La IA Predice la Cirugía Tommy John con 100 Días de Anticipación

Las apuestas son inmensas en el béisbol profesional. Un lanzador que se somete a una cirugía Tommy John enfrenta un período de recuperación promedio de 20.5 meses. Para el equipo, el golpe financiero es igualmente significativo, con una pérdida estimada de $1.9 millones por lanzador en salario y valor perdido.

Cuanto más profundizo en esta investigación, más me pregunto: ¿es la lesión del ligamento colateral cubital (LCC) simplemente cuestión de suerte? Con tantas variables en juego (mecánica, carga de trabajo, genética, fatiga), a menudo parece imposible predecir o prevenir.

¿Pero qué pasaría si no lo fuera?

¿Qué pasaría si los equipos pudieran detectar las señales de advertencia no solo lanzamientos, sino meses antes? ¿Qué pasaría si un algoritmo pudiera analizar los datos de un lanzador y señalar los signos sutiles e invisibles de un ligamento bajo tensión?

Un nuevo estudio revolucionario que aprovecha el aprendizaje profundo y un conjunto masivo de datos de lanzamientos en juegos reales (5,537,981 lanzamientos 😯) sugiere que este futuro está más cerca de lo que pensamos, ofreciendo un avance potencial en la predicción y prevención de la lesión más devastadora del béisbol.

Una Advertencia de 100 Días

La contribución más significativa del estudio es un modelo de aprendizaje profundo que puede predecir el riesgo de un lanzador de necesitar cirugía Tommy John hasta 100 días antes de su último juego previo a la cirugía. Este es un salto monumental hacia adelante desde enfoques anteriores. Los análisis previos basados en video solo podían hacer predicciones muy cerca del evento de lesión (a veces dentro de solo 30 lanzamientos), lo que parece ser demasiado tarde para cualquier acción preventiva significativa.

Esta ventana de 100 días es el cambio radical según los autores. Se alinea casi perfectamente con el período típico de rehabilitación no operatoria de 3 meses (aproximadamente 12 semanas) prescrito para desgarros parciales de ligamento de Tommy John. Por primera vez, esta tecnología brinda a los equipos un marco de tiempo práctico y procesable.

Una advertencia temprana a los 100 días podría permitir potencialmente que el personal médico y de entrenamiento de un equipo intervenga con descanso, terapia dirigida o ajustes mecánicos, permitiendo potencialmente que el ligamento sane y evitando la cirugía por completo. Cambia el enfoque de reaccionar ante una lesión a prevenirla proactivamente.

Enseñando a la IA a "Ver" Patrones en Datos de Lanzamiento

Entonces, ¿cómo logra esto el modelo? La herramienta más exitosa de los investigadores fue un Vision Transformer (ViT), un tipo de IA típicamente utilizado para reconocimiento avanzado de imágenes, como identificar objetos en una foto. Esto podría parecer contraintuitivo para analizar datos de lanzamiento, pero el método pareció ser efectivo.

Miren esto…

Los investigadores convirtieron los datos de lanzamiento sin procesar de series temporales ( métricas para cada lanzamiento realizado durante meses) en imágenes de un solo canal. En esencia, convirtieron una hoja de cálculo de números en un patrón visual. Esto permitió que el modelo ViT hiciera lo que mejor hace: "VER" e identificar patrones complejos e interacciones sutiles entre diferentes métricas de lanzamiento a lo largo del tiempo. Este método demostró ser notablemente exitoso, demostrando un alto grado de precisión al distinguir entre lanzadores en camino a una lesión y sus contrapartes saludables utilizando solo datos en juego ampliamente disponibles.

Fallas Mecánicas Sutiles Que Predicen Lesiones

Una predicción solo es útil si puedes entender qué hay detrás de ella. Mientras que el Vision Transformer fue mejor para detectar quién está en riesgo, los investigadores utilizaron un modelo de regresión separado combinado con IA Explicable (XAI) para entender por qué y cuándo.

Este segundo modelo, diseñado para predecir la línea de tiempo exacta hasta la lesión, les permitió identificar las banderas rojas mecánicas específicas que estaba viendo. Descubrieron tres cambios medibles en la mecánica de un lanzador, principalmente centrados en su bola rápida de cuatro costuras, que consistentemente señalaban un desgarro inminente del ligamento de Tommy John.

• Punto de Liberación Más Bajo: El modelo encontró que el punto de liberación vertical de la bola rápida de cuatro costuras (Release_Pos_Z_FF) disminuyó consistentemente a medida que el lanzador se acercaba a la fecha de su lesión.

• Cambio en el Eje de Rotación: El eje de rotación de la bola rápida de cuatro costuras (Spin_Axis_FF) se volvió significativamente más horizontal a medida que se acercaba la lesión, indicando un cambio en cómo el lanzador estaba liberando la pelota.

• Caída en la Velocidad: La velocidad de la bola rápida de cuatro costuras (Release_Speed_FF) mostró una clara tendencia de disminución más cerca del evento de lesión, una señal clásica de que algo está físicamente mal.

El estudio concluye que un punto de liberación más bajo (release point) está directamente asociado con un aumento del torque en valgo del codo (stress).

En términos simples, la IA descubrió una huella digital impulsada por datos de un lanzador cuya mecánica estaba colocando una tensión insostenible en el ligamento del codo, causando que fallara gradualmente... potencialmente jaja.

¿Es Esta Una Nueva Era de Prevención de Lesiones?

Esta investigación señala un cambio de paradigma potencial en cómo los equipos de béisbol gestionan la salud de los lanzadores. Al analizar datos estándar en juego con IA, los equipos ahora pueden recibir una advertencia anticipada sustancial (más de tres meses) de que un lanzador está en alto riesgo de cirugía Tommy John. El algoritmo identifica fallas mecánicas sutiles invisibles al ojo desnudo, creando una oportunidad para intervenciones tempranas y dirigidas que podrían salvar carreras y millones de dólares.

Pero hay una advertencia: esta tecnología ahora mismo solo es accesible para organizaciones con los recursos para construir estos modelos, contratar a las personas adecuadas y mantener los conjuntos de datos masivos requeridos. Por ahora, la ventaja competitiva pertenece a los equipos de MLB con bolsillos profundos jaja.

Las consideraciones éticas son igualmente importantes. Mientras que esta tecnología empodera a los entrenadores para gestionar proactivamente la carga de trabajo y la mecánica, debe usarse con cuidado. Los equipos no pueden arriesgarse a descarrilar la carrera de un jugador o sacarlo de la competencia basándose únicamente en la predicción de un algoritmo.

La clave será integrar estas alertas impulsadas por datos con el juicio experto de entrenadores, preparadores y personal médico con barreras éticas apropiadas, usando la IA como una herramienta poderosa, no como un reemplazo para la toma de decisiones humanas.

A medida que esta tecnología se vuelve más refinada la pregunta es…

• ¿Veremos un día en que la carrera de un lanzador sea salvada por un algoritmo que señale un riesgo que ningún ojo humano podría detectar?

• ¿Y cómo equilibrarán los equipos la precisión de la ciencia de datos con el elemento humano irreemplazable del entrenamiento y desarrollo de jugadores?