Aplicación de técnicas de agrupamiento a corredores de resistencia para la estimación del umbral de lactato

Abstract

[Resumen] Hoy en día el running es, sin lugar a dudas, uno de los deportes más populares que se incorpora como hábito saludable en la vida cotidiana. Dicha práctica deportiva se ve además incentivada por la celebración de múltiples competiciones populares, lo que ha favorecido el cada vez mayor interés por mejorar el rendimiento deportivo así como la seguridad del y la deportista. En este sentido, en la última década se ha extendido enormemente la utilización de Relojes Inteligentes para monitorizar variables fisiológicas. Sin embargo, no todas las variables fisiológicas de interés pueden ser monitorizadas, destacando entre ellas el lactato, cuya medida requiere de muestras de sangre. La curva de lactato permite extraer el umbral de lactato, el cual es fundamental a la hora de planificar entrenamientos y conocer el estado del atleta. Por ello, en este trabajo se propone el diseño y desarrollo de un sensor virtual de lactato. Más concretamente, en este artículo se explora la aplicación de técnicas de agrupamiento de deportistas como vía hacia una estimación personalizada del umbral de lactato.

[Abstract] Nowadays, running is one of the most popular sports and it is considered a healthy habit in everyday life. This sport practice is also encouraged by the celebration of multiple popular competitions, which are driving a growing interest in improving athletic performance as well as the safety of the runners. In this sense, in the last decade the use of Smart Watches to monitor physiological variables is becoming more and more common. However, not all the physiological variables of interest can be monitored, among them the lactate, whose measurement requires blood sampling. The lactate curve enables to extract the lactate threshold, which is essential for training-load prescription and assessment. In this work the design and development of a virtual lactate sensor is proposed. More specifically, this article analyzes the applicability of grouping techniques as an alternative towards a personalized estimation of the lactate threshold.