por Con la reciente publicación de La Ciencia de los Campeones de José M López Nicolás y el logro del jovencísimo David Cantero como sub campeón de Europa U20 en 5000m 2021, consolida todavía más mi pensamiento sobre la importancia de la ciencia aplicada al alto rendimiento.
En 2018, empezamos una investigación para determinar la eficiencia en carrera del grupo de Tecnificación de jóvenes triatletas de la Federación de Triatlón de la Comunidad Valenciana.
Por un lado, trabajamos en materia de prevención de lesiones para conocer cuáles eran las variables que con mayor probabilidad producirían lesiones durante la carrera de los jóvenes triatletas. Fue la primera vez que utilizábamos la inteligencia artificial y nos ayudó a entender que la combinación de todas las variables aportaban infinitamente mucha más información que como tradicionalmente lo veníamos haciendo. El estudio se titula: A Random Forest Machine Learning Framework to Reduce Running Injuries in Young Triathletes con el que hemos aprendido que cuando hacemos un estudio biomecánico lo primero que tenemos que observar es la cinemática 3D de la pelvis por su implicación directa en las lesiones de carrera, concretamente en un 98% de probabilidad de lesión:
La pelvis juega un papel similar al de la caja de pedales de una bicicleta, basta que esté doblada 0,5mm para que la fuerza ejercida sobre los pedales esté condicionada y probablemente con el tiempo, acabe por romper alguna pequeña parte del cuadro. En el cuerpo humano sucede algo parecido. Si la pelvis no presenta la movilidad, estabilidad y propiocepción adecuadas, seguramente a corto plazo existan lesiones en extremidad inferior y como vimos en nuestro estudio, la probabilidad de que esto suceda es cuanto menos elevada.
Por otro lado, queríamos conocer cuál era el patrón de carrera de los triatletas mas rápidos. Recuerdo cuando mi compañero el Dr. Juan Pardo (matemático del grupo de investigación) analizó los datos, me comentó que había un sujeto que bien podría estar mal medido o que se trataría de un outlier al presentar una variable muy alejadas del resto de participantes del estudio. Se trataba del componente vertical de la aceleración durante la fase de apoyo, siendo extremádamente baja respecto a todos los demás con una continuidad constante durante toda la fase de apoyo (sujeto A):
El sujeto A era David Cantero que por aquel entones tenía tan sólo 16 años pero con una genética innata desde el punto de vista biomecánico a la hora de correr.
Recientemente, con el trabajo The Relationship between VO2max, Power Management, and Increased Running Speed: Towards Gait Pattern Recognition through Clustering Analysis hemos podido conocer a partir de la inteligencia artificial que variables biomecánicas son las mas importantes a tener en cuenta en aquellos triatletas que corren rápido. Una vez más las matemáticas desarrolladas por Dr. Juan Pardo nos aportan esta valiosa información al establecer un algortimo que permite saber el patrón biomecánico por el cual un triatleta corre rápido. Este mapa de color, nos indica que los más rápidos fueron aquellos con mayor capacidad de generar potencia/kg, menor FPR, mayor potencia horizontal, menor tiempo de contacto en el suelo, mayor cadencia, mayor LSS/kg y mayor VO2max. El suejto S7, una vez más era el joven David que sin saberlo hace tres años se iba a proclamar en el actual sub campeón de Europa U20 en 5.000m. Me alegro por David y por sus entrenadores, pero especialmente por la ciencia y por lo aprendido en beneficio de otros deportistas.
Gracias David!
