IA para la prevención de lesiones: detectar problemas de carga antes de que se conviertan en lesiones

Las lesiones agudas (el esguince de tobillo, el choque) son en gran medida mala suerte. Las lesiones por sobreuso no. Son el punto final previsible de un patrón de carga que era visible desde hacía semanas, en datos que casi siempre ya existen y que nadie miraba en un solo lugar.

El patrón que precede a la mayoría

El hallazgo mejor establecido de la medicina deportiva al respecto es la relación entre la carga aguda (aproximadamente la última semana) y la carga crónica (aproximadamente el último mes). Un atleta cuya última semana supera sustancialmente aquello a lo que su cuerpo se ha acondicionado durante el mes anterior tiene un riesgo materialmente elevado.

La secuencia clásica en el deporte juvenil es deprimentemente constante. Un atleta entrena cuatro sesiones por semana durante dos meses. Llega un bloque de torneo: tres días, individuales, dobles y mixtos, once partidos. Su carga aguda se triplica. Vuelve de inmediato al entrenamiento normal porque el siguiente torneo es dentro de quince días. Tres semanas después, una rodilla o un hombro.

Todos esos elementos estaban registrados en alguna parte. Las sesiones de entrenamiento, en el registro de la academia. Los once partidos, en el sistema de torneos. La vuelta al entrenamiento, de nuevo en el registro. Nada los unía, así que nadie vio el pico como un pico.

Lo que añade ZetAI Coach

• Acumulación automática de carga a partir de la asistencia, el tipo de sesión y su duración, más todos los partidos jugados en la plataforma con su duración e intensidad reales y no con una cifra nominal.
• Seguimiento de la relación frente a la base crónica del propio atleta, no a un promedio poblacional: un chico de quince años que entrena seis días a la semana tiene un techo seguro distinto al de uno que entrena dos.
• Degradación de la calidad del movimiento donde está disponible ZetAI Vision: la velocidad de recuperación a la posición base y la asimetría del movimiento suelen deteriorarse antes de que el atleta comunique nada.
• Proyección a futuro frente al calendario de torneos: avisa de que un atleta está inscrito en tres eventos en dos fines de semana antes de que se cierren las inscripciones, y no después.

Lo que no es

No es un diagnóstico, y por eso cuidamos el lenguaje del producto. El sistema dice «la carga aguda de este atleta es 2,4 veces su base crónica y su lista de inscripciones suma once partidos la semana próxima», una observación sobre la carga de trabajo. No dice que el atleta vaya a lesionarse ni recomienda ninguna acción médica.

Lo que un entrenador o fisioterapeuta haga con eso es un juicio clínico y de entrenamiento que implica todo lo que el sistema no puede ver: cómo se mueve realmente el atleta, qué comunica, su historial de lesiones y para qué es la temporada.

También hay un riesgo real en alertar en exceso. Una alerta que salta constantemente se ignora, y entonces también se ignora la que importaba. Preferimos alertar menos y que nos tomen en serio: los umbrales son deliberadamente conservadores y configurables por academia.

Por dónde empezar

La asistencia. No tiene glamour, lleva diez segundos por sesión desde un móvil y es el dato que hace posible todo lo anterior. Una academia que registra la asistencia de forma constante durante un trimestre tiene una base crónica para cada atleta y, a partir de ahí, la carga de competición llega automáticamente desde los torneos que ya se gestionan en la plataforma.

Las academias que sacan provecho de esto no hacían nada sofisticado. Simplemente eran las que pasaban lista.