Resumen

Es importante predecir el daño potencial de la articulación de la rodilla para evitar que los futbolistas se inflijan numerosas lesiones en la rodilla durante la actividad. Numerosos profesionales se han dedicado a este tema y se han desarrollado muchos sistemas de predicción viables. La predicción de las posibles lesiones de la articulación de la rodilla es fundamental para evitarlas eficazmente durante el ejercicio. Los algoritmos de predicción actuales se aplican principalmente mediante entrevistas a expertos, informes médicos y documentos históricos. Los algoritmos tienen problemas con los bajos valores de exactitud o precisión de la predicción. Es necesario conocer más factores relacionados con las lesiones de rodilla y mejorar la precisión de la predicción; por ello, en este artículo se propone un algoritmo inteligente de predicción de posibles lesiones en las articulaciones de la rodilla de los futbolistas. En primer lugar, se recopilan y analizan las características de la lesión de la articulación de la rodilla y los factores de lesión de los futbolistas. A continuación, se predice el daño mediante la medición de la similitud. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto tiene mayor precisión de predicción y menor tiempo. Según los resultados de una encuesta en la que se recogieron datos sanitarios, varios factores clave contribuyen a las lesiones de rodilla de los futbolistas. Hasta cierto punto, este algoritmo puede predecir la probabilidad de lesión de rodilla de un futbolista.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:jugadores de fútbol, lesión articular, muchos sistemas de predicción viables, más factores de lesión de rodilla, algoritmos de predicción actuales, lesiones de rodilla por fútbol, mayor precisión de predicción, algoritmo de predicción inteligente, lesión articular de rodilla, baja precisión de predicción
• Keywords:football players, joint injury, many viable prediction systems, more knee injury factors, current prediction algorithms, football knee injuries, higher prediction accuracy, intelligent prediction algorithm, knee joint injury, low prediction accuracy