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Madrid, España
La ponencia presentada se centró en la integración de estrategias basadas en inteligencia artificial (IA) aplicadas a la gestión y análisis de datos derivados de la monitorización de biomarcadores en futbolistas profesionales.
En una primera fase, se realizó una revisión de la evolución histórica de las herramientas tecnológicas y sistemas de gestión de datos empleados por los clubes de fútbol durante las últimas cuatro décadas, poniendo en contexto el progreso desde modelos descriptivos básicos hasta entornos avanzados de análisis multifactorial.
Posteriormente, se abordó el papel de la inteligencia artificial como herramienta clave en el procesamiento, interpretación e integración de grandes volúmenes de datos biomédicos y de rendimiento. Se expuso cómo estos sistemas permiten generar modelos predictivos y recomendaciones automatizadas que pueden asistir en la toma de decisiones clínicas y de rendimiento, incluyendo propuestas relacionadas con intervenciones terapéuticas y la elaboración de informes integrados.
Asimismo, se destacó la capacidad de la IA para interconectar múltiples fuentes de información, fisiológicas, bioquímicas, de carga externa e interna con el objetivo de construir un perfil global del deportista más preciso y dinámico. Todo este enfoque se orienta a la optimización del rendimiento deportivo, la mejora en la gestión de la carga y la fatiga, y, en consecuencia, a la reducción del riesgo de lesión asociado a estados de sobrecarga o fatiga acumulada.
