NECESIDAD DEL CLIENTE
En marzo de 2020 la Organización Mundial de la Salud declaró pandemia el brote de COVID-19 originado en Wuhan, China. Las medidas de contención – incluyendo el distanciamiento social y el confinamiento – provocaron un parón en la mayoría de las actividades económicas.
Entre las actividades detenidas se encuentra la práctica de la mayoría de deportes competitivos. Nunca en la historia los atletas habían tenido una pausa colectiva forzada tan larga. El único antecedente en deporte de élite se produjo en Estados Unidos en la NFL (Fútbol Americano). Durante 4 mes en 2011, por una huelga de los jugadores, se paró la competición deportiva. En el caso de la Liga de Fútbol Profesional (LFP) española, después de tres meses de parón (tanto la competición, como los entrenamientos de todos los atletas), se reanudó la temporada a 11 jornadas de finalizar La Liga.
Dada su extensa experiencia y trayectoria, Ripoll y De Prado Sports Clinic ya anticipaba un aumento en el número de lesiones al reanudar la competición. Sin embargo, necesitaba cuantificar el alcance del impacto provocado por este parón para poder recomendar pautas de entrenamiento y prevención de lesiones. Reconociendo sus limitaciones en materia matemática y de I.A., contactaron con Biyectiva en busca de una predicción numérica de la cantidad de lesiones.
RETOS Y DIFICULTADES
El único antecedente del que se disponen datos históricos fieles refiere al fútbol americano, un deporte con una prevalencia y tipología de lesiones muy distinta del fútbol. Los equipos de competiciones de élite son muy recelosos de compartir púbicamente datos sobre la lesionabilidad de los jugadores y, por tanto, los datos son escasos; factor muy relevante en el diseño de sistemas de Inteligencia Artificial.
Otra de las dificultades encontradas en este trabajo es que los artículos científicos publicados sobre la temática exceden en la simplificación de la realidad y, con frecuencia, omiten el efecto de la falta de entrenamiento en los futbolistas (dado que un parón de tal longitud es inaudito); por tanto, no existían referencias previas en el diseño de modelos matemáticos para esta finalidad.
SOLUCIONES
Tras un estudio en profundidad de la literatura científica, así como de las técnicas y modelos de estimación probabilística de lesionabilidad, se realizó un cribado y separación de variables: cuantitativas basadas en datos existentes, cualitativas indeterminables (por ausencia de precedentes) y cualitativas cuantificables (dentro de unos márgenes).
Gracias a una serie de datos históricos precisos que la UEFA reúne sobre tasas de lesiones base en diferentes equipos de competiciones europeas, se elaboró un modelo matemático de regresión. Su objetivo era poder estimar en un futuro cómo afectaría en las lesiones: una pausa en el entrenamiento de 2 meses, y la nueva carga de entrenamiento (superior a lo normal).
Sobre este modelo matemático se incorporaron los diferentes factores determinados por la literatura científica y, de esta manera, se creó un modelo predictivo global para la cuantificación de las variables cualitativas.
RESULTADOS
El retorno a los campos de juego determinó el inicio de la evaluación del modelo de lesionabilidad creado por Biyectiva. Para ello se evaluaron dos momentos distintos del transcurso de las jornadas restantes: aproximadamente a mitad de competición y al término de la misma. Ambas evaluaciones demostraron la alta precisión del modelo predictivo, con tasas de 95.7% y 99%. Como dato curioso, nuestra predicción para el final de la temporada era de 40.4 jugadores lesionados y, en la realidad, fueron 40.
Gracias a la gran precisión del modelo creado por Biyectiva, Ripoll y De Prado Sports Clinic pudo reclamar la importancia de la preparación médico-deportiva en la prevención y previsión de lesiones. Puedes leer sobre el desarrollo y resultados de este proyecto en los tres artículos publicados en el periódico Marca.
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Tras el éxito del modelo de lesionabilidad y con el conocimiento adquirido, el equipo de Biyectiva también desarrolló, junto al equipo de Ripoll y De Prado, un algoritmo para estimar la lesionabilidad de un jugador basado en su propia historia. Una estimación muy personalizada de cada jugador teniendo en cuenta su historial de lesiones, condición física, la posición que ocupa en el campo y otros datos biométricos del jugador.
Fuente: marca.com
