TECNOLOGÍAS ACTUALES PARA LA MONITORIZACIÓN Y ANÁLISIS DEL RENDIMIENTO EN DEPORTES DE RESISTENCIA

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Por José Enrique Quiroga Díaz

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El entrenamiento deportivo ha ido evolucionando a lo largo de los últimos años de una forma importante debido en gran parte al desarrollo de sensores biométricos, dispositivos portátiles (wearables), sistemas de análisis biomecánico y plataformas de análisis de datos basadas en inteligencia artificial. Actualmente, los entrenadores pueden utilizar grandes volúmenes de datos fisiológicos, biomecánicos y ambientales para optimizar el rendimiento de los deportistas. En este artículo haremos un repaso de las tecnología más utilizadas que se han ido desarrollado en los últimos años.

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En los deportes de resistencia el rendimiento depende de múltiples variables cuantificables: potencia mecánica, consumo de oxígeno, frecuencia cardiaca, eficiencia biomecánica, economía del movimiento… Y gracias a la integración de diversas tecnologías de monitorización, podemos registrar estas variables durante el entrenamiento y la competición, proporcionando gran información para el posterior análisis y utilización en la planificación del entrenamiento.

Los avances tecnológicos que utilizamos actualmente para el control del rendimiento deportivo podemos agruparlos en cinco grandes grupos:

• Dispositivos wearables y sensores biométricos.
• Sistemas de análisis biomecánico y videoanálisis.
• Equipamiento inteligente específico de cada deporte.
• Plataformas de software y análisis de datos.
• Inteligencia artificial aplicada al rendimiento deportivo.

La integración de todos estos sistemas es lo que nos facilita obtener mucha información útil para ayudar a entender mejor cómo funciona el organismo del deportista y, en consecuencia, planificar el entrenamiento de una forma más inteligente.

Los dispositivos wearables que se utilizan actualmente integran múltiples sensores capaces de registrar variables tanto fisiológicas como biomecánicas en tiempo real. Combinando estos sensores, se pueden generar métricas avanzadas como la carga de entrenamiento, el VO₂max estimado, la variabilidad de frecuencia cardiaca (VFC/HRV), la economía de carrera, la potencia metabólica, etc. Además, utilizan sistemas de conectividad como Bluetooth y ANT+ para integrarse con otros sensores externos y plataformas de análisis. Entre los sensores más comúnmente utilizados se encuentran: GPS, acelerómetro, giroscopio, sensor óptico PPG, banda ECG, termómetro cutáneo, sensor de fuerza, potenciómetro, sensor de oxígeno en sangre (SpO₂), etc.

Por otra parte, muchos dispositivos integran métricas avanzadas de recuperación y estrés fisiológico, utilizando variables como la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC), la calidad del sueño, el estrés fisiológico, la carga aguda vs. carga crónica… Todo esto nos puede servir de gran ayuda a la hora de ajustar la carga del entrenamiento y optimizar la recuperación.

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Antes de avanzar con la exposición, conviene recordar la diferencia entre carga externa y carga interna, que en resumen sería: carga externa → lo que el deportista hace, y carga interna → cómo responde su organismo. Lo podemos ver más detalladamente en la tabla 1.

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Dispositivos de monitorización de carga interna

 

► Monitores de frecuencia cardiaca:

La frecuencia cardiaca es una de las variables fisiológicas más utilizadas en el entrenamiento deportivo. Existen tres sistemas principales de medición:

• Bandas torácicas ECG: Utilizan electrodos para registrar la actividad eléctrica del corazón, proporcionando mayor precisión ya que utilizan tecnología de electrocardiograma. Detectan directamente la actividad eléctrica del corazón, registrando cada latido real (señal R-R). Su precisión es alta, siendo muy fiables en alta intensidad, cambios bruscos de ritmo, intervalos HIT.
• Bandas de brazo: Utilizan tecnología de sensor óptico PPG (fotopletismografía), que consiste en una luz LED que mide cómo cambia el flujo sanguíneo, por lo que estiman la FC a partir del pulso y no de la señal eléctrica. Son mucho más cómodas ya que se colocan en el brazo o en el antebrazo y no molestan nada, y aunque tienen algo menos de precisión ante cambios de ritmo buscos e intervalos, son bastante fiables.
• Sensor directo en el reloj (muñeca): Es la misma tecnología que las bandas de brazo, pero aunque éste sea el sistema más cómodo ya que no requiere accesorios y lo hace el reloj directamente, su precisión y fiabilidad es menor, debido a que es una zona con menor flujo sanguíneo, más movimiento y más interferencias, lo que puede ocasionar una desviación considerable -dependiendo de la actividad, en reposo son más fiables-. Cuanto mayor es la intensidad, la precisión es menor. Puede ser suficiente para salud, pero no para rendimiento.

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► Analizadores portátiles de VO₂:

El consumo máximo de oxígeno (VO₂max) es uno de los indicadores más importantes del rendimiento aeróbico, representa la cantidad máxima de oxígeno que el cuerpo puede captar, transportar y utilizar durante el esfuerzo. A mayor VO₂max mejor capacidad de resistencia potencial.

Hasta ahora lo habitual ha sido medirlo en laboratorio, pero actualmente existen dispositivos portátiles que permiten medir la ventilación y el consumo de oxígeno durante el entrenamiento real. Estos dispositivos utilizan sensores de flujo respiratorio, analizadores de gases y algoritmos metabólicos, midiendo el volumen de aire inhalado/exhalado, la concentración de O₂ y CO₂ y la frecuencia respiratoria, y, a partir de esto, obteniendo parámetros como el VO₂, el VCO₂, la ventilación por minuto o el cociente respiratorio.

Entre sus ventajas nos encontramos principalmente con que tienen una portabilidad real, sin cables, conectados por bluetooth, muy ligeros, miden en tiempo real, se calibran fácilmente…, lo cual permite analizar el rendimiento en condiciones reales fuera del laboratorio. No son tan precisos como los aparatos de laboratorio y pueden ser sensibles a las condiciones ambientales, pero aún así tienen buena precisión si están bien calibrados.

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Gracias a la medición del consumo de oxígeno en esfuerzo, obtenemos el perfil fisiológico del deportista con los siguientes datos: VO₂, VO₂max, VCO₂, cociente respiratorio (RER), oxidación de grasas y carbohidratos, los umbrales ventilatorios (VT1 y VT2), la economía de esfuerzo… Siendo lo importante la interpretación de todos los datos en conjunto y no de forma aislada.

La tendencia actual es ir evolucionando hacia una buena integración con dispositivos wearables y a modelos predictivos con IA. También van saliendo sistemas que estiman el VO₂ a partir de sensores corporales sin necesidad de una máscara.

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► Analizadores de lactato en sangre:

Mientras que la frecuencia cardiaca refleja la respuesta cardiovascular y el VO₂ la capacidad aeróbica, el lactato proporciona una medida directa del estrés metabólico.

El lactato es un producto del metabolismo de la glucosa y es clave para evaluar la intensidad del esfuerzo y el estado metabólico del atleta. Su medición permite identificar los umbrales fisiológicos fundamentales como el LT1 y el LT2.

Los dispositivos para su medición han pasado del laboratorio al campo gracias a analizadores portátiles. Para ello requieren una pequeña muestra de sangre (normalmente del dedo o del lóbulo de la oreja), en unas tiras reactivas con biosensores electroquímicos que proporcionan resultados en pocos segundos. Tienen buena precisión y una relación directa con el metabolismo energético, siendo muy útiles en los deportes de resistencia.

Lo que miden es la concentración de lactato en mmol/L para conocer la fatiga metabólica, y con ello identificar los umbrales LT1 y LT2 para así determinar las zonas de entrenamiento y ajustar la carga de entrenamiento de una forma individualizada.

Como “inconvenientes” podemos decir que se trata de un método invasivo (requiere una pequeña muestra de sangre), se necesitan tiras consumibles y para medirlo hay que interrumpir puntualmente el ejercicio.

Actualmente, uno de los objetivos es desarrollar soluciones fiables que midan/estimen el lactato de una forma no invasiva, es decir, sustituir los pinchazos por una medición más cómoda y continua. Para ello se utiliza el sudor, señales ópticas, variables combinadas (IA). La medición en sudor sigue en desarrollo, aunque el problema está en que el lactato en sudor no es igual al lactato en sangre, ya que está influido por la tasa de sudor, la hidratación o la temperatura. La espectroscopia (NIRS) basada en luz infrarroja estima cambios en la oxigenación muscular, por lo que no mide el lactato pero sí puede hacer una estimación indirecta de éste. Otra solución emergente son parches con microagujas indoloras que mide el lactato en fluido intersticial. En cuanto a los modelos predictivos con IA en los dispositivos wearables, utilizan datos tanto de carga interna como externa y luego mediante algoritmos estiman el lactato.

Sea como sea, lo importante en una medición es que se haga siempre con el mismo dispositivo, misma calibración, mismas condiciones…, es decir, que “si se mide mal, que se mida siempre igual de mal”.

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► Sensores de hidratación:

Los sensores de hidratación son otro campo en pleno crecimiento dentro del rendimiento deportivo. La idea es la misma que con los analizadores de VO₂ o los estimadores de lactato, es decir, medir en tiempo real lo que antes solo se podía evaluar de forma puntual o indirecta.

Como bien es sabido, la deshidratación puede afectar significativamente al rendimiento en deportes de resistencia. Por hidratación entendemos un equilibrio entre agua corporal total, electrolitos (sodio, potasio), distribución intra y extracelular. Pero no es fácil medir la hidratación de forma directa.

Los sensores de sudor son los que están más desarrollados, midiendo la composición del sudor en tiempo real mediante parches o sensores en los wearables. Miden la tasa de sudoración, el sodio, el cloruro e incluso el potasio.

Actualmente existen sensores espectroscópicos integrados en wearables capaces de analizar el estado de hidratación mediante señales ópticas en la piel con una alta precisión para detectar el estado de hidratación durante el ejercicio. Son modelos predictivos mediante IA que utilizan parámetros como la frecuencia cardiaca, la temperatura corporal, el ritmo/potencia y las condiciones ambientales, para estimar la pérdida de líquidos y el riesgo de deshidratación

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► Sensores de glucosa (CGM):

Otro sistema de monitorización continua que está empezando a utilizarse mucho en los deportes de  resistencia es el control de la glucosa con monitorización continua, para así analizar la disponibilidad energética, siendo muy útil en entrenamientos largos y competiciones. Esto se hace a través de sensores subcutáneos para medir la glucosa intersticial, lo cual se hace en tiempo real y de forma continua. Con ello se conocen los niveles de glucosa durante el esfuerzo con el fin de afinar con las estrategias de ingesta de carbohidratos y prevenir hipoglucemias.

Con estos sensores podemos ver cómo responde el deportista a la comida, cuándo se está quedando sin energía, cómo afecta el esfuerzo a su metabolismo… con el fin de evitar tanto hipoglucemias como picos de glucosa. Podemos observar qué alimentos son los que generan picos más estables y cuánto tarda en subir la glucosa, para así optimizar mejor la nutrición antes y durante la competición. Y aunque no miden el glucógeno directamente, las bajadas progresivas pueden indicar agotamiento energético.

En cuanto a las limitaciones, al no medir en sangre directamente, hay un retraso entre 5 y 15 minutos respecto a la glucosa sanguínea. Por otra parte, todo esto hay que cogerlo con “pinzas”, ya que la glucosa no lo es todo, también hay que considerar el glucógeno y, por supuesto, las adaptaciones metabólicas, es decir, se puede rendir bien con glucosa baja si se está bien adaptado.

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► Espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS):

El NIRS es una técnica analítica que mide la absorción de luz en la región del infrarrojo cercano del espectro electromagnético, permitiendo medir la oxigenación muscular local y aportando información más específica que el VO₂ global.

El dispositivo emite una luz infrarroja en el músculo y analiza la absorción para estimar la oxigenación. De esta forma mide la saturación de oxígeno muscular (SmO₂), la dinámica de consumo de oxígeno local y la identificación de limitaciones periféricas.

Con la tecnología del NIRS se miden variables como:

• Oxigenación muscular: Mide el porcentaje de hemoglobina oxigenada y el nivel de desoxigenación, para saber cuánto oxígeno está disponible en el músculo y cuánto de duro está trabajando ese músculo.
• Utilización de oxígeno: Mide/evalúa la eficiencia metabólica y las adaptaciones al entrenamiento.
• Perfusión muscular (flujo sanguíneo): Mide los cambios en la circulación local, indicando si el músculo está bien irrigado y si hay limitaciones cardiovasculares o periféricas.
• Saturación muscular (SmO₂). Es uno de los indicadores más utilizados en el deporte. mide el equilibrio entre aporte y consumo de oxígeno. Por ejemplo, SmO₂ baja = alta intensidad, SmO₂ estable = intensidad sostenible.

Como mayores ventajas podemos hablar de la dinámica de consumo de oxígeno local y la identificación de limitaciones periféricas, y como limitaciones la sensibilidad a la colocación y que la interpretación es compleja.

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Dispositivos de monitorización de carga externa

Los sensores biomecánicos para medir la carga externa se utilizan para cuantificar todo lo que el deportista hace físicamente, es decir, la carga mecánica del movimiento, a diferencia de la carga interna (FC, VO₂, lactato, etc.). Como ya comentábamos, entendemos por carga externa el trabajo mecánico realizado por el deportista, el cual se mide en parámetros como distancia, velocidad, potencia, aceleraciones, fuerza aplicada, impactos, etc.

Pero como ya hemos señalado anteriormente, hay que considerar que la interpretación y análisis de las distintas métricas deben hacerse en conjunto. Por ejemplo, dos deportistas pueden tener la misma carga externa pero sin embargo uno puede mostrar mayor fatiga (carga interna alta) o tolerarlo mejor.

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► Acelerómetros y giroscopios (IMU):

Los sensores biomecánicos permiten analizar el movimiento del deportista y optimizar así los aspectos técnicos.

Los sensores inerciales (IMU: Unidades de Medición Inercial) son elementos que combinan acelerómetros, giroscopios, magnetómetros, permitiendo medir parámetros como la aceleración, la orientación, la rotación…, los cuales son de especial interés para el análisis de la zancada en carrera, la brazada en natación o la cadencia en ciclismo.

A rasgos generales, miden la aceleración en tres ejes, la velocidad angular y la orientación del cuerpo, con lo que permiten calcular mediante algoritmos el número de impactos, las vibraciones, el estrés mecánico, los cambios de dirección, la carga del impacto, la carga mecánica total… Captan movimientos que los GPS no detectan bien (especialmente en interiores) y permiten analizar micromovimientos y esfuerzos explosivos.

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► Sensores de potencia:

La potencia mecánica es una métrica fundamental en deportes de resistencia, especialmente en ciclismo. Supone la cantidad de trabajo realizado por unidad de tiempo, lo que permite cuantificar cuánto esfuerzo se está generando en cada momento. Se mide en vatios (W).

En ciclismo los potenciómetros se integran en la bicicleta, pudiendo ir en las bielas (miden la fuerza aplicada en cada pedalada), en los pedales (captan directamente la fuerza del pie), en el buje trasero (mide la potencia transmitida a la rueda), en el plato (calculan la torsión en la transmisión).

Los `sensores de potencia usan principalmente galgas extensiométricas que detectan pequeñas deformaciones en el material al aplicar la fuerza, es decir, transforman deformación en señal eléctrica. Esa señal la amplifican y digitalizan, aplicando calibraciones, para luego transmitirla al ciclocomputador o al reloj.

Estos sensores no solamente nos ofrecen los vatios instantáneos, sino que calculan varias métricas de gran interés para el control y análisis del rendimiento, entre ellas:

• FTP (Functional Threshold Power / Umbral Funcional de Potencia): es la potencia máxima que se pude sostener durante 60 minutos.
• NP (Normalized Power / Potencia Normalizada): ajusta la variabilidad al esfuerzo.
• IF (Intensity Factor / Factor de Intensidad): es la relación entre el esfuerzo y el FTP.
• TSS (Training Stress Score): cuantifica la carga de entrenamiento en la sesión.
• Eficiencia de pedaleo.
• Balance entre piernas.

En carrera a pie también se puede utilizar este parámetro, aunque la medición no es directa ya que no hay transmisión mecánica como en la bici, y por lo tanto la potencia es estimada mediante acelerómetros, giroscopios y GPS a través de la velocidad, la pendiente, la masa corporal y la dinámica de carrera.

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► GPS Y GNSS:

Son sistemas que combinan geoposicionamiento satelital, sensores inerciales y algoritmos de filtrado. La mayoría de dispositivos usan GNSS multiconstelación, lo que mejora la precisión y la fiabilidad.

Básicamente consiste en que el receptor calcula su posición midiendo la distancia a varios satélites. Los dispositivos básicos tienen una frecuencia de 1 Hz mientras que los más avanzados entre 5 y 20 Hz (a mayor frecuencia se mejora la detección de cambios rápidos como sprints o cambios de dirección). Además, para mejorar la precisión de los datos éstos se combinan con los de los acelerómetros, giroscopios y magnetómetros.

Las métricas que obtenemos se basan en la distancia, la velocidad, las aceleraciones y desaceleraciones, los cambios de dirección, etc. Y su mayor potencial es en combinación con otros sensores/métricas como la potencia, la FC, la biomecánica…

Como limitaciones, la señal pierde precisión en entornos urbanos, zonas con arbolado denso, espacios interiores, movimientos muy rápidos y cortos. Por ello en el alto rendimiento se utilizan sistemas híbridos (GNSS + UWB o cámaras)

La tendencia actual es hacia sistemas multisensor + inteligencia artificial, que permiten interpretar no solo cuánto te mueves, sino cómo y con qué coste fisiológico.

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► Plantillas y sensores de presión:

Las plantillas y los sensores de presión plantar son una de las mejores tecnologías para analizar la biomecánica, especialmente en carrera y en rehabilitación, aunque también en ciclismo.  Permiten medir cómo interactúa el pie con el suelo en tiempo real, lo que tiene una aplicación en el análisis de la técnica, la eficacia de la pisada y en la prevención de lesiones.

Son sensores integrados dentro de la zapatilla que registran directamente datos como la distribución de las presiones, las fuerzas durante el apoyo, el tiempo de contacto, los patrones de pisada, la tasa de carga, la simetría derecha/izquierda, la secuencia de apoyo. Estos sensores están distribuidos en distintas zonas claves del pie (talón, mediopié, antepié, dedos), lo que permite crear un mapa clave de la presión plantar en cada paso. En ciclismo, el análisis se dirige hacia las presiones del pie sobre el pedal, con el fin de detectar factores que ayuden a optimizar la posición de las calas, por ejemplo.

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► Gafas inteligentes para natación:

El medio acuático puede limitar el uso de dispositivos electrónicos, pero también están surgiendo actualmente innovaciones específicas como las gafas inteligentes, las cuales incorporan sensores y pantallas que permiten al nadador ver métricas en tiempo real mientras está nadando sin tener que pararse para mirar el reloj.

Combinan varios sensores para capturar datos: acelerómetros y giroscopios (detectan el movimiento, la orientación y los patrones de brazada), sensores ópticos de FC (miden la FC desde la superficie de la piel bajo el ojo), utilizan algoritmos para identificar métricas como el número de brazadas, el ritmo, la distancia y la velocidad. Y además incorporan pantallas virtuales dentro de la lente que proyectan los datos directamente en el campo de visión del nadador, usando tecnología de realidad aumentada.

Algunos modelos también ofrecen patrones de técnica o análisis post entreno más detallados en la app, con los que poder analizar la eficiencia de la brazada, el rendimiento por intervalos, las tendencias del proceso… Incluso funciones de “entrenador virtual” con pautas de ritmo o planes de entrenamiento a través de la visualización en vivo.

Las gafas inteligentes de natación representan un buen salto tecnológico en la monitorización del rendimiento en natación, integrando sensores ópticos e inerciales, visualización en tiempo real, algoritmos automáticos para las métricas y conectividad a software para análisis posterior.

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► My Jump Lab:

Aunque pongamos a My Jump Lab dentro de este apartado, no se trata de un dispositivo, sino de una herramienta de evaluación del rendimiento diseñada para poder sustituir en parte a equipamiento de laboratorio como plataformas de fuerza o encoders lineales. My Jump Lab es el laboratorio de rendimiento deportivo más portátil, validado y asequible del mundo, con el que se puede medir más de 30 test incluyendo saltos, levantamientos de fuerza, carrera, sprint, cambios de dirección o incluso captura de movimiento sin marcadores, con una precisión comparable a dispositivos de laboratorio. Además, gracias al poder de la IA, permite medir la velocidad de ejecución de la barra o el salto vertical en tiempo real sólo con la cámara del smartphone o la tablet.

La app aprovecha directamente el hardware del dispositivo (cámara slow motion, acelerómetro y giroscopio), sin necesidad de sensores externos. Detecta automáticamente puntos clave del cuerpo, sin marcadores, en distintas fases del movimiento, y mediante la IA reconoce patrones de movimiento y estima variables biomecánicas, como por ejemplo calcular automáticamente la altura o longitud de un salto.

Entre los test que se pueden realizar con My Jump Lab, tenemos:

• Saltos: CMJ, DJ, Perfil de Fuerza-Velocidad óptimo, RSI-mod, salto horizontal, asimetría de piernas, pruebas de salto repetido.
• VBT (Velocity Based Training): Entrenamiento basado en la velocidad, con medición de la velocidad concéntrica media, el perfil de carga-velocidad, estimación de 1RM, pérdida de velocidad, seguimiento de trayectoria de la barra.
• Carrera y sprint: Tiempos de contacto/vuelo, rigidez de la pierna, asimetría de la pierna, pronación/supinación, caída pélvica contralateral, tiempo de sprint lineal con divisiones, etc.
• Movilidad; Rango de movimiento para la dorsiflexión del tobillo, flexión/extensión del cuello, flexión interna y rotación de la cadera, flexión interna y rotación del hombro.
• Fuerza de los isquiotibiales: Ángulo de ruptura y cálculo del torque de los isquiotibiales nórdicos.
• Curvas de fuerza-tiempo en tiempo real utilizando el acelerómetro.
• Captura de movimiento: Medición en tiempo real del valgo de la rodilla y la profundidad en el ejercicio de sentadilla o squat utilizando la captura de movimiento sin marcadores.

My Jump Lab tiene una alta validez y fiabilidad. Está validada en más de 20 estudios científicos, con correlaciones muy altas con plataformas de fuerza. Es decir, los resultados son muy consistentes.

Sus mayores ventajas son la portabilidad total, coste muy bajo, alta validez científica, feedback casi inmediato y gran número de test en una sola plataforma. Como limitación está la calidad del vídeo, es decir, la fiabilidad es mayor utilizando un smartphone o tablet con una cámara de vídeo de alta calidad que permita grabar en cámara lenta al menos a 120 fps. Su mayor valor no es solo medir, sino hacerlo de forma válida, accesible y aplicable al entrenamiento real.

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Plataformas de software y análisis de datos

Todo los dispositivos de monitorización generan grandes cantidades de datos que deben ser analizados, y no solamente de forma aislada, sino en conjunto relacionando carga interna y carga externa, para lo cual se hace necesario un software especializado.

Entre las plataformas más utilizadas y más polivalentes destacamos Training Peaks, Endurance Tool y Coros Training Hub, que permiten el registro de todas las actividades, analizar la carga de entrenamiento, detectar tendencias de rendimiento, planificar la periodización, compartir datos con los entrenadores, etc. Todo ello apoyado con múltiples gráficas muy completas que ayudan en la interpretación del rendimiento de una forma muy individualizada.

Muy importante es que estas plataformas constituyen unos ecosistemas tecnológicos en los que se integran múltiples dispositivos conectados entre sí (reloj, ciclocomputador, banda de FC, potenciómetro, sensores biomecánicos, gafas inteligentes, etc.), los cuales se sincronizan y todos sus datos se almacenan en las plataformas (en la nube) para ser analizados.

Además, con el Big Data y la IA, el análisis de grandes volúmenes de datos ha permitido desarrollar sistemas avanzados de predicción del rendimiento, a través de unos algoritmos que se utilizan para detectar patrones de entrenamiento, predecir la fatiga y las lesiones, optimizar la carga de entrenamiento, etc.

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COROS y COROS Training Hub: una de las mejores opciones para el control y análisis del rendimiento

Como ya hemos comentado a lo largo del artículo, en los últimos años el desarrollo de dispositivos de monitorización y plataformas de análisis de datos en campo ha transformado la manera en que entrenadores y deportistas controlan y optimizan el rendimiento. Entre las empresas tecnológicas que han emergido con fuerza en este ámbito se encuentra COROS, una compañía especializada en relojes deportivos GPS y herramientas de análisis orientadas principalmente a deportes de resistencia como el triatlón, el atletismo, el ciclismo, la natación, el trail running…

El ecosistema tecnológico de COROS está formado por tres elementos principales:

1. Dispositivos wearables de monitorización (relojes deportivos y sensores).
2. Aplicación móvil de entrenamiento.
3. Plataforma web de análisis avanzado, denominada COROS Training Hub.

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La integración entre hardware y software permite recopilar grandes volúmenes de datos fisiológicos y biomecánicos durante el entrenamiento o competición, procesarlos mediante algoritmos avanzados y presentarlos en forma de métricas útiles para el control de la carga de entrenamiento, la evaluación del estado de forma, la evolución del rendimiento, el estado de recuperación y la planificación del entrenamiento.

El ecosistema de COROS se basa principalmente en una buena gama de dispositivos, entre los que actualmente encontramos relojes de muñeca tanto de gama alta como media con distintas características y con procesadores muy avanzados, el ciclocomputador Dura, el sensor para carrera POD 2 y el pulsómetro de brazo. Estos dispositivos incorporan múltiples sensores y tecnologías de posicionamiento que permiten registrar una amplia variedad de variables relacionadas con el rendimiento (GPS multibanda, sensor óptico, acelerómetro, barómetro, giroscopio, termómetro, etc.), que combinados entre ellos y, además, conectados con otros sensores externos, permiten registrar muchas métricas específicas de cada especialidad deportiva, incluyendo estimación del VO₂max y de los umbrales de lactato, la carga de entrenamiento, el nivel de recuperación, etc.

El ecosistema COROS permite medir y analizar de forma específica los diferentes parámetros de cada deporte, por ejemplo: en carrera (técnica de carrera, potencia y ritmo, economía de carrera, tiempo de contacto, cadencia, altura de zancada, frecuencia de zancada, longitud de zancada, ratio de zancada, tiempo de contacto, ritmo de esfuerzo…), en ciclismo (en conexión con un potenciómetro, visualizar y analizar potencia, cadencia, eficiencia de pedaleo, equilibrio I/D…), en natación (ritmo, frecuencia de brazada, número de brazadas, SWOLF, temperatura del agua…), en triatlón (en el modo multideporte permite registrar automáticamente cada segmento incluidas las transiciones…), en trail running y montaña (navegación GPS avanzada, análisis de ascenso, velocidad vertical, estimación del tiempo en ascensos…).

La plataforma web COROS Training Hub constituye el núcleo del análisis de rendimiento dentro del ecosistema COROS. Todos los dispositivos se integran automáticamente con la plataforma, que permite visualizar, analizar y planificar el entrenamiento a partir de los datos registrados. Utiliza modelos fisiológicos para calcular indicadores clave del rendimiento, como la distribución de la intensidad, la evolución del rendimiento, el estado de fatiga, el estado de forma, etc.

La integración de estas tecnologías en la planificación del entrenamiento facilita la toma de decisiones basadas en datos y contribuye a optimizar el rendimiento deportivo, reducir el riesgo de lesiones y mejorar la eficiencia del proceso de entrenamiento. Pero… siempre considerando que los datos deben ser interpretados por un entrenador experto, la tecnología debe utilizarse como complemento del conocimiento del entrenador y no como sustituto del análisis profesional.

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Futuros avances en la tecnología

Para finalizar, no olvidemos que toda la tecnología sigue en constante proceso de mejora, con el fin de proporcionar soluciones muy avanzadas que ayuden en el control y análisis tanto en el campo del rendimiento como en el de la salud de los deportistas.

Entre las tendencias actuales, una de las más importantes a destacar es el desarrollo de sensores bioquímicos que sean capaces de medir en tiempo real parámetros como el lactato, la glucosa o el cortisol.

Otro campo en pleno desarrollo es el de la “ropa inteligente”, con la integración de sensores textiles que permitan monitorizar la activación muscular y la respiración durante el ejercicio. Investigaciones recientes están desarrollando prendas deportivas con sensores de grafeno y algoritmos de aprendizaje profundo capaces de analizar la calidad del movimiento con una gran precisión.

Y por si esto fuera poco, también se está investigando la creación de “gemelos digitales” del deportista, que consiste en modelos computacionales que simulan el comportamiento fisiológico del deportista con el fin de optimizar el entrenamiento.

Como conclusión, hemos visto que las tecnologías digitales están revolucionando el entrenamiento, permitiendo monitorizar el rendimiento con una gran precisión. Además, el desarrollo de inteligencia artificial y Big Data está permitiendo crear sistemas predictivos capaces de optimizar el entrenamiento y prevenir lesiones. En los próximos años, la combinación de sensores bioquímicos, ropa inteligente y modelos digitales del atleta continuará ampliando el conocimiento en este fascinante mundo del rendimiento humano.

 

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