Lesion_Ramos

Prevención de lesiones mediante Inteligencia Artificial

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Sergio Ramos lleva arrastrando problemas desde diciembre de 2014. En Febrero de 2015, el diagnóstico le obliga a estar fuera de los terrenos de juego varias semanas. ¿En qué medida esta situación es evitable?

Algo parecido ocurre con las lesiones que Messi sufría temporadas atrás:

Citamos del diario Sport:”Los hechos hablan por sí solos. Siete lesiones en dos temporadas con Rijkaard, una en cuatro ejercicios con Guardiola, dos en una campaña con Tito (y Roura) y tres lesiones en cuatro meses con el Tata.Estas cifras no pueden ser casualidad. Durante la época de Rijkaard se priorizaba el buen ambiente y el rendimiento colectivo  a otros aspectos más puntuales, sobre todo en las dos últimas temporadas. Pep cambió muchos hábitos y especialmente impuso a Leo determinados criterios alimenticios que tuvieron unos efectos muy positivos.”

Ecodiario añade: “Leo Messi va a estar de baja unas ocho semanas. El astro argentino está viviendo un calvario, lleva cinco lesiones musculares en los últimos siete meses. Ahora todo su entorno se pregunta qué está haciendo mal Messi para estar sufriendo tantas lesiones. Todo apunto a que el internacional argentino habría empezado a comer mal, a romper las rutinas que tenía Messi cuando Pep Guardiola era el entrenador del Barcelona.”

Indudablemente, la alimentación es un factor influyente en la propensión a lesiones musculares, así como el descanso, el esfuerzo… ¿Cómo podemos saber cómo influye cada uno de esos factores en un jugador? ¿Puede el entrenador usar a sus deportista de forma responsable? La respuesta a estas preguntas es sin duda crucial para los clubes, ya que sus activos más importantes son sus atletas.

Afortunadamente, hoy podemos resolver estas cuestiones mediante Inteligencia Artificial (como ya realiza el A.C Milán con un sistema de redes neuronales para estudiar la propensión a lesiones). Para ello, JoinSP ha desarrollado  un software que permite, pudiendo alimentarse de todo tipo de datos de diversas fuentes, conocer los patrones de lesión de un deportista y evitar que se repitan.

Mediante el análisis inteligente de datos históricos de los futbolistas es posible establecer relaciones matemáticas entre estos y las lesiones musculares que sufren permitiendo actuar de modo preventivo.

Un ejemplo más de uso de técnicas de Big Data y minería de datos que sin duda marcará un antes y un después en la prevención de lesiones.

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