Atletas universitários podem se tornar estrelas do esporte profissional do futuro, mas as lesões afetam o desempenho em jogos decisivos e podem até encerrar carreiras precocemente. A Universidade de Louisville usa as soluções IBM® Analytics para monitorar o treinamento e evitar lesões para ajudar atletas a se manterem seguros e alcançarem todo o seu potencial.
A equipe feminina de basquete da Universidade de Louisville usa tecnologia vestível para rastrear os movimentos e sinais vitais das atletas durante o treinamento – e viu uma oportunidade de usar esses dados para evitar lesões também.
Junto com a IBM e a PMsquare, a Universidade criou uma solução que inclui o SPSS Modeler e o Cognos Analytics, que captura e modela automaticamente dados de dispositivos vestíveis e outras fontes e projeta em painéis intuitivos para treinadores e atletas.
Nos Estados Unidos, os esportes universitários são um grande negócio. O futebol universitário e o basquete não são apenas os campos de treinamento para a próxima geração de estrelas da NFL e da NBA, eles são grandes eventos esportivos por si só. De acordo com estatísticas recentes (link fora do ibm.com), mais de 30 milhões de pessoas participaram de pelo menos um evento esportivo universitário em 2017, e a final do campeonato masculino de basquete atraiu uma audiência de TV de 23 milhões.
Para muitos atletas estudantes, o sucesso no nível universitário poderia levá-los à carreiras nas ligas profissionais — mas as lesões podem acabar com o sonho em segundos. Se o time deles tem um jogo importante e o mundo está assistindo; eles querem estar em campo, não no banco. E, do ponto de vista de uma universidade, um time de sucesso pode ser uma grande fonte de prestígio e receita. Logo, evitar lesões é uma prioridade para todos os programas de treinamento.
O departamento de desempenho esportivo da Universidade de Louisville está focado em oferecer o melhor programa de desempenho universitário para minimizar o risco de lesões, maximizar o desenvolvimento de atletas e otimizar o sucesso da equipe. O lema do programa é: “construir atletas e preparar campeões para o esporte e para a vida”; e, com uma abordagem holística ao desempenho dos atletas é exatamente isso que o departamento está fazendo.Com um programa baseado em avaliação e tecnologia vestível, o programa de desempenho esportivo da Universidade de Louisville se tornou líder no mundo do alto desempenho universitário.
Teena Murray, Diretora de Desempenho Esportivo da Universidade de Louisville, diz: "Em Louisville, a ideia era quebrar os antigos padrões de pensamento. Em vez de uma abordagem tradicional de força e condicionamento, estamos olhando para os atletas de uma maneira mais holística. Não avaliamos apenas competições e treinos, mas também alimentação, sono e como a saúde física e mental afetam o desempenho."
O sucesso ou fracasso dessa abordagem depende de uma coisa: dados. Para que os treinadores tomem decisões embasadas para ajudar cada atleta a atingir as melhores marcas a tempo do jogo, é fundamental coletar e analisar o máximo possível de dados relevantes e precisos.
Para isso, Louisville adotou uma variedade de tecnologias que ajudam a monitorar todos os aspectos do desempenho dos atletas. Por exemplo, eles usam dispositivos vestíveis da Catapult (link fora do ibm.com) e da Polar (link externo a ibm.com) para rastrear os movimentos dos jogadores e monitorar a frequência cardíaca durante o treinamento e em dias de jogo. Informações subjetivas também são importantes: os jogadores preenchem pesquisas diárias sobre humor, qualidade do sono, fadiga e níveis de estresse.
No entanto, obter os dados é apenas metade da batalha: a outra metade é encontrar maneiras de transformar esses dados em insights acionáveis. No caso de Louisville, a equipe de análise de desempenho viu desafios e oportunidades nessa área.
Paul Jones, coordenador de análise de desempenho da Universidade de Louisville, comenta: "Obter os dados dos dispositivos vestíveis e depois carregar em nossa plataforma de gerenciamento de atletas foi um processo manual complexo, que ocupou mais de uma hora por dia por equipe. Esse é um tempo precioso das equipes de treinamento e analytics, porque há uma agenda cansativa de sessões de treinos para todas as nossas equipes. Precisávamos encontrar uma maneira de transformar esse processo manual em um pipeline de dados automatizado."
Ele acrescenta: "Também vimos uma oportunidade de fazer mais do que apenas olhar para a condição atual dos atletas – queríamos aproveitar a análise preditiva para avaliar as lesões dos jogadores e tentar prevê-las com antecedência. Encontrar uma maneira precisa de modelar lesões seria um divisor de águas literal para a universidade e para todo o mundo do atletismo."
Louisville decidiu se juntar a especialistas em engenharia de dados e ciência de dados da PMsquare (link fora do ibm.com), uma parceira de negócios IBM Gold especialista em soluções de análise de negócios.
"Este projeto em parceria com a Universidade de Louisville foi muito empolgante para nós", afirma Dustin Adkison, sócio-gerente da PMsquare. "Na maioria dos setores, é difícil visualizar o impacto real do nosso trabalho. Mas, com este projeto, sabíamos que estávamos fazendo mais do que apenas ajudar uma equipe de basquete a vencer mais jogos. Estávamos ajudando a manter a saúde dos atletas, e isso muda vidas.”
Paul Jones acrescenta: "A equipe da PMsquare não só forneceu experiência técnica, como também nos ajudou a desenvolver nossas teorias sobre prevenção de lesões e encontrar maneiras de tornar os dados acionáveis. Em particular, Erik Hoggard e Eric Dolley merecem muito crédito pela dedicação e pelas ideias inovadoras que trouxeram para o projeto."
A equipe da PMsquare ajudou a definir o projeto em torno de três áreas de foco: automação (para simplificar o processo de coleta de dados), investigação (para encontrar maneiras de modelar dados e prever lesões) e visualização (para ajudar os técnicos a entender e colocar os resultados em prática).
O primeiro passo foi encontrar uma equipe do Cardinals para atuar como prova de conceito para a nova abordagem. Jones explica: “O basquete é o esporte mais popular em Louisville, e o técnico Jeff Walz e a equipe de basquete feminino estão totalmente comprometidos com todas as ferramentas que nos ajudam a gerenciar a saúde, o bem-estar e o desempenho dos jogadores durante a temporada universitária. Então, esse time foi o candidato perfeito. Já tínhamos um longo histórico de uso de tecnologia com a equipe e sabíamos que, se pudéssemos criar um framework vencedor para o basquete feminino, outros esportes seguiriam o exemplo.”
Erik Hoggard, da PMsquare, superou o desafio da coleta de dados criando uma camada de automação baseada em scripts Python, que é carinhosamente conhecida como "Louisville Scraper". Em vez de coletar manualmente os dados dos dispositivos Catapult e Polar Wearable e, em seguida, passar por um longo processo de upload e download de dados de vários serviços da web, o Scraper atua como uma ferramenta inteligente de automação de processos, minimizando a necessidade de inputs humanos.
Em seguida, a PMsquare trouxe cientistas de dados para investigar as causas das lesões. Ao criar um modelo preditivo no IBM SPSS® Modeler, a equipe confirmou a suspeita dos treinadores. A maioria das lesões não são acidentes repentinos; elas são resultado de uma combinação de longo prazo de fadiga, estresse e outros fatores. E, por isso, elas podem ser evitadas.
"Nosso modelo SPSS mostrou que as lesões não se tratam apenas do que acontece durante o treino — elas estão relacionadas ao estresse e à fadiga que aumentam ao longo do tempo", explica Paul Jones. "Em nosso caso, o período de 27 dias antes da lesão parecia ser o melhor indicador de que um jogador iria se machucar. Isso realmente reforça nossa filosofia de olhar para a experiência de nossos atletas como um todo em vez de nos concentrarmos em sessões de treinos individuais."
O projeto também levantou algumas percepções interessantes sobre a ocorrência das lesões: quintas e sextas-feiras foram os dias com maior incidência.
“Precisamos fazer uma investigação mais aprofundada, mas é possível que esteja acontecendo um ciclo semanal”, diz Teena Murray. “A maioria dos jogadores só tem um dia sem treino por semana. Portanto, é possível que, no final de cada semana, eles estejam cansados; e o risco de lesões aumente.”
A fase de investigação do projeto foi reveladora para os analistas de Louisville. Mas, para fazer uma diferença real na forma como as equipes treinam, eles precisavam de uma forma de trazer os resultados para o dia a dia e convencer jogadores e treinadores. Eric Dolley, da PMsquare usou o IBM Cognos® Analytics para criar um conjunto de dashboards intuitivos que destacam rapidamente os insights mais críticos.
"O tempo dos treinadores é muito valioso, então eles precisam entender as informações que disponibilizamos em 10 segundos", diz Paul Jones. "Os dashboards do Cognos transmitem os pontos-chave instantaneamente, então não há necessidade de interpretar tabelas de figuras para entender o nível de cansaço de um atleta está ou qual a probabilidade de se machucar."
Louisville simplificou drasticamente o processo de transformar dados em insights. Em vez de analistas gastarem 80 minutos por dia na coleta e consolidação de dados, o Louisville Scraper captura informações de dispositivos vestíveis quase instantaneamente. Isso equivale a uma redução de cerca de 20% na carga de trabalho, que permitem que a equipe de análise de desempenho tenha mais tempo para investir em novas análises e interagir com jogadores e treinadores.
Mais importante ainda, os resultados do modelo preditivo já tiveram impacto sobre a estrutura dos treinos, o que, por sua vez, parece ter um efeito positivo sobre o número de lesões.
"Desde a adoção da solução IBM, nossa equipe de basquete feminino perdeu apenas cinco dias por lesão durante toda a temporada — isso representa uma taxa de disponibilidade de 95% para treinos e jogos", comenta Paul Jones. "As taxas de lesões de fato melhoraram ao longo da temporada. Isso é uma grande vantagem, porque a equipe precisa estar mais forte em quadra quando a competição para a pós-temporada esquenta."
Em termos de previsão de lesões, o modelo SPSS alcançou uma classificação de precisão de 92%, sem falsos negativos. Conforme a equipe de Louisville segue refinando as práticas de gerenciamento de dados e reunindo mais dados sobre lesões, esperamos que esse nível de precisão possa ser aprimorado ainda mais.
Jones conclui: "Com a PMsquare e a IBM, realmente ganhamos confiança no poder dos dados para ajudar os treinadores a tomar melhores decisões e ajudar os jogadores a entender como o comportamento de treinamento afeta o desempenho. Muitas das descobertas validaram coisas que já estávamos fazendo, mas conseguimos levá-las a um nível mais profundo de percepção. Os resultados falam por si, e muitas outros times em nosso campus estão animados para seguir o exemplo do time de basquete."
A Universidade de Louisville (link fora do ibm.com) é uma universidade de pesquisa estadual localizada na maior área metropolitana do Kentucky. A Universidade tem três campi, quase 7.000 professores e funcionários, e um corpo estudantil de mais de 22.000 pessoas. Os atletas estudantes, conhecidos como Louisville Cardinals, formam 13 equipes femininas e 10 masculinas em vários esportes populares, e todas as 23 equipes participam da Conferência da Costa Atlântica.
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