Una probabilidad de lesión no debe convertirse en un filtro automático para el deporte juvenil

Si una institución deportiva usara un puntaje de riesgo para decidir quién puede entrenar o competir, ese número podría convertirse en un filtro para un adolescente aunque no se haya producido una lesión. No hay en las fuentes consultadas un caso concreto de una exclusión de ese tipo, ni se afirma que un producto disponible ya se use así. La pregunta editorial es preventiva: ¿la evidencia de investigación permite que una clasificación de riesgo determine oportunidades para menores? Los estudios revisados señalan que todavía no.

Una revisión sistemática publicada en Frontiers in Physiology examinó 78 unidades de análisis de modelos de aprendizaje automático para riesgo de lesión deportiva y encontró alto riesgo de sesgo en 56. La cifra describe las unidades evaluadas por la revisión; no significa que 56 atletas o 56 productos hayan causado daño. Sí muestra que una parte mayoritaria de la evidencia incluida tiene limitaciones metodológicas que reducen la confianza en sus resultados. Los autores también advierten que las métricas de desempeño, por sí solas, no bastan para justificar uso clínico o selección automatizada.

Otro estudio, publicado en Frontiers in Medicine, analizó datos de 320 deportistas adolescentes con un método multimodal. Su diseño fue transversal: observó a los participantes en un periodo determinado y clasificó un resultado compuesto. El trabajo puede describir asociaciones dentro de la muestra y orientar nuevas preguntas, pero no siguió a cada atleta para comprobar si el modelo anticipaba una lesión futura. Por eso, una etiqueta de riesgo obtenida en ese análisis no equivale a una predicción individual ni a evidencia de que la herramienta prevenga lesiones.

La diferencia entre una clasificación experimental y una decisión sobre una persona es central. Un puntaje resume una salida del modelo bajo ciertos datos y criterios; no explica por sí mismo qué ocurrirá con un deportista joven ni por qué debería apartarse de una convocatoria. Si los datos usados para construir o evaluar el sistema tienen sesgos, la puntuación puede ser menos confiable en situaciones distintas a las de la muestra. La revisión señala problemas de validación y generalización, así que trasladar sus resultados sin más pruebas ampliaría el alcance de lo que la investigación demuestra.

La tesis de esta opinión no es que toda tecnología de rendimiento deba rechazarse. Es que una herramienta experimental puede ayudar a formular preguntas o a decidir si se necesita una evaluación adicional, mientras que usarla como veto automático exige evidencia distinta y más sólida. Los estudios del expediente no prueban que estos modelos anticipen lesiones reales en atletas individuales ni que mejoren resultados al excluir a quienes reciben una clasificación alta. La diferencia entre apoyo y decisión final debe quedar escrita en cualquier protocolo de uso.

La cautela importa especialmente cuando el resultado se refiere a menores. Si una categoría estadística se comunica como una etiqueta personal, el adolescente puede cargar con una predicción que no está validada para su caso y que quizá no pueda revisar. La revisión científica disponible no demuestra que cada sistema discrimine a un grupo concreto, y esta propuesta no atribuye ese efecto a un producto. El riesgo editorial que sí se puede sostener es más acotado: una clasificación débil podría usarse para justificar una exclusión sin información suficiente sobre sus límites.

La NCAA, mediante su Sport Science Institute, publicó orientación institucional sobre selección y uso de tecnologías de rendimiento. Sus pautas abordan comunicación, privacidad, salud mental, consentimiento y seguridad de datos. Esa guía está destinada a los miembros de la NCAA en Estados Unidos; no es una regulación aplicable a Colombia. Sirve aquí como referencia comparativa, no como autoridad jurídica local: incluso una organización deportiva que promueve estas tecnologías plantea que su adopción requiere criterios de gobernanza.

Antes de introducir un sistema de este tipo, una institución debería explicar a deportistas y familias qué datos se recogen, para qué se utilizarían, quién accedería a ellos y cómo se interpretaría el resultado. También debería informar qué evidencia respalda el modelo y cuáles son sus límites. Esa postura retoma los principios de comunicación, consentimiento y privacidad presentes en la orientación de la NCAA, sin atribuirle obligaciones legales para clubes colombianos ni convertirla en un manual clínico.

La evaluación humana debe conservar la última palabra. Un puntaje podría motivar una conversación entre el deportista, su familia y profesionales responsables, pero no sustituir una valoración contextual ni cerrar por sí solo la puerta a jugar. Si una institución no puede explicar cómo se obtuvo una clasificación y qué evidencia respalda su uso, no debería presentarla como razón suficiente para excluir a un menor. Esa es una recomendación editorial sobre gobernanza, no una indicación médica o de entrenamiento.

Los modelos de riesgo de lesión pueden seguir investigándose y quizá encuentren usos apropiados cuando se validen en muestras diversas y con seguimiento prospectivo. La evidencia citada no permite convertir hoy sus probabilidades en filtros automáticos para el deporte juvenil. Entre reconocer una herramienta prometedora y usarla para decidir quién tiene una oportunidad hay una responsabilidad institucional: comunicar límites, proteger datos y revisar cada decisión con personas capacitadas. Un modelo no debe decidir por sí solo si un adolescente puede competir; ese límite debería guiar cualquier uso futuro.