• 05.12.2020

La ciencia detrás de la "ciencia detrás del sudor" | Rompiendo Músculo

Los sitios de registro de entrenamiento van y vienen. En mi caso, la mayoría se van. O el registro quiere que sigas una rutina sensacionalista "GET RIPPED", o el registro no hace nada pero, bueno, registra mi entrenamiento. El software debe ser más inteligente que el lápiz y el papel, y el simple hecho de que se pueda buscar no califica como una base de datos muy inteligente.

Entonces, cuando el sitio de análisis de estado físico y salud Science Behind Sweat entró en mi radar, quise mirar bajo el capó de la startup RxAnalytics de Durham, Carolina del Norte. El fundador y CEO Deepak Gopalakrishna me dejó hacer eso.

Los científicos detrás de la ciencia detrás del sudor

Si cree que el sitio está siendo administrado por oportunistas con cierta experiencia en codificación, considere esto: Deepak tiene una maestría en biología, un doctorado en genética y biología molecular, y ha fundado compañías anteriores especializadas en hacer que las quimioterapias sean más seguras, así como comprender el etiología de la esquizofrenia. El principal científico de datos del sitio, Dan Samarov, tiene un doctorado en estadística.

Sí, también tuve que buscar etiología.

Si la inteligencia de los libros no es su taza de té, tanto Deepak como Dan han sido CrossFitting desde 2005 y ambos compitieron en los Juegos Crossfit 2010. No te preocupes, su credibilidad en el gimnasio se ve.

Deepak explicó su inspiración para la startup de análisis:

Lo que impulsa mi estado físico y mi rendimiento es muy diferente de lo que impulsa el tuyo. A pesar de que mi compañero Dan y yo haríamos el mismo WOD [entrenamiento del día], nuestras respuestas fueron diferentes y queríamos averiguar por qué. Entonces, siendo los nerds de la ciencia que somos, decidimos construir algo que respondería esta pregunta para nosotros.

Entrenamientos de registro

Entonces, los dos comenzaron a construir el sitio hace aproximadamente un año y medio utilizando técnicas tradicionales de base de datos, así como una gran cantidad de algoritmos de aprendizaje automático. Deepak explicó que el análisis de entrenamiento funciona muy parecido a Netflix. En el sitio de transmisión de películas, un motor de análisis predictivo analiza lo que ha visto y lo que ha favorecido para hacer recomendaciones de películas más inteligentes en el futuro. Dijo Deepak:

Podemos predecir cómo debe desempeñarse en un entrenamiento, y si no logra ese nivel de rendimiento, o si se desvía de ese nivel de rendimiento, podemos averiguar por qué.

Lo hacen al dividir los movimientos complejos en grupos musculares. Si tuviera que romper una sentadilla, está apuntando principalmente a los cuádriceps. Pero también está recibiendo ayuda del glúteo mayor, aductor mayor, sóleo y está siendo estabilizado por innumerables músculos. Si registra algunos movimientos que también incluyen el aductor mayor, y tiene un rendimiento inferior en los entrenamientos con dicho músculo, Science Behind Sweat afinará la deficiencia ahora obvia y le recomendará que observe Hacerse malo temporada uno en Netflix. También es posible que desee ver ese aductor.

Cuando detecta ineficiencias, le muestra videos que mejoran los grupos o movimientos musculares identificados. Deepak dijo: "Un entrenamiento ingresado hace más que simplemente hacer un seguimiento de cuántas sentadillas frontales hiciste, ahora ha poblado una variedad de métricas, y podemos comparar entrenamientos que hiciste ayer con hoy, aunque no sean el mismo entrenamiento ".

El registro de entrenamiento tradicional compara su tiempo de entrenamiento actual con el mismo tiempo de entrenamiento en el pasado. Esto puede decirle si mejoró o no, pero no le dirá por qué y, lo que es peor, no responderá por qué su tiempo puede haber disminuido. De acuerdo con Deepak, 'Lo llevamos un paso más allá. Decimos, oye, esta es la razón por la que has cambiado, y ahora has aprendido de ello y puedes incorporar comportamientos en el futuro, para tener resultados positivos ".

¿Quién se beneficia de la ciencia detrás del sudor?

Deepak ve muchos paralelos a su carrera anterior en el sistema de atención médica. Los médicos son profesionales capacitados que pueden hacer conjeturas fenomenales con base en los síntomas y las pruebas. Los entrenadores experimentados pueden hacer el mismo tipo de análisis de rendimiento sobre el terreno, obteniendo su capacitación y años de experiencia. Pero el desglose ocurre cuando el médico o el entrenador tiene que hacer un seguimiento de 100 personas. Esa es una gran cantidad de datos para analizar por su cuenta.

Science Behind Sweat permite a los gerentes afiliados crear una cuenta de gimnasio para que puedan ingresar al entrenamiento de ese día. Los miembros pueden iniciar sesión con sus propias cuentas y simplemente ingresar los tiempos de entrenamiento. Los entrenadores pueden ver claramente quién responde a su programación o, lo que es más importante, quién no responde. Los entrenadores pueden incluso crear grupos basados ​​en la capacidad de trabajo del miembro, las deficiencias del grupo muscular, la edad, la altura y el peso.

Entonces, ¿Science Behind Sweat solo funciona si su afiliado en general se registra? No necesariamente.

Hay un impulso para involucrar a los afiliados para que los entrenadores entrenados vean estos datos con el atleta, pero eso no quiere decir que los atletas individuales no puedan analizar los datos por sí mismos. CrossFitters son personas inteligentes. Son lo suficientemente expertos como para autoanálisis y auto medición. Tan exhaustivos como pueden ser los datos, es lo suficientemente simple como para que cualquiera lo entienda. Los paralelos con el sistema de atención médica vuelven a ser ciertos. ¿Cuántas veces te has diagnosticado a ti mismo antes de salir a ver a tu pequeño médico?

El futuro de la ciencia detrás del sudor

RxAnalytics ha encuestado su base de usuarios actual y ha preguntado cómo podrían mejorar el sitio. Desde entonces, han agregado una base de datos de movimientos más grande y un panel de control de usuario mejorado que claramente te dice si estás "ganando o perdiendo".

También planean configurar una funcionalidad de agrupación al estilo de círculos de Google en la que pueda compararse con sus propios grupos seleccionados, ya sean atletas de élite, miembros afiliados, amigos o enemigos. Los afiliados pueden ver cómo les va en comparación con otros afiliados, a pesar de la información anónima. Incluso puede optar por publicaciones privadas de ejercicios para evitar que otros afiliados imiten su programa.

OK, prepárate porque esta es la parte emocionante para tus fanáticos de los gadgets: Deepak me dice que la compañía está trabajando para incorporar un sensor biométrico en su recopilación de datos:

He estado probando un prototipo durante tres meses. Son auriculares conectados a un dispositivo bluetooth que puedes sujetar a tu collar. Medirá la tasa de calor, la temperatura corporal, la distancia y la velocidad. Incluso le dirá si está haciendo una sentadilla completa o media sentadilla basada en datos del acelerómetro ... Uno de los componentes clave de la forma física es, qué tan estable puede mantener su ritmo cardíaco mientras realiza una actividad de alto nivel. Si puedes mantener un ritmo cardíaco bajo mientras aplastas un Fran de dos minutos y treinta segundos, entonces probablemente estés bastante en forma. Podemos medir su ritmo cardíaco en tiempo real para ver qué movimiento tiene el mayor efecto en su ritmo cardíaco y temperatura corporal.

Deepak ve este biosensor como un componente importante para completar el autoanálisis. Se convierte en la tercera capa de comprensión del desempeño de un individuo:

  • Capa uno: Cómo comes, cómo duermes y cómo te sientes a diario
  • Capa dos: Cómo te estás desempeñando en tus entrenamientos con el tiempo.
  • Capa tres: Los datos fisiológicos proporcionados por el biosensor (frecuencia cardíaca, temperatura corporal, V02 máx, etc.)

Una cuarta capa de datos de cuidado de la salud a largo plazo eventualmente influiría. Es decir, tan pronto como los sistemas de atención médica obtienen su caca tecnológica en una primicia. Anticipan la introducción del dispositivo en aproximadamente seis meses, suponiendo que las pruebas y la fabricación continúen según lo previsto.

Se están preparando aplicaciones para Android e iOS que le permiten registrar sus entrenamientos en el gimnasio tan pronto como haya terminado.

¿Cuanto cuesta?

A partir de la próxima semana, la membresía básica del sitio que incluye análisis de entrenamiento tendrá un costo de $ 20 al año. Un paquete de análisis reforzado que profundizará en sus datos y devolverá información y análisis más complejos le costará $ 10 al mes, o $ 100 al año.

Cuando los dispositivos biométricos estén listos para funcionar, estará disponible un tercer nivel que incluye el hardware de forma gratuita. Deepak y su equipo también están trabajando en productos de nivel de afiliado. Puede mantenerse al día con todo el desarrollo de Science Behind Sweat en su blog.

Regístrese en Science Behind Sweat en //sciencebehindsweat.wordpress.com/

Puedes ver Breaking Bad en Netflix, pero aún no ha mejorado mis sentadillas. No se preocupe, hoy enviaré un informe de error.

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