BARCELONA. Kontuzje to wielki ból głowy wszystkich trenerów piłkarskich. Niektóre są nieprzewidywalne: zły ruch, upadek… – sytuacje trudne do kontrolowania. Innym, zwłaszcza urazom mięśniowym, można zapobiec, jeśli uwzględni się kilka zmiennych, takich jak skumulowany pokonany dystans czy intensywność. W tym obszarze klub Blaugrana od pięciu lat pracuje nad pomysłem zaprojektowania modelu, który pozwoli uprzedzać kontuzje w piłce kobiecej.
Ostatni model sztucznej inteligencji przedstawiony przez Barça Innovation Hub został opublikowany w czasopiśmie naukowym „NPJ Digital Medicine” i powstał we współpracy z Uniwersytetem w Bonn, Instytutem Zdrowia Globalnego w Barcelonie (ISGlobal) oraz Made of Genes. „Zbliżamy się do modeli, które mają między 70% a 80% precyzji, co naukowo jest bardzo dużo, ale dla trenera to za mało” – zapewnia w rozmowie z ARA Gil Rodas, lekarz Barçy i jeden z badaczy biorących udział w tej pracy.
Choć algorytmy są coraz precyzyjniejsze, ostatni model był testowany tylko przez jeden sezon, a jego wpływ dopiero trzeba ocenić i wdrożyć rekomendacje. „Tworzymy kolejne algorytmy, włączamy je, uczymy system, ale dopóki nie będziemy mieli dobrego zakresu predykcji, nie mogę poprosić trenera, żeby w następnym meczu jakaś zawodniczka nie zagrała, bo dozna urazu” – zauważa lekarz.
Ponad 30% kontuzji, do których dochodzi w świecie piłki nożnej, zarówno męskiej, jak i kobiecej, to urazy mięśniowe lub ścięgniste, ale jednym z najbardziej niepokojących jest uraz więzadeł krzyżowych – ze względu na jego ciężkość. „Może być nawet pięciokrotnie częstszy u kobiet niż u mężczyzn, a ma to związek z cyklem menstruacyjnym i ze sposobem trenowania. W tej chwili prognozy dla tego typu urazu nie są tak solidne, musimy uwzględnić więcej zmiennych” – przyznaje Rodas.
Na podstawie zestawu danych zebranych w latach 2019–2023 w pierwszym zespole kobiet Barçy do modelu wprowadza się szereg zmiennych, żeby oszacował, kiedy może dojść do urazu. Osobliwością tego nowego badania jest to, że pozwala rozróżnić obciążenia treningowe i meczowe oraz że uwzględnia obciążenie skumulowane. „My mierzymy obciążenie tak, jak samochód mierzy przejechane kilometry i zużytą benzynę. Obciążenie to dystans, jaki zawodniczka pokonuje podczas meczu, ale także prędkość, jakiej używa” – opowiada.
„GPS-y, które noszą piłkarki, mierzą ponad 20 i 30 zmiennych. Te algorytmy pozwalają zobaczyć, czy lepiej jest wstawić sprinty przy 30 kilometrach na godzinę, czy dystans meczu. Uwzględniamy różne zmienne, a urok tych badań polega na wypróbowywaniu kolejnych kombinacji” – opisuje Rodas, który woli zachować przepis w tajemnicy i nie ujawnia, jakie zmienne wprowadzają w tym momencie. „To prawo autorskie” – dodaje.
Ale bierze się pod uwagę nie tylko obciążenie zewnętrzne – to znane jako obciążenie fizyczne – lecz do modelu włącza się także obciążenie wewnętrzne, czyli to, jak spały, czy odczuwają ból, jak się czują itd.: zmienne wprowadzane na podstawie tego, co same zawodniczki opowiadają i przekazują.
Kolejnym czynnikiem, który uwzględnia ten nowy algorytm, jest waga każdego meczu, bo nie takie samo wymagania stawia dwumecz Ligi Mistrzyń, co pojedynek ligowy z drużyną z dolnej części tabeli. „Jak to ocenić? To nie jest łatwe i może spotkać się z dużą krytyką” – zastanawia się lekarz, który podkreśla znaczenie pracy w długim horyzoncie.
Jedną ze zmiennych, których ten model natomiast nie uwzględnia, jest cykl menstruacyjny. „W badaniu, które przeprowadziliśmy razem z doktor Evą Ferrer, zaobserwowaliśmy, że połowa piłkarek nie owulowała. To jest problem, bo w każdym algorytmie trzeba umieścić konkretny cykl menstruacyjny każdej zawodniczki, żeby wynik wyszedł dobrze, a to czyni go niemal spersonalizowanym” – przyznaje. Wszystko to prowadzi do zbudowania „cyfrowego awatara” każdej z piłkarek. „To będzie jedyny sposób, żeby móc uprzedzać kontuzje każdej z nich. To się nazywa medycyna spersonalizowana” – zaznacza Rodas.
W przypadku zespołu męskiego Barça pracuje wewnętrznie, ale domaga się więcej danych, żeby móc zwiększyć precyzję. „W szpitalu mogę wejść do internetu i wyciągnąć dane chorych na raka wątroby z Uniwersytetu w Chicago. W piłce nożnej pracujemy bardzo konkretnie z naszymi zawodnikami. Powinniśmy mieć dane piłkarzy Chelsea, Madrytu, Atlético Madryt… Próbuję stworzyć w świecie futbolu otwartą przestrzeń zanonimizowanych danych, żeby ulepszyć nasze algorytmy, najpierw ogólne, a potem spersonalizowane dla każdego klubu” – domaga się Rodas.
