Predicción de Lesiones en Futbolistas Profesionales
Los resultados
de precisión en predicciones de riesgo de lesión.
De reducción en las lesiones musculares durante la temporada.
Implementación en 4 meses, con integración de datos históricos y análisis en tiempo real.
El club enfrentaba un problema recurrente
lesiones musculares en momentos críticos de la temporada, afectando tanto el rendimiento como los resultados. Los métodos convencionales no eran capaces de identificar con precisión los factores de riesgo específicos para cada jugador, limitando la capacidad del cuerpo técnico para prevenirlas de forma proactiva.
Con el enfoque RockingData 360 Method, desarrollamos un sistema predictivo ajustado a las necesidades del fútbol profesional:
- Modelos de Machine Learning Supervisado:
Diseñamos algoritmos predictivos capaces de analizar datos históricos de lesiones, métricas de rendimiento físico (como distancias recorridas y velocidades alcanzadas) y patrones de entrenamiento específicos. Los modelos incluyeron técnicas como Random Forest y Gradient Boosting para maximizar la fiabilidad de las predicciones. - Integración de Datos Multifuente:
Consolidamos información de sensores GPS, wearables y registros médicos, complementándola con datos de partidos, sesiones de entrenamiento y evaluaciones físicas periódicas. Esto permitió construir un dataset robusto y específico para los jugadores del club. - Feature Engineering Deportivo:
Incorporamos variables clave como tiempo en zona de alta intensidad, carga acumulada de partidos, tiempos de recuperación entre sesiones, tipo de terreno, y factores contextuales como clima y superficie de juego. Estas variables fueron esenciales para capturar patrones complejos asociados al riesgo de lesión.
Sistema de Monitoreo y Alertas Tempranas:
Se implementaron dashboards interactivos para el cuerpo técnico, ofreciendo análisis en tiempo real sobre el estado físico de los jugadores. El sistema generaba alertas automáticas para ajustar cargas de trabajo en caso de que un jugador mostrara un riesgo elevado.
El club logró transformar su enfoque hacia la prevención de lesiones, generando resultados significativos
- Reducción de Bajas Clave: La predicción anticipada de lesiones permitió que los jugadores más importantes estuvieran disponibles en momentos decisivos de la temporada.
- Optimización del Rendimiento Físico: Ajustar las cargas de entrenamiento con base en datos precisos mejoró la condición física general del equipo.
- Ahorro en Recursos Médicos: Se redujo la necesidad de tratamientos prolongados y rehabilitaciones costosas, mejorando la eficiencia operativa del área médica.
Este caso demuestra cómo las tecnologías MAD pueden potenciar el rendimiento en el fútbol profesional, permitiendo a los clubes competir al más alto nivel mediante la combinación de análisis de datos y estrategias innovadoras.