UVM diseña tecnología para predecir lesiones deportivas

El Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico de la Universidad del Valle de México crea app basada en inteligencia artificial

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Agenda Cultural de la noche de museos de febrero 2026. Imagen: Pexels

INICIO / Campus julio 31, 2024 David Ochoa

Este miércoles, la Universidad del Valle de México (UVM), a través de su Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico (CIIDETEC) anunció una aplicación diseñada para predecir lesiones en deportistas. Este desarrollo tiene una precisión superior al 90% ya que se basa en un modelo de regresión logística.

Los investigadores detrás de esta innovación mexicana son Rocío Elizabeth Duarte Ayala, David Pérez Granados, Carlos Alberto González Gutiérrez, Mauricio Alberto Ortega Ruíz, Natalia Rojas Espinosa y Emanuel Canto Heredia, entre otros.

Los detalles de este proyecto de la UVM fueron recientemente publicados en la revista especializada Applied Sciences, lo que respalda la validez de los resultados obtenidos por el CIIDETEC. Lo anterior debido a que los datos son analizados por otros científicos de diversas partes del mundo (proceso llamado revisión por pares), antes de su publicación.

Analizan entrenamiento de atletas

Para el desarrollo de esta aplicación se utilizaron modelos de aprendizaje automático y de inteligencia artificial, así como una extensa base de información proporcionada por más de 400 atletas. Entre las variables consideradas está información sobre salud y entrenamientos.

En particular se usaron técnicas avanzadas de aprendizaje automático basadas en el uso del software MATLAB R2023a, considerado un estándar internacional en cuanto a cálculo y programación de datos científicos para el desarrollo de algoritmos y creación de modelos.

“Mediante el uso de herramientas analíticas avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), el equipo de investigadores de la UVM ha conseguido crear una herramienta predictiva robusta que permite identificar y clasificar a los atletas con riesgo de lesiones”, dio a conocer la institución de educación superior.

Con lo anterior se obtienen modelos predictivos, los cuales pueden ayudar a evitar lesiones deportivas. En especial, se le ve utilidad a la hora de establecer estrategias de detección temprana de riesgos y estrategias preventivas personalizadas para el trazado de métricas de recuperación.

“Esta aplicación no solo es un avance en la comprensión de las lesiones deportivas, sino que también presenta una herramienta potente con implicaciones prácticas para la prevención de lesiones en atletas. Al identificar tempranamente los factores de riesgo y proporcionar estrategias preventivas personalizadas, esta innovación tiene el potencial de mejorar significativamente la salud y el rendimiento de los deportistas”, mencionó el doctor Érick G. Espinosa Martínez, CIIDETEC – Coyoacán, de la UVM.

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