Durante muito tempo, cada medida viveu num relatório separado: a curva de lactato numa planilha, o vídeo numa pasta, os exames em outro arquivo. A inteligência artificial entra aqui para fazer o trabalho que nenhuma das três faz sozinha: juntar tudo na mesma linha do tempo e dizer o que muda na decisão.
Onde ela realmente trabalha
- Na leitura do movimento. Visão computacional localiza as articulações quadro a quadro e calcula ângulos e simetrias sem marcador no corpo. O que levava horas de marcação manual passou a sair durante o próprio teste.
- Na junção das camadas. Alinhar a curva de lactato, a potência ou a velocidade e a série de ângulos no mesmo eixo permite perguntar onde a mecânica cedeu em relação ao limiar.
- Na qualidade do dado. Antes de interpretar, o sistema precisa dizer quanto confia em cada medida: ângulo de câmera, cobertura de quadros, ruído. Medida ruim sinalizada vale mais do que medida ruim escondida.
- Na leitura de séries temporais, para acompanhar carga e recuperação ao longo de semanas.
O princípio que não mudo
Modelo que não explica o próprio resultado não entra em decisão sobre pessoas. Tudo o que uso precisa mostrar em que medida se apoiou, com que confiança, e o que aconteceria se aquela medida fosse diferente. A IA amplia o que se consegue ver; quem decide o treino continua sendo quem entende do corpo.
E vale a ressalva de sempre: isso é avaliação de desempenho e pesquisa, não diagnóstico clínico.
Como conversa com o resto
A matéria-prima vem da fisiologia do exercício e da biomecânica computacional. A metabolômica acrescenta uma camada mais lenta, de semanas, que ajuda a explicar o que o esforço deixou para trás.
Colaborações
Desenvolvimento conjunto com cientistas de dados, engenheiros e profissionais de campo, incluindo o motor de análise usado nas avaliações da Veltron.