{"id":113290,"date":"2020-12-17T10:50:09","date_gmt":"2020-12-17T09:50:09","guid":{"rendered":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/?p=113290"},"modified":"2023-05-30T10:22:19","modified_gmt":"2023-05-30T08:22:19","slug":"inteligencia-artificial-para-reducir-lesiones-en-jovenes-triatletas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medios.uchceu.es\/actualidad-ceu\/inteligencia-artificial-para-reducir-lesiones-en-jovenes-triatletas\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para reducir lesiones en j\u00f3venes triatletas"},"content":{"rendered":"

Profesores de los departamentos de Fisioterapia<\/a> y Ciencias Tecnol\u00f3gicas<\/a> de la CEU UCH publican en Sensors<\/a> un sistema predictivo para identificar y prevenir las causas m\u00e1s frecuentes de lesi\u00f3n en carrera en estos deportistas<\/strong><\/p>\n

\"Los
Los investigadores de la CEU UCH Eva Segura, Juan Pardo, Javier Mart\u00ednez Gramage, Iv\u00e1n N\u00e1cher y Juan Jos\u00e9 Amer, autores del estudio para la reducci\u00f3n de lesiones en j\u00f3venes triatletas mediante inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n

El triatl\u00f3n<\/strong> es una disciplina deportiva en auge, que combina nataci\u00f3n, ciclismo y carrera. Su pr\u00e1ctica se ha incrementado en un 200% entre los menores de edad en los \u00faltimos a\u00f1os. En la pr\u00e1ctica del triatl\u00f3n, las lesiones<\/strong> de los miembros inferiores se producen en un 70% durante el tramo de carrera. Y entre los practicantes m\u00e1s j\u00f3venes de este deporte se observa un n\u00famero importante de lesiones que hasta ahora eran m\u00e1s comunes en adultos. Con el objetivo de identificar las causas m\u00e1s frecuentes de estas lesiones y poder prevenirlas, investigadores de Fisioterapia<\/a> y Ciencias Tecnol\u00f3gicas<\/a> de la Universidad CEU Cardenal Herrera<\/strong> (CEU UCH) de Valencia han colaborado con el programa de tecnificaci\u00f3n de la Federaci\u00f3n de Triatl\u00f3n de la Comunidad Valenciana<\/strong><\/a>, aplicando inteligencia artificial para detectar patrones que permitan identificar las causas m\u00e1s frecuentes de las lesiones en carrera entre los triatletas m\u00e1s j\u00f3venes<\/strong>, logrando prevenirlas.<\/p>\n

El estudio, dirigido por Javier Mart\u00ednez Gramage<\/strong>, profesor de Fisioterapia de la CEU UCH y responsable del Laboratorio de Investigaci\u00f3n en An\u00e1lisis del Movimiento LIAMCEU<\/a>, se ha realizado entre 19 j\u00f3venes triatletas -10 chicos y 9 chicas- que han participado en un programa de gait retraining<\/em><\/strong>. Esta es una intervenci\u00f3n cl\u00ednica en la que se combina la aplicaci\u00f3n de sensores biomec\u00e1nicos<\/strong> de electromiograf\u00eda superficial, que miden la activaci\u00f3n muscular, y la observaci\u00f3n de distintos par\u00e1metros cinem\u00e1ticos<\/strong>, para ir corrigiendo en tiempo real el estilo de carrera, dando feedback<\/em> al corredor.<\/p>\n

Entre otros par\u00e1metros, se observa, mide y corrige la inclinaci\u00f3n del tronco, el contacto del pie con el suelo o la flexi\u00f3n y extensi\u00f3n de la rodilla al inicio del apoyo. Seg\u00fan destaca el profesor Mart\u00ednez Gramage, \u201ceste es el primer estudio que ha aplicado la t\u00e9cnica del gait retraining<\/em> en triatletas menores de edad<\/strong>, de 11 a 18 a\u00f1os, readaptando su modo de correr para prevenir el riesgo de lesiones en carrera y tambi\u00e9n para mejorar el rendimiento y motivar al deportista\u201d.<\/p>\n

\"Intervenci\u00f3n
Intervenci\u00f3n cl\u00ednica en carrera gait retraining en j\u00f3venes triatletas, realizada por investigadores de la CEU UCH.<\/figcaption><\/figure>\n

\u00c1rboles predictivos, para evitar lesiones<\/strong><\/p>\n

Con el objetivo de identificar las variables de carrera m\u00e1s relacionadas con el riesgo de sufrir una lesi\u00f3n y corregirlas durante el gait retraining<\/em>, en este estudio se han aplicado t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico del \u00e1mbito de la inteligencia artificial<\/strong>, dise\u00f1adas por el profesor Juan Pardo Albiach<\/strong><\/a>, investigador principal del Grupo Embedded Systems and Artificial Intelligence (ESAI) de la CEU UCH.<\/p>\n

\u201cMediante el dise\u00f1o de un m\u00e9todo combinado de distintos \u00e1rboles predictivos, cuyo conjunto se denomina bosque aleatorio o Random Forest, hemos analizado las variables m\u00e1s relacionadas con las lesiones que los j\u00f3venes triatletas hab\u00edan sufrido antes de la intervenci\u00f3n en el programa de gait retraining<\/em>\u201d, destaca el profesor Pardo. Entre estas variables, 46 en total, el algoritmo dise\u00f1ado ha detectado los patrones coincidentes en aquellos triatletas<\/strong> que hab\u00edan sufrido una lesi\u00f3n previa, como factores predictivos de lesi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

\"Mejoras
Mejoras en las variables obtenidas a trav\u00e9s de los sensores biomec\u00e1nicos en la investigaci\u00f3n de la CEU UCH con j\u00f3venes triatletas.<\/figcaption><\/figure>\n

Par\u00e1metros corregidos, menos lesiones<\/strong><\/p>\n

El uso de esta combinaci\u00f3n de \u00e1rboles predictivos ha permitido detectar como patrones predictivos de lesi\u00f3n<\/strong> distintos indicadores, principalmente los incrementos en la oblicuidad y la ca\u00edda contralateral de la pelvis y la baja activaci\u00f3n del gl\u00fateo medio al inicio de la fase de flotaci\u00f3n durante la carrera. Tambi\u00e9n una menor extensi\u00f3n de la rodilla en la zancada y la dorsiflexi\u00f3n del tobillo al inicio del contacto con el suelo. \u201cEstas son las variables m\u00e1s presentes en los triatletas que hab\u00edan sufrido una lesi\u00f3n previa, destacando especialmente los relacionados con la cinem\u00e1tica de la pelvis y la activaci\u00f3n del m\u00fasculo gl\u00fateo medio en los tramos de flotaci\u00f3n en carrera, cuando no hay ning\u00fan contacto con el suelo\u201d, se\u00f1ala Mart\u00ednez Gramage.<\/p>\n

Tras el programa de gait retraining<\/em> o readaptaci\u00f3n de la carrera en tiempo real<\/strong> para corregir estos par\u00e1metros biomec\u00e1nicos detectados gracias a la inteligencia artificial, durante los siete meses posteriores los investigadores de la CEU UCH han observado una reducci\u00f3n en el n\u00famero de lesiones entre los j\u00f3venes triatletas<\/strong> participantes en el estudio. La intervenci\u00f3n ha logrado que los corredores mejoraran la estabilidad neuromuscular de la pelvis en carrera, aumentaran la activaci\u00f3n del gl\u00fateo medio durante la primera fase del vuelo, tambi\u00e9n la extensi\u00f3n del tronco y la flexi\u00f3n de las rodillas y redujeran la dorsiflexi\u00f3n del tobillo en el contacto inicial con el suelo. Estos reajustes en el estilo de carrera han permitido evitar aquellos factores detectados como m\u00e1s frecuentes en los casos de lesi\u00f3n y, por tanto, reducir el n\u00famero de lesiones entre los triatletas menores de edad en los siete meses siguientes.<\/p>\n

Equipo investigador<\/strong><\/p>\n

El profesor Javier Mart\u00ednez Gramage<\/strong>, responsable del Laboratorio de Investigaci\u00f3n en An\u00e1lisis del Movimiento LIAMCEU<\/a>, ha dirigido la investigaci\u00f3n, en la que han participado los profesores del Departamento de Fisioterapia<\/a> de la CEU UCH Eva Segura<\/strong> y Juan Jos\u00e9 Amer<\/strong> y el doctorando de la Escuela CEINDO<\/a>, Iv\u00e1n N\u00e1cher<\/strong>, que desarrolla su tesis sobre las diferencias en la activaci\u00f3n muscular entre hombres y mujeres durante la carrera. El desarrollo del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico a partir de un bosque aleatorio ha sido desarrollado por el profesor Juan Pardo Albiach<\/strong>, investigador principal del Grupo Embedded Systems and Artificial Intelligence (ESAI) de la CEU UCH. En la investigaci\u00f3n ha participado tambi\u00e9n Vanessa Huesa<\/strong>, del programa de Tecnificaci\u00f3n de la Federaci\u00f3n de Triatl\u00f3n de la Comunidad Valenciana<\/a>.<\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el art\u00edculo<\/strong> \u201cA Random Forest Machine Learning Framework to Reduce Running Injuries in Young Triathletes<\/a>\u201d, en Sensors.\u00a0<\/em><\/strong>DOI:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.3390\/s20216388<\/a><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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