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Datos y aprendizaje automático para prevenir y evitar lesiones en deportes de contacto

Deportistas, científicos y expertos en análisis de datos estudian una situación que se conoce desde hace tiempo y que todavía está pendiente de solución: cómo evitar o minimizar las lesiones graves en ciertos deportes de contacto. Esto se ha analizado –especialmente en lo relativo a las lesiones cerebrales– en la liga de fútbol americano (NFL) pero también en el fútbol europeo y el rugby Un ejemplo esclarecedor puede verse en palabras del periodista deportivo Ramón Trecet:

Comencemos con el rugby. Los equipos están como esas casas en las que está construida la estructura, un esqueleto de vigas de hierro doble T, con los espacios esbozados y nada más. La brutalidad de la preparación ha traído lesiones graves (…)

En el caso del rugby y la NFL el nivel físico es cada vez más exigente. De hecho se dice a este respecto que sus reglas están “pensadas para otra época”; hoy, los jugadores son más altos, más fuertes y todo sucede a mayor velocidad. Actualmente se producen graves conmociones cerebrales y otras lesiones en la cabeza que han hecho que en Francia murieran tres jugadores en la última temporada. En la NFL, las cabezas de los jugadores van más protegidas –con cascos– pero un estudio llevado a cabo sobre los cerebros donados de 202 jugadores fallecidos mostró que el 87% de ellos (y el 99% de los profesionales) tenían “Encefalopatía Traumática Crónica” (CTE), algo que ya se conocía del boxeo. Aunque el estudio estaba sesgado, el problema parece ser el mismo que en el rugby y, en menor medida, el fútbol. De hecho la NFL admitió la relación y llegó a un acuerdo en una demanda colectiva de miles de exjugadores que presentaban secuelas neurológicas graves.

Recientemente Roger Goodell, comisionado de la NFL, explicó en una conferencia sobre los servicios web de Amazon su estrategia para crear mejores atletas digitales a partir del análisis de datos y de tecnologías como el aprendizaje automático (machine learning). En cierto modo recuerda a la forma en que la industria del automóvil recurrió a los muñecos dummies para mejorar la seguridad de los automóviles o a cómo la Iniciativa E.V.A. busca hacer lo mismo con sus investigaciones y datos abiertos. Todo parte de generar datos de forma segura –lo que en los vehículos se hace con muñecos, colisiones en condiciones de laboratorio o simulaciones– y compartir esos datos con la industria de modo que se puedan extraer conclusiones.

La idea en el caso de la liga de fútbol americana es utilizar las grabaciones en vídeo de los partidos y otros datos estadísticos disponibles para alimentar un sistema de aprendizaje automático que encuentre patrones sobre las lesiones más habituales. En un análisis previo examinaron entre 700 y 800 contusiones producidas durante varios años. En el futuro esto puede hacerse tanto con los datos de partidos reales como con los entrenamientos; en la NFL es normal que estos datos se anoten cuidadosamente y se compartan con los responsables de la liga de forma abierta, un poco como en la iniciativa E.V.A., lo que permite a todos los equipos aprovecharlos.

No obstante, algunos expertos creen que no hacen falta tantos datos ni métodos tan sofisticados para sacar algunas conclusiones: cuantos menos partidos se juegan (y menos se entrenan) hay menos lesiones. “Los seres humanos no están diseñados para colisionar unos con otros con la fuerza con la que lo hacen hoy en día”, dicen.

Puede que estos análisis aporten nuevos datos que lleven a una necesidad de adaptar el juego con unas nuevas reglas que vayan a favor de la salud de los jugadores y no tanto del espectáculo. Esto puede ir desde castigos más duros para las infracciones a premiar el juego indirecto (de menos contacto) y buscar un juego más dinámico y de menos impacto directo. Algo parecido a lo que sucedió cuando los análisis de los datos de los dummies y las simulaciones llevaron a “cambiar las reglas del juego” del código de circulación haciendo obligatorios los cinturones, airbags y otros sistemas de seguridad.

Fotos | (CC) Ben Hershey; Sean Do @ Unsplash

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