas veces no se ve la influencia directa de la inteligencia artificial en meter o no un gol¡±, asegura.

A Fern¨¢ndez, 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 habr¨ªa que experimentarlo en m¨¢s equipos de distintos pa¨ªses durante un periodo de tiempo m¨¢s largo. Otra limitaci¨®n que destaca es el hecho de que se hayan recogido datos solo durante los entrenamientos y no en los partidos. Tambi¨¦n considera que habr¨ªa que combinar la informaci¨®n proporcionada por la tecnolog¨ªa GPS con otros datos, como la frecuencia card¨ªaca, la temperatura del cuerpo (su campo de investigaci¨®n directo) y los indicadores sobre las condiciones del jugador en las distintas partes del d¨ªa.

Tanto ¨¦l como Romero est¨¢n convencidos de que poco a poco la aplicaci¨®n de tecnolog¨ªas como la inteligencia artificial superar¨¢ los prejuicios y permitir¨¢ avances en la gesti¨®n de las lesiones en el f¨²tbol. Pero queda mucho por hacer, afirman. En opini¨®n de Fern¨¢ndez, uno de los puntos claves para favorecer mejores resultados es la coordinaci¨®n entre los distintos componentes que act¨²an en el funcionamiento de un equipo. Alessio Rossi y Paolo Cintia creen que el algoritmo que han desarrollado podr¨ªa ya estar listo para el uso e incluso se podr¨ªa extender a otros deportes. Pero destacan la importancia de que se incorporen a los equipos t¨¦cnicos profesionales que lo puedan manejar.

Romero recuerda que en deportes como el rugby o el f¨²tbol americano el uso de estas herramientas est¨¢ arraigado desde hace m¨¢s a?os que en el f¨²tbol. Cintia est¨¢ convencido de que la inteligencia artificial puede mejorar la experiencia de los aficionados. ¡°La emoci¨®n de ver un partido aumenta si puedes contar tambi¨¦n con datos, en mi opini¨®n¡±, afirma. Rossi cree que la tecnolog¨ªa no quita esencia a un juego como el f¨²tbol. ¡°La inteligencia artificial siempre ser¨¢ solo un apoyo. El componente humano no puede desaparecer en un deporte como este¡±, asegura.