Resumen:
Hasta el momento, distintas investigaciones han sido enfocadas en el estudio de cómo prevenir las lesiones en el deporte, ayudando a los distintos actores a prevenir las mismas utilizando las herramientas de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI). El uso de estas herramientas tiene un potencial enorme para la obtención de información preventiva de las lesiones en el campo psicológico y fisiológico por separado. Pero no se han encontrado investigaciones que traten de utilizar estas herramientas con el objetivo de relacionar o vincular variables, las psicológicas con las fisiológicas en conjunto, y esto sería de gran ayuda para la prevención de lesiones teniendo en cuenta que son variables muy influyentes en los deportistas.
El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de prevención de lesiones utilizando ML y aI aplicado a deportes y vinculando variables psicológicas y fisiológicas al mismo tiempo, identificando las mismas y aplicando los distintos tipos de algoritmos existentes.
Como conclusión, los resultados arrojados muestran que nuestro enfoque es viable para predecir lesiones en el deporte combinando 2 universos que hasta el momento no estaban vinculados o relacionados, estos son los de origen fisiológicos y los psicológicos. A lo largo del desarrollo se puede observar como a partir de un set de datos y la utilización de distintos algoritmos de ML, estos universos tienen muy buena correlación arrojando un resultado final muy preciso respecto al tipo de lesión puede tener un deportista, estas son clasificadas como del tipo grave, moderada o leve.
