Prevenir mediante inteligencia artificial y “de un sólo vistazo” lesiones de rodilla en deportistas de élite es el objetivo del proyecto Eyesport del Instituto de Biomecánica (IBV), un trabajo pionero en España que permite detectar “anomalías” en la rodilla mediante un escáner 4D no invasivo, sin necesidad de sensores o electrodos.
“Una lesión de rodilla, hoy por hoy, puede suponer unos seis meses de recuperación hasta que un deportista vuelve a su nivel anterior, y muchas veces no lo consigue”, explica el director de Innovación en Deporte del IBV, Enrique Alcántara, quien señala que es común “ver truncadas carreras” de deportistas que sufren lesiones como la de ligamento cruzado anterior, que obliga a duras intervenciones quirúrgicas.
Para prevenir este tipo de daños, el IBV, integrado en la Red de Institutos Tecnológicos de la Comunitat Valenciana, ha desarrollado una tecnología propia, KneeMotion, que permite analizar el estado de las rodillas de los deportistas con una técnica no invasiva que combina inteligencia artificial y análisis de datos, un proyecto pionero en España financiado por el Institut Valencià de Competitivitat Empresarial (Ivace) y Fondos Feder.
“La monitorización clásica requiere sensores y electrodos, pero sabemos que siempre es complicado hacer deporte con algo encima y hemos prescindido de todo eso”, detalla Alcántara, quien añade que este test “sustituye los exámenes subjetivos realizados por profesionales médicos” basados en la manipulación de la rodilla para ver si la articulación es estable o no.
Con ese fin, el centro valenciano ha desarrollado una plataforma de fuerzas sobre la cual el deportista solo debe colocarse y saltar haciendo un giro, analizando la cantidad de fuerza que se ejerce en el impulso y el aterrizaje, así como la dinámica del movimiento, ya que el hecho de no ejecutar el gesto completo puede indicar “lesiones, asimetrías o una sobrecarga que puede dar lugar una lesión”.
Esta herramienta se ha probado en colaboración con L’Alquería del Valencia Basket y, en palabras de Alcántara, además de ser una herramienta de prevención de lesiones “está casi en fase de ser una herramienta de investigación sobre por qué se producen las lesiones”.
En este sentido, el IBV y el club deportivo intentarán incluso determinar si determinadas condiciones de la rodilla, como la rodilla de caballista, que incluye el llamado genu varo (las rodillas están más separadas entre sí de lo normal) y el genu valgo (las rodillas están más juntas entre sí de lo habitual) pueden ser determinantes en la presencia de lesiones.
Además, la inteligencia artificial se utiliza en el marco del proyecto 4Health para, a partir de imágenes radiográficas de la rodilla, generar herramientas de ayuda al diagnóstico de lesiones en esta zona mediante la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial.
Por ejemplo, en el caso del diagnóstico de lesiones tan típicas como la rotura de ligamentos, “a partir de la imagen médica puedes entrenar al sistema para que, a través de la IA, identifique que en una imagen hay una rotura de ligamento”, explica el director de mercado de Salud del IBV, Carlos Atienza.
En su opinión, esta tecnología “ayudaría a agilizar y mejorar los diagnósticos, especialmente en los casos menos críticos”, así como a “democratizar la atención médica” ya que “no todo el mundo hace deporte de élite y tiene acceso a los mejores traumatólogos, pero el uso de la inteligencia artificial ayuda a condensar el conocimiento de los mejores médicos”.
La IA se utiliza, asimismo, en el análisis no invasivo de la actividad muscular combinando mediciones en un escáner 4D con cámaras termográficas -de calor-, un sistema que se está validando en baloncesto con el Lucentum Alicante y en otros deportes, como el motociclismo en colaboración con el Circuito Ricardo Tormo, con el que se estudia cómo la postura en la moto o incluso el diseño del manillar pueden afectar al esfuerzo muscular.
El uso de la IA también es la base de otro sistema puesto en marcha por el IBV, la aplicación 3DAvatarBody, que permite a los deportistas obtener, a través de fotografías hechas con un móvil, un modelo 3D del cuerpo para saber si el ejercicio que se hace da o no el resultado deseado.
“Te dice si progresas, si pierdes peso, aumentas bíceps, reduces cintura…”, detalla el investigador.
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EFE
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