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Universitarios mexicanos desarrollan aplicación que predice lesiones deportivas

Investigadores de la Universidad del Valle de México utilizan modelo de regresión logística con una precisión de 90%

Luis Martín González Por Luis Martín González
1 de agosto de 2024
En Nacional, Vida y Estilo
Las lesiones en tobillos son  las más frecuentes en atletas, en especial en deportes como futbol y baloncesto, lo que motiva a investigadores de la Universidad del Valle de México a desarrollar una aplicación para prevenir estos riesgos. AMEXI/FOTO: HUMBERTO HUERTA MIRELES.

Las lesiones en tobillos son las más frecuentes en atletas, en especial en deportes como futbol y baloncesto, lo que motiva a investigadores de la Universidad del Valle de México a desarrollar una aplicación para prevenir estos riesgos. AMEXI/FOTO: HUMBERTO HUERTA MIRELES.

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Ciudad de México, 1 ag. (AMEXI).-  Investigadores mexicanos desarrollan una aplicación innovadora diseñada con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, enfocadas principalmente en lesiones en el tobillo, donde se presenta un alto porcentaje de incapacidades en deportes como el futbol y el baloncesto.

Este proyecto pionero, liderado por Rocío Elizabeth Duarte Ayala, David Pérez Granados, Carlos Alberto González Gutiérrez, Mauricio Alberto Ortega Ruiz, Natalia Rojas Espinosa y Emanuel Canto Heredia, investigadores de la Universidad del Valle de México (UVM), logra desarrollar un modelo de regresión logística con una precisión de 90%, lo que representa un avance significativo en la prevención de lesiones deportivas.

El estudio fue publicado en la revista Applied Sciences y aborda las lesiones, especialmente en el tobillo, que representan un alto porcentaje de incapacidades en deportes como el futbol y el baloncesto.

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Investigadores de la UVM desarrollan un modelo de regresión logística con una precisión de 90%, lo que representa un avance significativo en la prevención de lesiones deportivas. AMEXI/FOTO: HUMBERTO HUERTA MIRELES.

Mediante el uso de herramientas analíticas avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), se crea una herramienta predictiva robusta que permite identificar y clasificar a los atletas con riesgo de lesiones.

El modelo predictivo de vanguardia se posiciona como líder en la predicción de lesiones deportivas, además proporciona datos sobre la práctica de deportes con riesgo de lesiones y la kinesiophobia, con información crucial para la detección temprana de riesgos y estrategias preventivas personalizadas.

La UVM informa mediante un comunicado que en la investigación se realiza una evaluación integral del desempeño a través de un análisis exhaustivo de diversos modelos de aprendizaje automático, destacando la versatilidad y fiabilidad del modelo de regresión logística en entornos médicos y deportivos.

El modelo predictivo de vanguardia desarrollado por investigadores de la UVM se posiciona como líder en la predicción de lesiones deportivas. AMEXI/FOTO: FMAA-CORTESÍA.

También se ofrece un análisis detallado con métricas como la recuperación y precisión, proporcionando una evaluación comprensiva del desempeño del modelo en situaciones críticas de detección precisa de lesiones en atletas.

“Esta aplicación no sólo 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”, subrayan los especialistas.

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, afirma Érick G. Espinosa Martínez, director del Centro de Investigación, Innovación y Desarrollo Tecnológico (Ciidetec-Coyoacán).

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Etiquetas: aplicaciónatletasbaloncestoFutbolinvestigadoreslesionesPortada 1tobilloUVM
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