Publicado 17/12/2020 11:27CET

Investigadores reducen las lesiones en carrera de jóvenes triatletas aplicando inteligencia artificial

Una joven triatleta en una prueba
Una joven triatleta en una prueba - CEU UCH

VALÈNCIA, 17 Dic. (EUROPA PRESS) -

Profesores de los departamentos de Fisioterapia y Ciencias de la Computación de la CEU UCH han logrado reducir las lesiones en carrera de jóvenes triatletas mediante la inteligencia artificial. Los investigadores han aplicado, por primera vez, la técnica del 'gait retraining' en estos deportistas menores de edad, de 11 a 18 años, que permite "readaptar en tiempo real el estilo de la carrera para prevenir lesiones, mejorar el rendimiento y motivar" al triatleta.

El estudio, que acaba de ser publicado en la revista científica internacional 'Sensors', se ha realizado en colaboración con el programa de tecnificación de la Federación de Triatlón de la Comunidad Valenciana, una disciplina deportiva en auge cuya práctica se ha incrementado en un 200 por ciento entre los menores en los últimos años, según ha informado la institución académica en un comunicado.

En la práctica del triatlón, las lesiones de los miembros inferiores se producen en un 70% durante el tramo de carrera. Entre los practicantes más jóvenes de este deporte se observa un número importante de lesiones que, hasta ahora, eran más comunes en adultos.

Con el objetivo de identificar las causas más frecuentes de estas lesiones y poder prevenirlas, investigadores de Fisioterapia y Ciencias de la Computación de la Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH) han colaborado con el programa de tecnificación de la Federación de Triatlón de la Comunitat Valenciana, aplicando inteligencia artificial para detectar patrones que permitan identificar las causas más frecuentes de las lesiones en carrera entre los triatletas más jóvenes, logrando prevenirlas.

El estudio, dirigido por Javier Martínez Gramage, profesor de Fisioterapia de la CEU UCH y responsable del Laboratorio de Investigación en Análisis del Movimiento LIAMCEU, se ha realizado entre 19 jóvenes triatletas --diez chicos y nueve chicas-- que han participado en un programa de gait retraining.

Esta es una intervención clínica en la que se combina la aplicación de sensores biomecánicos de electromiografía superficial, que miden la activación muscular, y la observación de distintos parámetros cinemáticos, para ir corrigiendo en tiempo real el estilo de carrera, dando feedback al corredor.

Entre otros parámetros, se observa, mide y corrige la inclinación del tronco, el contacto del pie con el suelo o la flexión y extensión de la rodilla al inicio del apoyo. Según destaca el profesor Martínez Gramage, "este es el primer estudio que ha aplicado la técnica del gait retraining en triatletas menores de edad, readaptando su modo de correr para prevenir el riesgo de lesiones en carrera y también para mejorar el rendimiento y motivar al deportista".

ÁRBOLES PREDICTIVOS

Con el objetivo de identificar las variables de carrera más relacionadas con el riesgo de sufrir una lesión y corregirlas durante el gait retraining, en este estudio se han aplicado técnicas de aprendizaje automático del ámbito de la inteligencia artificial, diseñadas por el profesor Juan Pardo Albiach, investigador principal del Grupo Embedded Systems and Artificial Intelligence (ESAI) de la CEU UCH.

"Mediante el diseño de un método combinado de distintos árboles predictivos, cuyo conjunto se denomina bosque aleatorio o Random Forest, hemos analizado las variables más relacionadas con las lesiones que los jóvenes triatletas habían sufrido antes de la intervención en el programa de gait retraining", destaca.

Entre estas variables, 46 en total, el algoritmo diseñado ha detectado los patrones coincidentes en aquellos triatletas que habían sufrido una lesión previa, como factores predictivos de lesión.

El uso de esta combinación de árboles predictivos ha permitido detectar como patrones predictivos de lesión distintos indicadores, principalmente los incrementos en la oblicuidad y la caída contralateral de la pelvis y la baja activación del glúteo medio al inicio de la fase de flotación durante la carrera. También una menor extensión de la rodilla en la zancada y la dorsiflexión del tobillo al inicio del contacto con el suelo.

"Estas son las variables más presentes en los triatletas que habían sufrido una lesión previa, destacando especialmente los relacionados con la cinemática de la pelvis y la activación del músculo glúteo medio en los tramos de flotación en carrera, cuando no hay ningún contacto con el suelo", ha señalado Martínez Gramage.

Tras el programa de gait retraining, durante los siete meses posteriores los investigadores de la CEU UCH han observado una reducción en el número de lesiones entre los participantes en el estudio.

La intervención ha logrado que los corredores mejoraran la estabilidad neuromuscular de la pelvis en carrera, aumentaran la activación del glúteo medio durante la primera fase del vuelo, también la extensión del tronco y la flexión de las rodillas y redujeran la dorsiflexión del tobillo en el contacto inicial con el suelo.

Estos "reajustes" en el estilo de carrera han permitido evitar aquellos factores detectados como más frecuentes en los casos de lesión y, por tanto, reducir el número de daños en los siete meses siguientes.

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