Análisis de lesiones Marca - Colaboración con Ripoll y De Prado Sports Clinic

Análisis de lesiones Marca - Colaboración con Ripoll y De Prado Sports Clinic

Tuesday, 1 de September de 2020

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 competitivosNunca 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 deportivaEn 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.     

 

 

 

Fuente: marca.com

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