Aplicaciones de la inteligencia artificial en la optimización de la salud y el rendimiento en equipos deportivos: un enfoque en la cardiología deportiva

Abstract

El enfoque en la protección de la salud y la optimización del rendimiento deportivo de los atletas dentro de los equipos deportivos profesionales ha cobrado una importancia creciente en los últimos años. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta de alto interés, capaz de transformar la manera en que se monitorean, analizan y mejoran tanto el rendimiento físico como el bienestar y salud de los jugadores. Esta tesis se centra en la aplicación de tecnologías de IA para el análisis y la mejora del rendimiento y la salud en equipos deportivos profesionales, abarcando desde la detección temprana de posibles lesiones o enfermedades hasta la gestión de datos de entrenamientos y partidos para maximizar la efectividad y eficiencia de cada jugador. En su desarrollo concreto, se abordan las posibles mejoras en el ámbito de la cardiología deportiva aportando nuevas herramientas y visiones innovadoras y de interés. La tesis se ha elaborado como compendio de publicaciones, donde como primera investigación se ha explorado el estado del arte de las aplicaciones actuales de la IA en equipos deportivos profesionales con la intención de desvelar las aplicaciones prácticas realizadas y descubrir los posibles vacíos de conocimiento. Se ha explorado más a fondo las aplicaciones orientadas a salud y prevención y manejo de lesiones y también orientado al rendimiento con datos de posicionamiento global deportivo, test de bienestar y otros medios de valoración del rendimiento. Dentro de este estudio, se observó la evaluación de la efectividad de los sistemas en función del tipo de técnica utilizada, revelando como la IA puede ayudar a mejoras significativas en la capacidad de entender los procesos que ayudan a la mejora de rendimiento físico de los jugadores y en una reducción en la incidencia de lesiones y otras incidencias. Como segunda aportación se ha generado el primer dataset público de electrocardiogramas de deportistas profesionales que será de utilidad para la comunidad científica. En tercer lugar, se presenta un estudio de caso en el que se aplican varias técnicas de IA en un equipo de fútbol profesional, demostrando cómo la tecnología puede utilizarse para ayudar en el seguimiento de datos cardiológicos a través del electrocardiograma, prevenir una falta de diagnóstico, mejorar la clasificación de riesgo y, en última instancia, elevar el nivel de seguimiento de la salud y rendimiento del equipo. Como últimas aportaciones se presenta un estudio desarrollando una herramienta de visualización de ECGs en un capítulo de libro producto de una presentación a un congreso internacional y una evolución de esta iniciativa hacia la simulación y la posibilidad de modificación de datos con fines educativos en un quinto artículo que está enviado y en proceso de revisión. Esta tesis contribuye al campo de la IA aplicada al deporte, ofreciendo una perspectiva integral sobre cómo las tecnologías de este tipo pueden ser empleadas de manera efectiva para fomentar el rendimiento deportivo y la salud de los atletas en el ámbito de los deportes de equipo. A través de la construcción y análisis de modelos predictivos avanzados, se establece un marco para la aplicación futura de estas tecnologías, no solo en el fútbol, sino también en una amplia gama de disciplinas deportivas, abriendo nuevas vías para la investigación y la práctica en la intersección entre la inteligencia artificial, el deporte y la medicina deportiva.