Un nuevo sistema de IA creado por la UGR ayuda a predecir y evitar lesiones en los futbolistas de élite

Se trata de 'Footballer Workload Footprint' (FWF), o 'Huella del futbolista', como la llaman los firmantes del estudio. Es una representación matemática y computacional de las cargas externas de entrenamiento y competición, obtenidas mediante GPS.

Gracias a técnicas inspiradas en el procesado de señales, así como en el cálculo diferencial e integral, los investigadores han conseguido transformar la información en variables aptas para su análisis por medio de modelos de aprendizaje automático (inteligencia artificial).

Alrededor de esta aplicación se ha llevado a cabo un estudio, publicado en la revista científica PLOS ONE, que propone una mejora sustancial de los métodos tradicionales de control de carga física, como es el 'Acute: Chronic Workload Ratio' (ACWR), muy utilizado hoy día en todos los clubes de fútbol de primer nivel.

«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», explica el investigador de la UGR Jaime Matas Bustos, autor principal del trabajo.

El método constituye una solución pionera, al integrar principios avanzados de ingeniería de características, modelado temporal y análisis multivariante dentro de un entorno clínico y deportivo real. A diferencia de los sistemas actuales, que suelen basarse en ratios simplificados, la 'Huella del futbolista' logra una monitorización personalizada y predictiva, favoreciendo su incorporación a los departamentos de rendimiento y medicina deportiva de los clubes.

En la actualidad, el aumento de la densidad competitiva y las exigencias físicas del calendario futbolístico hacen que los jugadores sean más vulnerables que nunca a las lesiones. Este tipo de herramientas ofrecen a los clubes una ventaja estratégica, permitiendo anticiparse a los riesgos y tomar decisiones más inteligentes sobre el entrenamiento de la plantilla.

«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», añade Antonio M. Mora, profesor titular del Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones en la UGR.

La investigación ha contado con la colaboración de Moisés de Hoyo Lora, actual preparador físico del Aston Villa, equipo de la Premier League inglesa. De Hoyo supervisó anteriormente la preparación física de varios clubes de LaLiga española. El modelo propuesto también ha sido validado con datos reales anónimos de un equipo que compite en La Liga y en torneos de la UEFA, mostrando mejoras significativas frente al actual ACWR en métricas clave como el ROC-AUC, la Precisión-Recall y el Geometric Mean. Además, incorpora herramientas de visualización para facilitar la interpretación médica y técnica de los resultados.

Los investigadores anticipan que, sobre la base de la aplicación, se podrán desarrollar futuros sistemas de alerta temprana y la creación de bases de datos compartidas entre clubes, federaciones y centros de investigación, fomentando una nueva generación de analítica avanzada para el cuidado del deportista, basada en el Big Data.

«La 'Huella' es un sistema versátil que ofrece adaptaciones específicas a otros deportes de equipo e incluso a disciplinas individuales. Es un modelo sencillo queintegra sin dificultad nuevas variables como las fisiológicas, nutricionales y/o psicológicas. Y también es global, diseñado para compartir toda la información de forma anónima y segura entre diferentes entidades, fomentando la colaboración para el cuidado y la salud del deportista», concluye Jaime Matas.

Las estadísticas sobre lesiones de clubes de élite, recogidas en las últimas temporadas, son muy elevadas. Estos datos muestran que están en claro ascenso –un 32% más en La Liga y un 4% superiores en las grandes ligas europeas–, mientras que más de la mitad de los jugadores superan los 55 partidos por temporada, lo que coincide con un preocupante incremento de los daños musculares y de ligamento cruzado.

«Nuestra herramienta llega en un momento crucial para ayudar a mitigar estos riesgos y aportar soluciones más objetivas a los cuerpos técnicos», señala el equipo de investigación, formado por Jaime Matas Bustos, Antonio M. Mora García, Moisés de Hoyo Lora, Alejandro Nieto Alarcón y Francisco T. González Fernández.