Economia Digitale
Infortuni previsti con precisione: arriva la manutenzione predittiva del calciatore
di Paolo Cintia, Luca Pappalardo, Alessio Rossi
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Mondiali di Russia, 30 giugno 2018. Uruguay e Portogallo si affrontano in un ottavo di finale equilibrato, una di quelle partite che può essere risolta da un momento all’altro da un colpo di genio, una magia. Di magie, in quella partita, ne arrivano ben due: Edinson Cavani segna due gol spettacolari, portando la “Celeste” ai quarti di finale. Ma il destino è beffardo: Cavani viene sostituito a causa di un infortunio muscolare che gli impedirà di giocare contro la Francia. Orfana delle magie del “Matador” l’Uruguay concluderà prematuramente la sua avventura, spianando la strada ai transalpini verso la vittoria finale. Una domanda sorge spontanea: l’infortunio di Cavani poteva essere previsto e quindi evitato?

La prevenzione degli infortuni è il Sacro Graal dell’industria del calcio. Oltre ad avere un’influenza notevole sullo stato mentale di una squadra, gli infortuni generano un costo considerevole per le società, sia legato alla riabilitazione che al calo di prestazioni dei calciatori. In Spagna gli infortuni causano il 16% di “assenze sul lavoro”, un costo pari a 188 milioni di euro in una sola stagione. Spinto dalla ricerca di questo Sacro Graal, un team interdisciplinare, che include ricercatori di SoBigData, FC Barcellona, Cnr, Università di Pisa e Milano, ha sviluppato uno strumento efficace di prevenzione degli infortuni. Le tecniche esistenti, tuttora utilizzate dalla gran parte della società sportive, soffrono di un problema che le rende poco utili ai fini pratici: la maggior parte delle volte che prevedono un infortunio per un calciatore esso in realtà non si verifica, generando numerosi “falsi allarmi”. Come ridurre drasticamente questi falsi allarmi? Attraverso un approccio innovativo, che combina il potere dell’Internet of Things con quello dell’intelligenza artificiale.

Durante un’intera stagione, gli allenamenti di una squadra professionistica sono stati monitorati attraverso dispositivi Gps installati sulle pettorine dei calciatori. Dai movimenti tracciati dai dispositivi è stata estratta una quantità enorme di informazione: dalla distanza percorsa allo sforzo metabolico, dalle accelerazioni alle decelerazioni in ogni singolo movimento. Scovare associazioni tra queste variabili e il rischio di infortunio è un compito articolato e complesso che è stato “delegato” a un’intelligenza artificiale: l’injury forecaster.

Una volta addestrato a imparare le associazioni, il forecaster avvisa i preparatori atletici se prevede un infortunio imminente alla fine di un allenamento, con una precisione sorprendente: mentre le tecniche esistenti raggiungono una precisione del 5%, il forecaster supera il 50%. Questo significa che seguendo i suggerimenti del forecaster la società sportiva può dimezzare gli infortuni durante la stagione, con un risparmio significativo dei costi a essi legati. Non solo, il forecaster fornisce un insieme di regole che “spiegano” il suggerimento sulla base del carico di lavoro del calciatore, aiutando i preparatori atletici a interpretare il suggerimento e a modificare opportunamente i piani di allenamento.

L’injury forecaster è il primo passo verso una “manutenzione predittiva” dei calciatori, nella quale sensori e algoritmi si mescolano in un sistema intelligente in grado di monitorare la salute dei calciatori, seguirne l’evoluzione, prevederne cali di prestazione. Il Sacro Graal è a un passo, e presto uscite di scena come quella di Cavani saranno sempre più rare, con gran beneficio dell’industria del calcio.

* Autori della ricerca “Effective injury forecasting in soccer with GPS training data and machine learning”, pubblicata su PLoS One

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