Región de Murcia
Fundación Séneca
FSE

Estudio del riesgo de lesión en jóvenes deportistas a través de redes de inteligencia artificial

Nace en Molina de Segura en 1992. En 2014 obtiene el Grado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte por la Universidad de Murcia. En 2015 cursa el Máster en Rendimiento Deportivo y Salud, y el de Formación del Profesorado, ambos en la UMH de Elche y siendo Premio Extraordinario. En 2018 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad de Murcia, donde participa en actividades docentes en 2017-2018 y 2018-2019. Paralelamente trabaja en varios proyectos que se están llevando a cabo en su grupo de investigación (E0B5-07 Aparato Locomotor y Deporte). Ha realizado una estancia en la University of Gloucestershire (Reino Unido) en 2018. Posee numerosas comunicaciones en congresos y varias publicaciones científicas. Domina las lenguas española e inglesa, y tiene conocimientos medios de la francesa y básicos de la italiana.

Resumen de tesis

Actualmente existe una gran preocupación por el elevado número de lesiones que se están produciendo entre los jóvenes deportistas; las investigaciones realizadas en las últimas décadas han demostrado cómo las tasas de incidencia de lesiones deportivas no se han reducido a pesar de los grandes esfuerzos realizados. El problema de la lesión deportiva no se explica exclusivamente por su elevada prevalencia, sino también por la prolongada duración de sus síntomas, la dificultad a la hora de recuperar la funcionalidad del deportista y por las elevadas tasas de recaída. Dada la gran magnitud de este problema, parece justificada la necesidad de desarrollar medidas preventivas destinadas a evitar y/o reducir el número y el impacto que las lesiones poseen en el mundo del deporte. Sin embargo, para poder diseñar medidas preventivas eficaces será fundamental conocer y entender qué factores de riesgo o potencialmente causantes de lesión favorecen que un deportista se encuentre en una situación de mayor vulnerabilidad para sufrir una lesión. En este sentido, desde la presente tesis doctoral estamos tratando de identificar los principales factores de riesgo existentes en el deporte base y describir a través de modelos dinámicos y multivariantes las posibles relaciones que puedan existir entre las distintas variables. La utilización de este tipo de modelos generados gracias a un análisis del conocimiento por redes de inteligencia artificial permitirá identificar qué factores presentan un mayor impacto sobre la probabilidad de sufrir una lesión, ayudando a conocer mejor el fenómeno de la lesión deportiva y a elaborar programas preventivos eficaces.

Grupo de investigación

E0B5-07 Aparato Locomotor y Deporte
Director: Enrique Ortega Toro

Programa de doctorado

Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud

Estado de tesis

En desarrollo

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