Desarrolló un modelo de regresión logística con una precisión del 90.0%, lo que representa un avance significativo en la prevención de lesiones deportivas
Uno de los problemas más comunes en el ámbito deportivo son las lesiones, especialmente las de tobillo.
Estas representan un alto porcentaje de incapacidades en deportes como futbol y baloncesto.
De ahí que, la Universidad del Valle de México (UVM) a través del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico (CIIDETEC) lanzó una aplicación para predecir lesiones en deportistas utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
Un equipo de investigadores, entre los que se encuentran David Pérez-Granados, logró desarrollar un modelo de regresión logística con una precisión del 90.0%, lo que representa un avance significativo en la prevención de lesiones deportivas.
¿Cómo lo lograron?
La herramienta predictiva, que permite identificar y clasificar a los atletas con riesgo de lesiones, se logró mediante el uso de herramientas analíticas avanzadas como la Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org (IA) y el aprendizaje automático.
Una de las aportaciones relevantes del proyecto es que, factores determinantes como la práctica de deportes con riesgo de lesiones y la kinesiophobia, brindan información crucial para la detección temprana de riesgos y estrategias preventivas personalizadas.
Asimismo, se realizó 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.
También 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.
Un poco de historia
David Pérez-Granados, líder de desarrollo en la aplicación de IA para predecir lesiones deportivas con alta precisión, explicó que el proyecto surgió hace unos años e involucró a un equipo multidisciplinario con integrantes de medicina, fisioterapia e ingeniería.
Pérez-Granados compartió que él es ingeniero de energía y cuenta con un amplio recorrido en el mundo de algoritmos y de machine learningRama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Es usada para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones como sucede con las respuestas inteligentes de Siri y Alexa. Fuente: BBVA lo que permite hacer análisis de datos complejos, modelos y simulación, elementos que facilitan el poder predecir las lesiones en los deportistas para protegerlos de cierta manera.
Erick Espinosa, director del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico (CIIDETEC-Coyoacán), mencionó que, aunado a esto, el Centro también trabaja en un algoritmo para predecir diabetes y otras comorbilidades asociadas al sobrepeso.
“Está validado el modelo, pero no para una población mexicana, entonces hay mucha investigación de por medio, no solamente es esta en la que nos estamos enfocando en este momento”, explicó.
Asimismo, dijo que cada vez hay más interés por parte de los estudiantes por participar en este tipo de proyectos de investigación.
Un proyecto 100% UVM
La UVM cuenta con los Juegos Deportivos Interlinces, en estos participan más de tres mil estudiantes de diferentes campus y en categorías tanto de alto rendimiento como amateur.
Y durante 2022 se hizo un muestreo a 950 personas entre aquellos que se habían lesionado, los que no presentaban alguna lesión, y los que solo habían ido por una revisión.
La base de datos obtenida se curó hasta llegar a 450 personas a las que se les realizó un estudio que tomó factores como hidratación, género, lesiones previas, días de entrenamiento a la semana, horas de entrenamiento al día, entre otros factores.
Este proceso fue el que ayudó a la creación de la aplicación, llevó cerca de año y medio, y fue realizado en su totalidad por la Universidad.
Espinosa expresó que para este tipo de aplicación se inicia con un proceso, pues se trata de un modelo matemático que, va aprendiendo y tomando experiencia.
“Entonces lo primero que tenemos que hacer es una verificación que nos dirá si lo que nosotros hicimos nos brinda datos que tienen sentido.
“Una vez que se verificó se tiene que validar con datos de la literatura, en este caso lo que se hizo fue validarlo con esta base de datos de cerca de 950 atletas. Ahora viene la prueba”, dijo.
Sin embargo, tendrá que ser hasta la próxima edición de los Juegos Interlinces cuando se tome un nuevo muestreo a los atletas y se pueda echar a andar el modelo matemático de Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org y ver los resultados.
Te interesa leer: IA: el nuevo motor de la creatividad y la innovación empresarial
Sobre cuáles serán los resultados, el director del CIIDETEC Coyoacán, dijo que desafortunadamente van a predecir lesiones en algunos atletas, y una vez probado quedará establecida como una herramienta que se utilizará en los atletas de la Universidad del Valle de México para prevenir lesiones.
Se espera que, en un futuro, la aplicación se publique en las tiendas de aplicaciones y tenga un impacto real en México y por qué no, también a nivel global.
Trabaja en más desarrollos
Aunado a la aplicación para predecir lesiones en deportistas, la UVM está en una investigación sobre diabetes.
La idea es poder predecir esta enfermedad con meses o incluso años de antelación y se ayudará de diversos factores del paciente, desde su estilo de vida hasta sus antecedentes familiares y otras cuestiones.
Asimismo, desde el CIIDETEC Coyoacán y con la colaboración del maestro Alberto Mauricio, trabaja con Inteligencia ArtificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org aplicada en imagenología para detectar si ciertas células son cancerígenas o no.
Entonces, en lugar de que un patólogo tenga que ver cientos de muestras, con una computadora y una base de datos podrá determinar, con cierto nivel de confiabilidad, si es una célula cancerígena o no.
Por último, Espinosa destacó el nivel de investigación que realiza la UVM.
“El nivel de productividad que tenemos realmente es muy grande. Somos cinco centros de investigación en toda la red UVM, afortunadamente se va a abrir un sexto, y en este año llevamos alrededor de 25 publicaciones con un equipo de 10 investigadores”, puntualizó.