México - Una aplicación diseñada para predecir lesiones en deportistas utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático fue desarrollada por el Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico de la Universidad del Valle de México (UVM).

Este proyecto, liderado por los investigadores Rocío Elizabeth Duarte Ayala, David Pérez Granados, Carlos Alberto González Gutiérrez, Mauricio Alberto Ortega Ruíz, Natalia Rojas Espinosa y Emanuel Canto Heredia, fue publicado en la revista Applied Sciences y aborda un problema común en el ámbito deportivo: las lesiones, especialmente en el tobillo, que representan un alto porcentaje de incapacidades en deportes como el futbol y el basquetbol.

Mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el equipo de investigadores creó una herramienta predictiva robusta que permite identificar y clasificar a los atletas con riesgo de lesiones.

El proyecto presenta aportaciones clave relevantes, como el desarrollo de un modelo predictivo mediante una regresión logística con precisión del 90.0%, posicionándose como una herramienta líder en la predicción de lesiones deportivas. Asimismo, presenta factores determinantes, como la práctica de deportes con riesgo de lesiones y la kinesiophobia, proporcionan información crucial para la detección temprana de riesgos y estrategias preventivas personalizadas.

Paralelamente, se llevó a cabo una evaluación integral del desempeño a través de un análisis exhaustivo de diversos modelos de aprendizaje automático, destacando la versatilidad y fiabilidad del modelo de regresión logística en entornos médicos y deportivos.

Finalmente, se ofreció un análisis detallado con métricas como la recuperación y precisión, proporcionando una evaluación comprensiva del desempeño del modelo en situaciones críticas de detección precisa de lesiones en atletas.

“Esta aplicación no solo es un avance en la comprensión de las lesiones deportivas, sino que también presenta una herramienta potente con implicaciones prácticas para la prevención de lesiones en atletas. Al identificar tempranamente los factores de riesgo y proporcionar estrategias preventivas personalizadas, esta innovación tiene el potencial de mejorar significativamente la salud y el rendimiento de los deportistas”, mencionó, en un comunicado de la UVM, Érick G. Espinosa Martínez, director del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico de esa casa de estudios.

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Con información de: yotambien.mx

CD/NR