Big data analisado na Amazon pode não ser suficiente para prever lesões na NFL

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A NFL espera que as ferramentas de big data possam ajudar a reduzir o número de concussões, lesões nos ligamentos e outras lesões sofridas em cada jogo de futebol profissional. Atualmente, a contagem de lesões por jogo está se mantendo a uma média de seis ou sete. Os engenheiros da liga estão trabalhando com a Amazon Web Services para aplicar ferramentas de aprendizado de máquina e inteligência artificial aos dados dos jogadores, com a esperança de encontrar situações no jogo que geralmente causam lesões, Jornal de Wall Street relatado esta semana.

"Em última análise, seremos capazes de identificar cenários de risco de lesão, e seremos capazes de prever cenários de risco de lesão, e seremos capazes de encontrar inovações que tornarão o jogo mais seguro para nossos atletas, mantendo a alta qualidade do jogo", Jeff Crandall, presidente do comitê de engenharia da NFL, disse durante o anúncio do programa.

A NFL e a Amazon têm vastos recursos à sua disposição. Mas lesões, especialmente em esportes caóticos como o futebol, são incrivelmente difíceis de prever. "É o Santo Graal. Todo mundo quer fazer isso, e ninguém pode ”, diz Zachary Binney, epidemiologista e consultor que trabalhou com a Major League Baseball e as equipes esportivas da faculdade na prevenção de lesões. "Sou cético até ver resultados."

Prever lesões é um desafio, pois existem muitos fatores que podem contribuir para uma possível lesão, desde as características físicas de um atleta em um dia específico até ligeiros pontos em um campo. Um atleta pode ter cinco atributos que a pesquisa mostra os coloca em risco de uma lesão e ainda não se machucar, mas outro pode parecer perfeitamente bem e rasgar um ligamento no dia seguinte. "É apenas um problema incrivelmente difícil", diz Binney.

A parceria da Amazon Web Services tentará diminuir a diferença com os dados de nível de liga das estatísticas "Next Gen" da NFL, que capturam dados de localização, velocidade e aceleração de todos os jogadores em campo centenas de vezes por minuto através de microchips em seus blocos. . Ele também inclui imagens de vídeo de jogos, informações sobre fatores ambientais e de superfície de jogo e dados anônimos de lesões de jogadores, de acordo com a NFL. Ele não coleta dados sobre o quão duro partes do corpo estão atingindo o chão ou outros jogadores, o que é uma limitação, diz Binney. Mas ele pode ver, com detalhes granulares, como e a que velocidade um jogador executou uma jogada, mudou de direção ou fez uma jogada. O objetivo é descobrir se algum elemento comum do futebol tem mais probabilidade do que outros de causar lesões.

"Você pode ver o que acontece quando um grande receptor movendo-se rapidamente faz uma curva acentuada e pode provocar algo", diz Binney.

Os dados no nível da liga incluem apenas algumas medidas da atividade do jogador. Equipes individuais têm dados de nível mais granular sobre seus jogadores, geralmente acompanhando coisas como frequência cardíaca, fadiga, hidratação e outras medidas – as quais podem contribuir para o risco de lesões para um jogador em particular. Outros fatores de risco as lesões no futebol incluem flexibilidade, histórico de lesões, força e composição corporal. No entanto, muitos dos dados específicos do jogador permanecem no nível do time, para evitar fornecer aos oponentes informações potencialmente úteis sobre como eles estão.

Os dados de saúde dos jogadores não serão incluídos no programa de previsão de lesões, de acordo com um email de um porta-voz da NFL para The Verge. Isso pode afetar seu poder preditivo. “Será realmente interessante ver. Não sei qual o impacto que isso pode ter, e também não consigo imaginar isso ”, diz Binney.

Mesmo sem as informações mais granulares, a liga tem dados sobre os atletas de todas as 32 equipes, o que lhes dá mais com o que trabalhar. "Você está perdendo parte da resolução dos dados, mas aumentando o tamanho da amostra", diz Binney.

No passado, os funcionários da NFL passaram manualmente centenas de horas de filmagens de jogos e impactos de capacete para identificar situações que levam a lesões e fizeram alterações – como atualizações para as regras de kickoff – com o objetivo de impedi-los. Binney especula que o projeto pode levar a alterações adicionais, mas que qualquer informação que eles possam reunir pode ter um valor adicional além disso. “Uma coisa que eles poderiam fazer é divulgar as informações e dizer aos treinadores que, quando pedem a um atacante que faça algum tipo de bloqueio ou rota, isso cria os tipos de mudanças de direção ou desaceleração quando vemos coisas ruins acontecerem”, ele diz. Afinal, é do interesse dos treinadores manter os jogadores saudáveis, e pode haver alternativas para jogadas mais arriscadas.

Se os esforços da NFL em prever e prevenir lesões forem eficazes, eles também poderão oferecer um roteiro para outros esportes. Binney diz que é um passo positivo. "Estou empolgado em ver isso acontecer, mesmo sendo cauteloso com o quanto poderemos tirar dele".

Fonte: The Verge