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Analytics predictivos para la prevención de lesiones deportivas de University of Louisville
Los deportistas universitarios podrían ser las estrellas del deporte profesional del futuro, pero las lesiones pueden afectar al rendimiento en partidos clave o incluso poner fin prematuramente a carreras prometedoras. University of Louisville utiliza las soluciones de IBM® Analytics para supervisar el entrenamiento y evitar lesiones, lo que ayuda a los atletas a mantenerse seguros y alcanzar su máximo potencial.
El equipo de baloncesto femenino de la University of Louisville utiliza tecnología wearable para rastrear los movimientos y los signos vitales de los atletas durante el entrenamiento, y también vio la oportunidad de utilizar estos datos para evitar lesiones.
En conjunto con IBM y PMsquare, la universidad creó una solución que incluye SPSS Modeler y Cognos Analytics, que captura y modela automáticamente datos de wearables y otras fuentes, y los visualiza en paneles de control intuitivos para entrenadores y atletas.
En Estados Unidos, los deportes universitarios son un gran negocio. El fútbol y el baloncesto universitarios no son solo los campos de entrenamiento de la próxima generación de estrellas de la NFL y la NBA: son grandes acontecimientos deportivos por derecho propio. Según las estadísticas recientes (enlace externo a ibm.com), más de 30 millones de personas asistieron al menos a un evento deportivo universitario en 2017, y el partido del campeonato de baloncesto masculino atrajo a 23 millones de televidentes.
Para muchos estudiantes deportistas, el éxito a nivel universitario podría poner a su alcance una carrera en las ligas profesionales, pero una lesión podría arrebatar ese sueño en un segundo. Si su equipo tiene un gran juego y el mundo está viendo, quieren estar en el campo, no en la banca. Y desde la perspectiva de una universidad, un equipo deportivo exitoso puede ser una fuente importante tanto de prestigio como de ingresos, por lo que evitar lesiones es una prioridad para cada programa de entrenamiento.
El departamento de rendimiento deportivo de la Universidad de Louisville se compromete a ofrecer el mejor programa de rendimiento universitario para minimizar el riesgo de lesiones, maximizar el desarrollo de los atletas y optimizar el éxito del equipo. El lema del programa es: "crea atletas y preparar campeones para el deporte y la vida", y mediante un enfoque holístico para el rendimiento de los atletas, el departamento está haciendo precisamente eso. Con un programa basado en evaluaciones y tecnología wearable, el programa de rendimiento deportivo de la Universidad de Louisville se ha convertido en un líder en el mundo del alto rendimiento universitario.
Teena Murray, directora de rendimiento deportivo de la Universidad de Louisville, dice: “En Louisville, queríamos acabar con antiguos patrones de pensamiento. En lugar de un enfoque tradicional de fuerza y acondicionamiento, estamos viendo a los atletas de una manera más holística. No solo cómo compiten y entrenan, sino también cómo comen y duermen, y cómo su salud mental y física afecta su rendimiento”.
El éxito o el fracaso de este enfoque depende de una cosa: los datos. Para ayudar a los entrenadores a tomar decisiones informadas sobre cómo ayudar a cada atleta a alcanzar la condición máxima a tiempo para el día del juego, es fundamental recopilar y analizar la mayor cantidad posible de datos relevantes y precisos.
Con este fin, Louisville ha adoptado diversas tecnologías para ayudar a controlar todos los aspectos del rendimiento de sus atletas. Por ejemplo, utiliza dispositivos wearable de Catapult (enlace externo a ibm.com) y Polar (enlace externo a ibm.com) para seguir los movimientos de los jugadores y controlar su frecuencia cardiaca durante los entrenamientos y los días de partido. La información subjetiva también es importante: los jugadores responden encuestas diarias sobre su estado de ánimo, calidad del sueño, fatiga y niveles de estrés.
Sin embargo, obtener los datos es solo la mitad de la batalla: la otra mitad es encontrar formas de convertir esos datos en insights útiles. En el caso de Louisville, el equipo de analytics de rendimiento vio tanto retos como oportunidades en este ámbito.
Paul Jones, coordinador de analytics de rendimiento de la University of Louisville, comenta: “Obtener los datos de los dispositivos wearable y cargarlos en nuestra plataforma de gestión de atletas fue un proceso manual complejo, que tomó más de una hora por día y equipo. Es un tiempo que los equipos de entrenadores y analistas no tienen, porque cada día hay un programa incesante de sesiones de práctica para cada uno de nuestros equipos. Necesitábamos encontrar una forma de convertir ese proceso manual en un pipeline de datos automatizado”.
Agrega: “También tuvimos la oportunidad de hacer más que solo mirar la condición actual de nuestros atletas; queríamos aprovechar los analytics predictivos para observar las lesiones de los jugadores e intentar preverlas con anticipación. Si pudiéramos encontrar una forma precisa de modelar las lesiones, supondría un cambio radical para la universidad y, potencialmente, para todo el mundo del atletismo”.
Louisville decidió trabajar en equipo con expertos en ingeniería y ciencia de datos de PMSquare (enlace externo ibm.com), un asociado de negocios Gold de IBM que se especializa en soluciones de analytics empresarial.
“Este fue un emocionante proyecto en el que nos asociamos con la University of Louisville”, dice Dustin Adkison, asociado gerente de PMSquare. “En la mayoría de las industrias, puede ser difícil visualizar realmente el impacto de sus esfuerzos, pero, con este proyecto, sabíamos que estábamos haciendo más que solo ayudar a un equipo de baloncesto a ganar más juegos. Estábamos ayudando a los atletas a mantenerse saludables y eso cambia vidas”.
Paul Jones agrega: “El equipo de PMSquare no solo proporcionó experiencia técnica, sino que también nos ayudó a desarrollar nuestras teorías sobre prevención de lesiones y a encontrar formas de hacer que los datos sean procesables. En particular, Erik Hoggard y Eric Dolley merecen mucho crédito por la dedicación y las ideas innovadoras que aportaron al proyecto”.
El equipo de PMsquare ayudó a definir el proyecto en torno a tres áreas de enfoque: automatización (para agilizar el proceso de recopilación de datos), investigación (para encontrar formas de modelar datos y predecir lesiones) y visualización (para ayudar a los entrenadores a comprender los resultados y ponerlos en práctica).
El primer paso fue encontrar un equipo de Cardinals para actuar como prueba de concepto para el nuevo enfoque. Paul Jones explica: “El baloncesto es nuestro deporte más popular en Louisville, y el entrenador Jeff Walz y nuestro personal de baloncesto femenino está totalmente comprometido con cualquier herramienta que nos ayude a gestionar la salud, el bienestar y el rendimiento de las jugadoras en el transcurso de la larga temporada universitaria, por lo que ese equipo era el candidato perfecto. Ya teníamos una amplia historia de uso de la tecnología con el equipo, y sabíamos que, si podíamos crear un marco ganador para el baloncesto femenino, otros deportes seguirían su ejemplo”.
Erik Hoggard de PMsquare abordó el desafío de la recopilación de datos mediante la creación de una capa de automatización basada en scripts de Python, que se conoce, de cariño, como el “Louisville Scraper”. En lugar de recopilar datos manualmente de los dispositivos wearable Catapult y Polar, y pasar por un largo proceso de carga y descarga de datos de varios servicios web, el Scraper actúa como una herramienta inteligente de automatización de procesos, lo cual reduce la necesidad de entrada de datos por parte de humanos.
Luego, PMsquare trajo a científicos de datos para investigar las causas de las lesiones. Al crear un modelo predictivo en IBM® SPSS Modeler, el equipo confirmó lo que sus entrenadores habían sospechado durante mucho tiempo. La mayoría de las lesiones no son accidentes repentinos y extraños; Son el resultado de una agregación a largo plazo de fatiga, estrés y otros factores. Y como resultado, se pueden evitar.
“Nuestro modelo SPSS demostró que las lesiones no se deben solo a lo que sucede durante el entrenamiento del día, sino que están relacionadas con el estrés y la fatiga que se acumulan con el tiempo”, explica Paul Jones. “En nuestro caso, el periodo de 27 días antes de que ocurriera la lesión parecía ser el mejor predictor de si un jugador se lesionaría. Esto realmente respalda nuestra filosofía de observar la experiencia de nuestros atletas como un todo, en lugar de centrarnos en sesiones de práctica individuales”.
El proyecto también aportó algunas ideas interesantes sobre cuándo se producen las lesiones: los jueves y viernes fueron los días con mayor incidencia.
“Necesitamos investigar un poco más, pero es posible que haya un ciclo semanal en el trabajo aquí”, dice Teena Murray. “La mayoría de los jugadores solo tienen un día sin práctica por semana. Entonces, es posible que al final de cada semana, se estén fatigando y aumente el riesgo de lesiones”.
La fase de investigación del proyecto fue reveladora para los analistas de Louisville, pero, para marcar una diferencia real en la forma en que los equipos practican, necesitaban una forma de dar vida a los resultados y convencer a los jugadores y entrenadores. Eric Dolley de PMsquare utilizó IBM® Cognos Analytics para crear un conjunto de paneles de control intuitivos que destacan los insights más críticos de un vistazo.
El tiempo de los asesores es muy valioso, por lo que la información que entregamos debe ser algo que puedan comprender en 10 segundos”, dice Paul Jones. “Los paneles de control de Cognos obtienen los puntos clave al instante, por lo que no hay necesidad de interpretar tablas de figuras para comprender qué tan fatigado es un atleta o qué tan probable es que se lesione”.
Louisville ha simplificado drásticamente el proceso de convertir los datos en insights. En lugar de que los analistas dediquen 80 minutos al día a la recopilación y consolidación de datos, el Louisville Scraper captura información de dispositivos wearable casi al instante. Esto supone una reducción de la carga de trabajo de alrededor del 20 por ciento, lo que deja al equipo de analytics de rendimiento más tiempo para dedicar a nuevos análisis e interactuar con jugadores y entrenadores.
Más importante aún: los resultados del modelo predictivo ya han tenido un impacto en la forma en que se estructuran las prácticas, lo que, a su vez, parece estar teniendo un efecto positivo en el número de lesiones.
“Desde que se adoptó la solución IBM, nuestro equipo de baloncesto femenino perdió solo cinco días POR lesiones en toda la temporada, una tasa de disponibilidad del 95 por ciento para prácticas y juegos”, comenta Paul Jones. “Las tasas de lesiones realmente mejoraron durante el transcurso de la temporada. Esa es una gran ventaja, porque lo que queremos es tener al equipo más fuerte en la cancha cuando la competencia posterior a la temporada se intensifica”.
En cuanto a la predicción de lesiones, el modelo SPSS logró un índice de precisión del 92 por ciento, sin falsos negativos. A medida que el equipo de Louisville continúa refinando sus prácticas de gestión de datos y recopila más datos sobre lesiones, se espera que este nivel de precisión pueda mejorarse aún más.
Paul Jones concluye: “Con PMsquare e IBM, realmente hemos ganado confianza en el poder de nuestros datos para ayudar a nuestros asesores a tomar mejores decisiones y a nuestros jugadores a comprender cómo su conducta de entrenamiento afecta su rendimiento. Muchos de los hallazgos han validado las cosas que ya estábamos haciendo, pero hemos podido llevarlos a un nivel más profundo de insights. Los resultados hablan por sí mismos, y muchos otros equipos de nuestro campus están emocionados de seguir el ejemplo del equipo de basquetbol”.
University of Louisville (enlace externo a ibm.com) es una universidad de investigación con apoyo estatal ubicada en el área metropolitana más grande de Kentucky. Tiene tres campus, casi 7000 profesores y personal, y más de 22 000 alumnos. Sus estudiantes atletas, los Louisville Cardinals, comprenden 13 equipos femeninos y 10 masculinos en varios deportes populares, y los 23 equipos participan en la Conferencia de la Costa Atlántica.
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