En el marco de las iniciativas nacionales para impulsar el desarrollo de la industria deportiva y la progresiva integración de las tecnologías de la información en el atletismo, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una fuerza transformadora en las ciencias del deporte. De forma simultánea, el paradigma de «Integración de la rehabilitación y el entrenamiento del rendimiento» ha cobrado relevancia académica a nivel internacional, eliminando las barreras disciplinarias entre la rehabilitación deportiva y el entrenamiento funcional. Este enfoque interdisciplinario responde a la imperiosa necesidad de acelerar la recuperación de los atletas tras una lesión, representando una síntesis evolutiva de las ciencias del deporte y el atletismo competitivo. Mediante el aprendizaje con datos multimodales, los sistemas impulsados por IA permiten una evaluación precisa de las lesiones, la determinación del momento de inicio de la rehabilitación y una programación dinámica y personalizada de esta. Asimismo, la tecnología facilita transiciones inteligentes entre la rehabilitación y el entrenamiento del rendimiento, al tiempo que establece una monitorización física longitudinal y registros de salud electrónicos (EHR) para construir perfiles de salud integrales. En la era pospandémica, con un énfasis creciente en las iniciativas de «Salud Activa», el papel de la IA para articular la transición de la rehabilitación al rendimiento adquiere una importancia crítica. Este estudio emplea metodologías de revisión bibliográfica y análisis lógico, centrándose en las innovaciones impulsadas por IA en la evaluación de la rehabilitación tras lesiones y en las transiciones de integración entre rehabilitación y entrenamiento del rendimiento. Explora marcos innovadores para avanzar en los paradigmas teóricos y proponer nuevos enfoques basados en la evidencia para protocolos inteligentes de integración entre rehabilitación y rendimiento. La IA demuestra una eficacia sustancial para articular las fases de rehabilitación y de entrenamiento del rendimiento. No obstante, persisten desafíos de implementación en lo relativo a la seguridad de los datos, consideraciones éticas y la necesidad de contar con bases de datos clínicas a gran escala para optimizar el rendimiento algorítmico. Con los avances tecnológicos y el creciente énfasis de la sociedad en la Salud Activa, la IA presenta un potencial significativo en la integración de la rehabilitación de lesiones deportivas y el rendimiento. Las prioridades clave incluyen mejorar la generalizabilidad de los modelos, abordar las barreras de implementación clínica y establecer bases de datos sólidas. Las tecnologías emergentes, como la electrónica flexible y la computación neuromórfica, al integrarse con la IA, pueden hacer realidad una nueva generación de «Entrenadores de Rehabilitación con IA» y sistemas de mejora del rendimiento humano. El desarrollo estratégico de las sinergias entre IA, rehabilitación y rendimiento acelerará los tiempos de recuperación, impulsará los objetivos de la Salud Activa y elevará los indicadores de salud poblacional.
Zhenyu Fang (Thu,) estudió esta cuestión.