Científicos de la Universidad de Granada (UGR) han desarrollado un innovador sistema basado en inteligencia artificial (IA) con el objetivo de predecir y prevenir lesiones en futbolistas de alto rendimiento. Bautizado como «Footballer Workload Footprint» (FWF) o «Huella del futbolista», este método ya ha sido validado por preparadores físicos y promete revolucionar la forma en que los clubes profesionales gestionan la carga física de sus jugadores, ofreciendo una mejora sustancial frente a los enfoques tradicionales.

El sistema FWF consiste en una representación matemática y computacional de las cargas de entrenamiento y competición que soportan los atletas, obtenida a través de dispositivos GPS. Mediante la aplicación de técnicas avanzadas inspiradas en el procesado de señales y el cálculo diferencial e integral, los investigadores lograron transformar los datos brutos en variables analizables por modelos de aprendizaje automático, creando un perfil de esfuerzo detallado para cada deportista.

Publicado en la prestigiosa revista científica PLOS ONE, este enfoque no solo incrementa la capacidad para predecir el riesgo de lesión, sino que también permite una visualización clara de la dinámica de esfuerzo a lo largo del tiempo. Según Jaime B. Matas Bustos, autor principal del estudio, esta herramienta «abre la puerta a una monitorización inteligente y preventiva», al integrar principios de ingeniería, modelado temporal y análisis multivariante en un entorno deportivo real, representando una solución pionera en la prevención de lesiones.