Inteligencia artificial aplicada al análisis del rendimiento y la prevención de lesiones en deportes de equipo: una revisión narrativa

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está transformando las ciencias del deporte, ofreciendo nuevas herramientas para el análisis del rendimiento y la prevención de lesiones en deportes de equipo. El objetivo de esta revisión narrativa fue sintetizar la evidencia científica disponible sobre las aplicaciones de la IA en deportes colectivos, identificando las principales técnicas utilizadas, sus ámbitos de aplicación y los desafíos éticos y metodológicos asociados. Se realizó una búsqueda bibliográfica en bases de datos especializadas, seleccionando estudios publicados entre 2020 y 2026. Los resultados indican que el aprendizaje automático, particularmente los métodos basados en árboles de decisión (Random Forest, XGBoost), las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo, han demostrado una precisión prometedora en la predicción del riesgo lesional y la optimización del rendimiento. La visión por computadora facilita el análisis táctico automatizado y la evaluación biomecánica sin marcadores. Los sistemas de monitorización basados en sensores vestibles permiten el seguimiento continuo de la carga de trabajo y los indicadores de bienestar. Sin embargo, persisten limitaciones significativas relacionadas con la heterogeneidad metodológica, el tamaño reducido de las muestras, la falta de estandarización de los datos, la opacidad algorítmica y las consideraciones éticas sobre la privacidad y la autonomía de los deportistas. Se concluye que, si bien la IA ofrece un potencial considerable para mejorar el rendimiento y reducir la incidencia de lesiones en deportes de equipo, su implementación efectiva y responsable requiere abordar estos desafíos mediante estudios longitudinales, modelos explicables y marcos éticos sólidos.