En el fútbol de élite, donde los márgenes entre el éxito y la frustración son cada vez más estrechos, un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha desarrollado una herramienta innovadora que podría cambiar las reglas del juego. Se trata de ‘La Huella del Futbolista’, un sistema basado en inteligencia artificial que permite monitorizar, predecir y prevenir lesiones deportivas antes de que ocurran, optimizando la salud y el rendimiento de los jugadores.
Este proyecto, liderado por el investigador granadino Jaime Matas Bustos, con la supervisión del profesor Antonio Mora García, nace en 2018 como parte de una tesis doctoral en informática y medicina deportiva. Lo que comenzó como una curiosidad académica se ha transformado en una herramienta con el potencial de revolucionar la preparación física y médica en el fútbol profesional.
«El deporte deja huella en el cuerpo, pero hasta ahora no sabíamos medirla de forma precisa. Este modelo lo hace posible», explica Jaime Matas, principal autor del proyecto.
Tecnología granadina al servicio del fútbol profesional
El modelo de la ‘Huella del Futbolista’ es un sistema complejo, pero con un objetivo sencillo: evitar que los jugadores se lesionen innecesariamente. Para ello, recoge e interpreta una enorme cantidad de datos sobre cada futbolista, desde parámetros fisiológicos, metabólicos y nutricionales, hasta datos de rendimiento en el campo, como aceleraciones, sprints o cambios de dirección registrados por GPS.
La clave del sistema está en cómo la inteligencia artificial integra toda esta información para crear una especie de «huella digital fisiológica» individualizada. Es decir, una representación única de cómo responde cada jugador a la carga física y al esfuerzo. A partir de esa «huella», los entrenadores, médicos y preparadores físicos pueden tomar decisiones más informadas sobre descansos, rotaciones o entrenamientos personalizados.
«La IA aprende a reconocer el dominio del problema. Entiende qué tipo de jugador tiene delante y en qué condiciones está su cuerpo. Y puede predecir cuándo el riesgo de lesión es alto», explica Antonio Mora.
La UGR implanta un nuevo sistema de IA en la predicción de lesiones en futbolistas de élite
El sistema no sólo utiliza datos de GPS o pulsaciones, sino también análisis de orina, niveles de inflamación muscular, genética, nutrición, historial de lesiones e incluso el tipo de carga de entrenamiento acumulada. Por ejemplo, un jugador puede estar en «zona roja» por inflamación excesiva y ni siquiera notarlo físicamente. Este modelo lo detecta.
«Se puede visualizar como una especie de cuadrado con colores: rojo indica sobrecarga, azul descanso total. El objetivo es encontrar ese equilibrio perfecto entre ambas zonas para optimizar el rendimiento y minimizar riesgos», detalla Jaime Matas.
Un sistema con impacto real en la élite deportiva
La Huella del Futbolista no es solo una teoría: ya se está utilizando. El modelo se ha alimentado con datos de jugadores de clubes de Primera División, gracias a la colaboración con profesionales de la élite, como preparadores físicos actualmente en equipos como el Aston Villa de la Premier League. Aunque los datos están anonimizados, su procedencia asegura una muestra significativa y representativa del fútbol profesional.
De hecho, según los propios autores, la herramienta ya supera en precisión a los métodos actuales utilizados por los equipos para estimar el riesgo de lesión. Su rendimiento alcanza métricas de alta fiabilidad, con curvas de predicción (ROC) cercanas a 0,80, lo cual es excelente considerando la complejidad del fenómeno.
«Si tuviéramos acceso a más datos, podríamos llegar incluso a niveles de precisión de 0,90 o más. Y eso sí que sería revolucionario», afirma Mora.
El modelo, además, es flexible. Se adapta al tipo de jugador, por posición, edad, genética o historial físico, y al contexto competitivo. Por ejemplo, un futbolista como Valverde, del Real Madrid, o Pedri, del Barcelona, que jugaron más de 50 partidos en una temporada, podría beneficiarse enormemente del modelo para planificar descansos estratégicos, especialmente antes de encuentros decisivos como una fase final de Champions.
Pero no solo los grandes clubes pueden beneficiarse. Equipos más modestos como el Granada CF, que compiten en otras categorías igual de exigentes, también podrían incorporar esta herramienta como forma de optimizar recursos y evitar lesiones costosas.
Retos de implementación y futuro del modelo
Pese a sus resultados prometedores, la adopción del modelo no es automática. Los investigadores destacan las dificultades para acceder a los datos de los clubes, muchas veces por la reticencia de los cuerpos médicos o por la cultura conservadora del fútbol profesional.
«Los equipos están acostumbrados a sus rutinas. Cambiar cuesta, aunque sepamos que este sistema puede prevenir lesiones y mejorar el rendimiento», admite Jaime Matas.
También está la cuestión económica. Aunque implementar un sistema de este tipo requiere inversión, tanto en infraestructura como en nuevos perfiles profesionales como analistas de datos o expertos en IA, los beneficios superan ampliamente los costes. Una sola lesión grave puede costar millones en salarios, tratamientos y pérdidas deportivas.
El objetivo a futuro es construir un gran «cerebro colectivo» con miles de huellas fisiológicas de futbolistas de distintas ligas y niveles, especialmente de aquellos que han sufrido lesiones, para poder analizar cómo llegaron a ese punto. Con esa base de datos, el sistema sería capaz de anticiparse a riesgos con una precisión aún mayor.
«Esto puede alargar la carrera de muchos futbolistas y evitar que se pierdan años cruciales por lesiones evitables. A mí me hubiera gustado tenerlo cuando jugaba en categorías inferiores», comenta Matas, quien fue futbolista amateur.
Por ahora, tanto Jaime como Antonio siguen trabajando para dar a conocer su trabajo, esperando que más clubes, especialmente de su tierra, apuesten por la ciencia y la innovación.
Una herramienta que va más allá del fútbol
Aunque el proyecto se ha centrado en el fútbol profesional, sus aplicaciones podrían extenderse a otros deportes de alto rendimiento, donde las exigencias físicas y el riesgo de lesión también son elevados. La combinación de datos biomédicos, rendimiento físico e inteligencia artificial abre una nueva era en la medicina deportiva personalizada.
En palabras de sus creadores, esta herramienta no es solo un medidor: es un “arnés de seguridad” para los deportistas, que les permite competir al máximo sin poner en riesgo su salud.
«La inteligencia artificial puede decirle a un jugador: hoy no estás para jugar. Y eso, en lugar de una debilidad, es una herramienta para cuidar su cuerpo, su carrera… y su futuro», indican tanto Jaime Matas como Antonio Mora.
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