Análisis del riesgo de lesión en acciones de cambio de dirección con herramientas basadas en inteligencia artificial

Abstract

El objetivo de este estudio fue evaluar la validez de un sistema automatizado basado en inteligencia artificial (IA) para el análisis biomecánico de acciones de cambio de dirección (COD), en comparación con un análisis manual realizado mediante el software Tracker. Participaron 16 jugadoras de fútbol femenino (2ª RFEF), quienes realizaron cambios de dirección a 90° y 135° en condiciones anticipadas. Se analizaron cuatro variables clave: flexión de rodilla, abducción de rodilla, flexión del tronco e inclinación lateral del tronco. Los datos fueron extraídos a partir de vídeos capturados con cámaras de alta velocidad, y se seleccionó un fotograma clave previamente definido para el análisis comparativo. La eficiencia temporal de ambos métodos también fue evaluada. La fiabilidad intraevaluador se estimó mediante el coeficiente de variación (CV), y se planificó una validación interevaluador comparando las mediciones de la autora con las de un segundo evaluador experto. Además, se calcularon medidas de correlación, sesgo y concordancia entre métodos.

The aim of this study was to evaluate the validity of an artificial intelligence (AI)-based automated system for the biomechanical analysis of change of direction (COD) actions, compared to a manual analysis performed using Tracker software. Sixteen female football players competing in Spain’s 2nd RFEF participated in the study, performing 90° and 135° pre-planned COD maneuvers. Four key variables were analyzed: knee flexion, knee abduction, trunk flexion, and lateral trunk inclination. Data were extracted from high-speed video recordings, and a predefined key frame was selected for comparative analysis. The time efficiency of both methods was also evaluated. Intra-rater reliability was estimated using the coefficient of variation (CV), and an inter-rater validation was planned by comparing the author’s measurements with those of a second expert evaluator. Additionally, measures of correlation, bias, and agreement between methods were calculated.