Un estudio científico liderado por el ISGlobal diseñó un sistema para anticipar lesiones en el fútbol de máxima categoría.
Redacción
Un equipo internacional de investigadores ha diseñado un marco computacional para prevenir problemas físicos en las deportistas. La iniciativa ha sido liderada por el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal) junto a la Universidad de Bonn, el Barça Innovation Hub, los Servicios Médicos del FC Barcelona y la empresa de inteñigencia biomédica Made of Genes. Por su parte, la revista científica Digital Medicine ha publicado los resultados del estudio. Esta herramienta combina el aprendizaje automático con el análisis de supervivencia para medir el impacto del esfuerzo diario.
El nuevo modelo calcula el riesgo conforme las jugadoras acumulan minutos sobre el terreno de juego. Asimismo, el sistema ajusta las probabilidades reales y aplica la teoría de la decisión a cada contexto deportivo. Este avance permite a los técnicos fijar un nivel de certeza antes de decidir el descanso de una futbolista. Por lo tanto, la tecnología ayuda a anticipar lesiones en el fútbol con una precisión superior a los algoritmos tradicionales.
La investigación se ha elaborado con datos del primer equipo femenino del FC Barcelona recabados entre 2019 y 2023. La muestra reúne casi 14.000 observaciones diarias de 34 futbolistas y un total de 83 dolencias musculoesqueléticas sin contacto. Además, la base de datos registra la carga de entrenamiento, los dispositivos GPS, los minutos jugados y los partidos internacionales. De hecho, la distancia recorrida en los 21 días previos ha resultado ser el indicador con mayor peso.
Fatiga acumulada y gemelos digitales en el deporte
"A diferencia de los enfoques anteriores, este marco permite identificar, clasificar y calibrar los factores asociados al riesgo de lesión con rigor estadístico, y cuantificar la contribución de la fatiga acumulada", afirma Juan R. González, investigador de ISGlobal.
"El reto metodológico era doble: representar cómo se acumula el riesgo con la exposición y, al mismo tiempo, contextualizar las probabilidades resultantes para que puedan interpretarse de acuerdo con la relevancia de cada situación", explica Manuel Huth, investigador de la Universidad de Bonn y primer autor del trabajo.
El sistema integra la carga de trabajo externa con marcadores biológicos e información genética para crear un gemelo digital. Esta solución facilita el seguimiento médico personalizado para anticipar lesiones en el fútbol profesional e impulsará aplicaciones similares en el ámbito del deporte aficionado.
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