Laktatoaren atalasea modu errazean eta inbasiorik gabe kalkulatzeko sistema berria proposatu dute. Laktatoaren atalasea aldagai fisiologiko oso baliagarria da bai iraupeneko atleten errendimendua kalkulatzeko bai eta haien entrenamenduak antolatzeko.
Hainbat metodo proposatu izan dira laktato atalasea kalkulatzeko; horietako batzuetan ekipamendu espezializatua edo langile kualifikatuak behar dira kalkulua egiteko, beste batzuetan, berriz, eremu testa erabiltzen da. Lehenengo metodoak garestiak eta zailak dira, bigarrenak, bere aldetik, ez dira nahikoa fidagarriak. Honi aurre egitearren proposatzen dute metodo berria: atletari edo entrenatzaileari erabakiak errazago hartzen lagunduko dion sistema erabilerraz, ez-inbasibo eta fidagarria.
Askotariko ezaugarriak dituzten hainbat mailatako 140 atleta baino gehiagoren lagina baliatu eta aztertu dute sistema garatzeko. Horrekin batera, ikaskuntza automatikoko sistema dago metodo honen oinarrian, erraz neur daitezkeen aldagai fisiologikoen eta laktato atalasearen arteko lotura aurkitu duena. Atleten laktato atalasea kalkulatzeko gai da sistema harreman horri esker.
Sistema konplexua da, izan ere, pertsonen arteko aldeak nabarmenak dira, baita a priori populazio definitua iruditu daitekeena (aisialdiko iraupen atleten artean, adibidez) ere. Hori dela eta, populazio anitz horretarako sistema baliagarria lortzea da proiektuaren erronka nagusia.
Datu baseetako informazioa mugatua denez, ikaskuntza automatikoko sistemaren ikasteko gaitasuna ere mugatua da. Proiektu honetan, hala ere, fidagarritasuna lortu dute. Hala, emaitzek erakusten dute gai direla ezarritako mugen barruan laktatoaren atalasea %89ko igartze mailarekin kalkulatzeko, modelo nahiko sinplea erabiliz.
Iturria: UPV/EHU prentsa bulegoa: Atletei laktatoaren atalasea kalkulatzeko sistema sinple eta fidagarri bat proposatu dute
Erreferentzia bibliografikoa
Etxegarai, Urtats et al., (2018). Estimation of lactate threshold with machine learning techniques in recreational runners. Applied Soft Computing, 63, 181-196. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.11.036