Usan inteligencia artificial para prevenir lesiones en triatletas jóvenes

Investigadores de Fisioterapia de la Universidad CEU Cardenal Herrera han aplicado inteligencia artificial (IA) para prevenir lesiones en el caso de jóvenes triatletas de 11 a 18 años, logrando reducirlas tras un programa de readaptación de carrera de siete meses.

Se trata de la primera investigación realizada en jóvenes triatletas para prevenir lesiones durante la carrera, que han presentado en Valencia, en el VI Congreso Internacional JAM Sports, celebrado en el Complejo Deportivo-Cultural de La Petxina, a finales de enero.

Según un comunicado de la institución académica, los investigadores, bajo la dirección del profesor Javier Martínez Gramage, aplican sensores biomecánicos para detectar aspectos de la carrera que pueden causar una lesión en corredores amateurs, hallando diferencias entre hombres y mujeres.

La mitad de los corredores amateurs o "runners" sufre al menos una lesión al año y la aplicación de diversos sensores biomecánicos mientras corren aporta datos que, con el análisis adecuado, pueden detectar posibles factores de riesgo de lesión y prevenir futuras lesiones, mediante el "feedback" con el corredor en tiempo real durante la carrera, añaden las fuentes.

Mediante la aplicación de distintos sensores en el cuerpo del corredor, los investigadores han realizado una electromiografía dinámica de superficie, han aplicado un sensor inercial, y han realizado un videoanálisis de la marcha y de la dinámica en carrera.

Según Martínez Gramage, los indicadores que aportan estos sensores "nos permiten establecer los parámetros óptimos de carrera para prevenir las posibles lesiones, dando indicaciones al corredor mediante feedback en tiempo real durante la prueba, para que corrija los aspectos de la carrera que pueden causarle una lesión en el futuro, readaptando así su modo de correr".

"Esta intervención clínica en tiempo real mediante el uso de sensores biomecánicos no solo permite reducir el riesgo de lesiones, sino que también contribuye a la mejora del rendimiento y la motivación del deportista", ha matizado.

En las intervenciones realizadas en "runners" amateurs, los sensores aplicados han permitido controlar variables como la cadencia, el tiempo del ciclo de carrera y de contacto con el suelo, el equilibro, la longitud de la zancada, el tiempo de vuelo, la potencia o la velocidad, entre otras.

Mediante electromiografía superficial, técnica para medir la activación muscular, han estudiado también las diferencias en la activación muscular del glúteo mayor, glúteo medio y del músculo vasto medial entre hombres y mujeres, en 38 "runners" amateurs, y han analizado las diferencias entre hombres y mujeres en el movimiento de la pelvis de 101 corredores no profesionales, empleando por primera vez un sensor inercial de movimiento.

"Los resultados permiten mejorar la prevención de lesiones y su tratamiento en función del sexo del corredor", destaca Martínez Gramage, que ha realizado estos estudios junto a los profesores de Fisioterapia de la CEU UCH Eva Segura, María Dolores Arguisuelas y Juan José Amer, el doctorando de la Escuela CEINDO Iván Nácher, la profesora de la Universidad Pontificia de Salamanca Sara Perpiñá y el catedrático de la Universidad de Buenos Aires Willig Gabriel.

En el tercer estudio presentado en el Congreso por este equipo investigador, han contado con la colaboración del profesor Juan Pardo, investigador principal del Grupo ESAI de la CEU UCH, para la aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial en la predicción de las lesiones más frecuentes, mediante una combinación de árboles predictivos denominada Random Forest, para poder así prevenirlas.

"El uso de la inteligencia artificial es especialmente interesante para deportistas profesionales y de élite, para los que es esencial poder predecir lesiones. En este primer estudio, lo hemos aplicado a jóvenes triatletas de 11 a 18 años del Plan de Especialización Deportiva de la Comunidad Valenciana y la Federación de Triatlón", señala Martínez Gramage.

La readaptación de la carrera en tiempo real para corregir los parámetros biomecánicos ha servido para reducir la aparición de lesiones en los 19 participantes en el programa.