Un algoritmo para saber cuándo se va a lesionar un jugador

Imagínense: su equipo está en la final de la Champions, pero el mejor delantero de la plantilla 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 verle 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 PSG.

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. Blanca Romero, preparadora física del club femenino de primera división Madrid CFF, afirma que estos datos se transmiten en directo y permiten tomar decisiones en tiempo real sobre la gestión de un jugador sometido a esfuerzos excesivos, por ejemplo.

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”, añade 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 entra en campo

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 2013-2014. 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.

Una ciencia muy joven

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”, asegura.

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.