Especialización en Tecnología GPS 3.0 Aplicada al Fútbol

• Sport Scientist Sports en Ápex Formación y Universidad Católica de Murcia (UCAM), con más de 5 años de experiencia en la industria del deporte, tanto en el ámbito de análisis de datos en deportes de alto rendimiento, así como en el ámbito del entrenamiento y de la preparación física.
• Especialidad: Monitorización deportiva, GPS 3.0, gestión de carga, rendimiento deportivo en fútbol profesional Experiencia: Sergi Bellmunt es un referente en la implementación de sistemas avanzados de monitorización en fútbol profesional. Su experiencia abarca tanto la teoría científica como la aplicación práctica en equipos de élite. Es especialista en la transformación de preparadores físicos a científicos deportivos y en la integración de tecnología en la toma de decisiones.

Asignaturas:

El Sports Scientist - Arquitecto del Rendimiento

Mg.  Sergi Bellmunt.

Sesión 1.1 - Píldora del Tema "El Sports Scientist: Arquitecto del Rendimiento Invisible"

• Introducción al concepto de rendimiento invisible: factores que no se ven pero generan resultados
• Historia y evolución del rol del Sports Scientist en el deporte profesional
• Diferenciación entre preparador físico tradicional y científico deportivo moderno
• Competencias clave del Sports Scientist en el siglo XXI
• Importancia estratégica en organizaciones deportivas de élite

Sesión 1.2 - Fisiología Aplicada

Los 4 Pilares del Rendimiento

• Pilar 1 - Metabolismo Energético: Sistemas ATP-CP, glucolítico y oxidativo; adaptaciones metabólicas al entrenamiento; balance energético y recuperación
• Pilar 2 - Neuromuscular: Fisiología del sistema neuromuscular; reclutamiento de fibras; potencia y velocidad; transferencia de fuerza en el movimiento
• Pilar 3 - Biomecánico: Análisis del movimiento; eficiencia mecánica; minimización de lesiones; optimización de técnica
• Pilar 4 - Psicológico-Cognitivo: Toma de decisiones bajo presión; fatiga central; concentración; gestión emocional Interconexión de los 4 pilares en el rendimiento integral

Sesión 1.3 - Clase del Profesional Sergi Bellmunt: De Preparador Físico a Científico Deportivo

• Trayectoria profesional y experiencias en clubs de élite
• Transición conceptual en el enfoque del entrenamiento
• Desafíos y oportunidades en la implementación de ciencia en el fútbol
• Casos reales: errores cometidos y lecciones aprendidas
• Futuro del Sports Scientist en el fútbol profesional
• Herramientas y tecnologías utilizadas en la práctica cotidiana.

Sesión 1.4 - Píldora Científica

La Ley de Pareto en el Fútbol Profesional:

• Concepto de la Ley de Pareto (80/20) aplicado al deporte
• Identificación del 20% de factores que generan el 80% de resultados
• Optimización de recursos: tiempo, energía y presupuesto
• Priorización en la toma de decisiones
• Ejemplos prácticos en fútbol profesional
• Aplicación en protocolos de entrenamiento y periodización

GPS 3.0 - Revolución en Monitorización Deportiva

Mg.  Sergi Bellmunt.

Sesión 2.1 - Píldora del Tema "Limitaciones del GPS Tradicional y Necesidad del Paradigma 3.0"

• Evolución histórica de la monitorización GPS en deporte
• Limitaciones del GPS 1.0: solo distancia y velocidad
• Limitaciones del GPS 2.0: falta de contexto de carga
• Brecha del 35%: trabajo mecánico no cuantificado
• Necesidad de la Potencia Mecánica Vectorial Cambio paradigmático en la evaluación del rendimiento

Sesión 2.2 - Fisiología Aplicada Física de la Locomoción y Movimiento en el Fútbol

• Fundamentos de Física: Fuerzas, aceleración, desaceleración, momentum, energía cinética
• Locomoción en el Fútbol: Carrera lineal, cambios de dirección, paradas rápidas, saltos
• Componentes Vectoriales: Descomposición de fuerzas en direcciones múltiples
• Trabajo Mecánico (MechWork): Fuerza × Distancia = Trabajo realizado
• Potencia Mecánica (MechPower): Trabajo / Tiempo = Demanda energética
• Impactos y Colisiones: Fuerzas de reacción del suelo y estrés mecánico
• Relación entre variables biomecánicas y fatiga fisiológica

Sesión 2.3 - Clase del Profesional. Implementación Práctica del GPS 3.0

• Configuración técnica de los sistemas GPS 3.0
• Selección de dispositivos y sensores apropiados
• Calibración y validación de equipos
• Protocolos de recolección de datos
• Integración con sistemas de información deportiva
• Interpretación de reportes y dashboards
• Errores comunes en la implementación y cómo evitarlos
• Transferencia de datos a decisiones de entrenamiento

Sesión 2.4 - Píldora Científica. Validación Científica del GPS 3.0

• Estudios de validación del sistema GPS 3.0
• Comparación con métodos de laboratorio de referencia
• Fiabilidad y repetibilidad de las mediciones
• Limitaciones técnicas y factores de error
• Consenso científico actual sobre la precisión del GPS 3.0
• Futuras mejoras y evoluciones esperadas

Entorno Profesional - Modelo Match Day y Monitorización Semanal

Mg.  Sergi Bellmunt.

Sesión 3.1 - Píldora del Tema "Modelo Match Day: Estructura del Microciclo de Entrenamiento"

• Definición del Match Day (MD) como punto de referencia
• Protocolo MD-5: Preparación inicial de la semana
• Protocolo MD-4: Acondicionamiento específico
• Protocolo MD-3: Intensidad máxima de entrenamiento
• Protocolo MD-2: Transición hacia recuperación
• Protocolo MD-1: Preparación específica del partido
• Protocolo MD+2: Recuperación post-partido
• Variaciones según contexto (doble jornada, lesiones, etc.)

Sesión 3.2 - Fisiología Aplicada. Carga Externa vs. Carga Interna

• Carga Externa (EXL): Métricas objetivas del trabajo realizado (distancia, velocidad, aceleraciones, MechPower)
• Carga Interna (IWL): Respuesta fisiológica del atleta (frecuencia cardíaca, lactato, RPE)
• Eficiencia de la Carga: Relación entre carga externa e interna (Coach Load Index)
• Individualización de Respuesta: Variabilidad interindividual en respuesta a la carga
• Fatiga Acumulada: Modelos de fatiga temporal vs. permanente
• Readiness (Disposición): Capacidad actual del atleta para tolerar carga adicional
• Integración de ambas métricas en la toma de decisiones

Sesión 3.3 - Clase del Profesional Casos Reales en Fútbol Profesional

• Análisis de datos reales de un equipo de élite durante una temporada
• Estudio de casos: Gestión de lesiones mediante monitorización con GPS 3.0
• Ejemplo 1: Prevención de esguince de tobillo mediante tissue-loading
• Ejemplo 2: Optimización de rendimiento en jugador underperforming 10
• Ejemplo 3: Gestión de retorno a la competición post-lesión
• Ejemplo 4: Periodización adaptada en doble jornada
• Errores cometidos y lecciones aprendidas en la práctica
• Toma de decisiones basada en datos en situaciones críticas

Sesión 3.4 - Píldora Científica Monitorización Semanal con Evidencia Científica

• Protocolos de monitorización respaldados por investigación
• Frecuencia óptima de evaluación (diaria vs. semanal)
• Umbrales de alerta para intervención
• Indicadores de sobreentrenamiento según la literatura
• Biomarcadores objetivos de fatiga
• Validación de protocolos personalizados
• Perspectivas futuras en monitorización deportiva

Variables Avanzadas - Machine Learning y Return-to-Play

Mg.  Sergi Bellmunt.

Sesión 4.1 - Píldora del Tema "Variables Ocultas del GPS: Lo que No Ves pero Importa"

• Identificación de variables silenciosas en monitorización
• Asimetría lateral en el movimiento
• Patrones de fatiga tecnológica (cambios en mecánica bajo fatiga)
• Fatiga neuromuscular vs. metabólica
• Estrés mecánico acumulado a lo largo de semanas
• Variabilidad de la respuesta según contexto psicológico
• Factores ambientales (temperatura, altitud, calidad del terreno) Integración de variables complejas en análisis multivariado

Sesión 4.2 - Fisiología Aplicada Machine Learning y Readiness (Disposición del Atleta)

• Introducción a Machine Learning: Concepto, tipos (supervisado, no supervisado), aplicaciones en deporte
• Readiness Prediction: Modelos predictivos del estado de forma
• Clustering: Identificación de patrones de fatiga
• Classification: Predicción de riesgo de lesión
• Regression: Estimación de recuperación y adaptación
• Feature Importance: Identificación de variables más predictivas
• Validación de Modelos: Cross-validation y testing en datos reales
• Implementación Práctica: Herramientas accesibles para profesionales
• Limitaciones y sesgos en modelos de machine learning

Sesión 4.3 - Clase del Profesional Protocolos de Prevención y Return-to-Play (RTP)

• Análisis de Tissue-Loading: Cuantificación del estrés mecánico en tejidos específicos
• Factores de Riesgo de Lesión: Identificación mediante GPS 3.0 12
• Umbrales de Prevención: Niveles seguros de tissue-loading
• Protocolos de Prevención: Intervenciones cuando se identifican factores de riesgo
• Return-to-Play (RTP) de Post-Lesión: Protocolo gradual de retorno a competición
• Testing de RTP: Criterios objetivos basados en GPS 3.0 para autorizar retorno
• Monitorización Post-RTP: Prevención de recaídas
• Casos Clínicos: Ejemplos de RTP exitosos y fallidos Adaptación de protocolos según tipo de lesión

Sesión 4.4 - Píldora Científica Evidencia Científica Actual: Machine Learning en Fútbol

• Revisión de estudios recientes sobre ML en predicción de lesiones
• Validación externa: Generalizabilidad de modelos entre equipos
• Mejora de precisión: De 70% a 85%+ en predicción de lesiones
• Estudios comparativos: ML vs. evaluación clínica tradicional Factores que mejoran precisión predictiva
• Limitaciones actuales de la investigación
• Tendencias futuras en IA y deporte
• Consideraciones éticas en el uso de ML en deporte