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A coluna tem como tema o uso do aprendizado de máquina (machine learning) para prever lesões em atletas, com base em um estudo recente publicado no British Journal of Sports Medicine. O estudo analisou mais de mil artigos para mapear os métodos mais usados e avaliar sua eficácia, destacando modelos como Random Forest e XGBoost. As lesões impactam o desempenho esportivo e geram custos significativos, tornando o ML uma ferramenta promissora para prever e prevenir esses eventos. No entanto, desafios como a variabilidade dos dados, tamanhos de amostras reduzidos e questões de relevância clínica limitam sua aplicação prática.

Por que o aprendizado de máquina é usado para prever lesões esportivas? O ML identifica padrões em grandes volumes de dados, incluindo carga de treinamento, histórico de lesões e qualidade do sono, considerando relações não lineares; também faz previsões individualizadas, permitindo personalizar análises, ajustando-se às características únicas de cada atleta, como predisposição biomecânica, e auxilia equipes a adaptarem treinos para mitigar riscos específicos.

Quais são os principais desafios no uso de aprendizado de máquina para prever lesões? Há uma variabilidade dos dados que apontam diferentes definições de lesão, dificultando a comparação entre modelos; a limitação de dados reduz a eficácia e a generalização dos modelos, e modelos como XGBoost mostram desempenho estatístico elevado, mas enfrentam limitações práticas, como janelas de previsão amplas ou falta de especificidade.

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