Los docentes e investigadores de la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO), el Dr. Álvaro Velarde Sotres y Fernando Maniega, han culminado el proyecto de investigación “Identificación del riesgo de lesión a través de termografía y la aplicación de inteligencia artificial para la prevención de patologías musculares” financiado por la Sociedad para el Desarrollo de Cantabria (SODERCAN).
El proyecto tenía como objetivo identificar el riesgo de lesión a través de termografía y la aplicación de inteligencia artificial para la prevención de patologías musculares.
La iniciativa surgió de la necesidad de resolver un problema en el contexto de la actividad física y del deporte, donde es necesario reducir el riesgo de lesiones que afectan a la salud de las personas. Las importantes consecuencias de las lesiones, al contribuir a la reducción de los niveles de actividad física, el sobrepeso/obesidad y los costes de atención médica, ocasionan la necesidad de una evaluación rigurosa para la prevención de lesiones.
Como aspectos novedosos del proyecto, se propuso un nuevo enfoque rico en criterios de análisis para identificar el riesgo de lesión, aplicando técnicas innovadoras, como la termografía infrarroja.
Entre los resultados del proyecto se ha permitido determinar, a través de la temperatura superficial de la piel, las asimetrías en los patrones de temperatura corporal, lo que ya puede suponer una alteración subyacente del tejido por exceso o falta de riego sanguíneo adecuado.
Por otra parte, la termografía infrarroja ha proporcionado información para determinar la fatiga de la musculatura, factor que sin duda puede contribuir al riesgo lesivo de los deportistas. Asimismo, ayuda a complementar la información que se obtiene en el rendimiento deportivo.
El proyecto pretendía, además, iniciar un proceso de diseño de soluciones de software aplicadas a la salud y el deporte donde se aprovechasen técnicas de fusión de datos multivariable mediante el uso de inteligencia artificial.
A raíz de los resultados obtenidos en el estudio, se puede afirmar que los modelos de inteligencia artificial entrenados en base a los datos recogidos son capaces de clasificar adecuadamente el riesgo de sufrir lesiones de las atletas, independientemente del momento de la temporada en que se encuentren.
La proximidad en los valores alcanzados entre el algoritmo entrenado y las tecnologías correlacionadas supone un hallazgo importante, al ser posible proporcionar un entorno predictivo preciso. El estudio realizado es de gran interés para prevenir y detectar las lesiones, ayudando a identificar factores de riesgo de lesión.