Mánchester United vs Valencia Agencia EFE
Menos lesiones y una mejor recuperación: IA y datos van de la mano para construir el deporte del futuro
La monitorización de la rehabilitación mediante esta tecnología puede acortar el período de recuperación hasta en un 30%.
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El ascenso de popularidad de la inteligencia artificial (IA) en los últimos años debido al desarrollo de su vertiente generativa recuerda a la creciente demanda que ha habido en el ámbito deportivo, que ha ido suscitando una atención mayor a medida que se ponía el foco en nuevos referentes de diferentes disciplinas.
Sin embargo, la relación entre la IA y la actividad física no solo ha discurrido paralela, sino que se ha ido entremezclando debido a que la primera se ha posicionado como una herramienta estratégica para la segunda en busca de soluciones que ayuden a mejorar el rendimiento.
El ámbito deportivo siempre se ha caracterizado por su extensa recopilación de información, con estadísticas de todo tipo; pero, no ha sido hasta la llegada de la inteligencia artificial, y gracias a su capacidad de procesar enormes cantidades de datos, cuando se ha abierto la puerta a aprovechar el potencial de todos estos conjuntos. Los ejemplos son múltiples, desde clubes de fútbol que emplean la IA para fichar nuevos talentos, hasta aquellos que lo hacen para gestionar la asistencia de sus aficionados a los eventos deportivos.
Dentro de las extensas posibilidades que ofrece recurrir a esta tecnología en el ámbito deportivo, es especialmente sobresaliente la que tiene que ver con la salud de los deportistas, que no solo ayuda a ofrecer planes personalizados en función de sus necesidades, sino también a evaluar la efectividad de las estrategias adoptadas para una competición o detectar lesiones que, de otra forma, podrían haberse pasado por alto. De hecho, un informe citado por la plataforma SentiSight.ai revela que el análisis de imágenes asistido por inteligencia artificial puede aumentar la precisión del diagnóstico en hasta un 20% en comparación con los métodos convencionales.
Este binomio entre salud deportiva e IA no termina en el triaje, sino que también tiene especial relevancia a la hora de recomendar un tratamiento adecuado o en discernir el tiempo óptimo para la recuperación del paciente.
Así, la inteligencia artificial permite seguir en tiempo real al deportista a través de diferentes sensores o dispositivos, recopilando datos sobre patrones de movimiento, actividad muscular o progreso en la lesión, lo que ayuda a afinar los ejercicios y garantizar una reincorporación más segura y eficaz. Otro informe recogido por la Dirección General del Dato del Gobierno de España precisa que la monitorización de la rehabilitación mediante IA puede acortar el período de recuperación hasta en un 30% en el caso de lesiones musculoesqueléticas de las extremidades inferiores.
Menos lesiones, mejor recuperación
Esto es especialmente importante en el caso de los atletas profesionales, donde un tiempo reducido de reposo puede volver a provocar molestias y, al contrario, un período extendido puede comprometer su carrera. Los modelos de IA ofrecen, así, una estimación precisa basada en datos objetivos, comparando los índices de rendimiento del deportista tras su lesión con los valores de referencia previa, recomendando no solo el lapso, sino también la probabilidad de que la contusión se vuelva a producir, lo que facilita la toma de decisiones de los médicos.
En concreto, un estudio citado por SentiSight.ai calcula que los modelos de IA son capaces de avanzar el riesgo de una nueva lesión con un valor predictivo positivo de hasta el 85%. Esto ha hecho que, progresivamente, cada vez más organizaciones deportivas estén invirtiendo en tecnologías basadas en la inteligencia artificial para optimizar los tratamientos, entre ellos, clubes de fútbol como el Manchester United, el Liverpool, el Valencia CF o el Getafe FC.
Además, la monitorización no solo se produce en relación a los posibles daños, sino que permite analizar otras variables fisiológicas, como los patrones de sueño, la fatiga muscular, la frecuencia cardíaca o la biomecánica del movimiento, que ayudan a calibrar las cargas del entrenamiento, el volumen de repeticiones, la intensidad y los períodos de recuperación.
De la privacidad a la desigualdad
No obstante, las posibilidades de estas metodologías también van asociadas a una serie de riesgos, por ejemplo, la seguridad y privacidad de la información. Según los expertos, se antoja necesario establecer protocolos que garanticen la gestión del consentimiento y la propiedad de los datos
Por otro lado, también se plantea el debate de la equidad, ya que el uso de la inteligencia artificial se convierte en una ventaja competitiva para los equipos y organizaciones que tienen más recursos y pueden recurrir a ella, lo que puede acrecentar las desigualdades en este campo.
