Los sitios de registro de formación van y vienen. En mi caso, la mayoría va. O el registro quiere que sigas una rutina de tabloide «GET RIPPED», o el registro no hace más que, bueno, registrar mi entrenamiento. El software debe ser más inteligente que el lápiz y el papel, y solo ser capaz de investigar no es una base de datos muy inteligente.
Entonces, cuando el sitio de análisis de salud y estado físico entró en mi radar, quise mirar bajo el capó de la startup RxAnalytics de Durham, Carolina del Norte. El fundador y director ejecutivo Deepak Gopalakrishna me permitió hacer precisamente eso.
Científicos detrás de la ciencia detrás del sudor
Si cree que el sitio está dirigido por oportunistas con algo de 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 la seguridad de la quimioterapia, además de comprender la etiología de la esquizofrenia. El científico principal del sitio, Dan Samarov, tiene un doctorado en estadística.
Sí, también tuve que buscar la etiología.
Si la inteligencia del libro no es lo tuyo, Deepak y Dan han estado practicando CrossFitting desde 2005 y ambos compitieron en los Juegos de Crossfit de 2010. No te preocupes, su crédito en el gimnasio está verificado.
Deepak explicó su inspiración para la puesta en marcha de análisis:
Lo que motiva mi condición física y rendimiento es muy diferente de lo que motiva el tuyo. A pesar de que mi compañero Dan y yo haríamos el mismo WOD [sesión de entrenamiento del día], nuestras respuestas fueron diferentes y queríamos entender por qué. nerds que somos, decidimos construir algo que nos respondiera esa pregunta.
Diario de entrenamientos
Los dos comenzaron a construir el sitio hace aproximadamente un año y medio utilizando técnicas de base de datos tradicionales, así como muchos algoritmos de aprendizaje automático. Deepak explicó que el análisis de entrenamiento funcionó de manera muy similar a Netflix. En el sitio de transmisión de películas, un motor de análisis predictivo analiza lo que ha visto y lo que ha puesto en favoritos para hacer recomendaciones de películas más inteligentes en el futuro. Dice Deepak:
Podemos predecir cómo debe entrenar, y si no logra ese nivel de desempeño o se desvía de ese nivel de desempeño, podemos entender por qué.
Lo hacen dividiendo movimientos complejos en grupos de músculos. Si rompes una sentadilla, te enfocas principalmente en los cuádriceps. Pero también te beneficias de la ayuda de los glúteos grandes, el aductor grande, el solear y te estabilizan muchos otros músculos Si registra algunos movimientos que también incluyen el aductor mayor y tiene un rendimiento insuficiente en los entrenamientos con dicho músculo, Science Behind Sweat se centrará en la deficiencia ahora obvia y le recomendará que vea Breaking Bad Season 1 en Netflix. para mirar este aductor.
Cuando identifica ineficiencias, le muestra videos que mejoran los grupos musculares o movimientos identificados. Deepak dijo: «Un entrenamiento inicial hace más que rastrear el número de sentadillas antes de realizarlo, ahora ha completado una variedad de medidas y compare los entrenamientos que hizo ayer con los de hoy, incluso si no son el mismo entrenamiento . . . «
El registro de entrenamiento tradicional compara su tiempo de entrenamiento actual con el mismo tiempo de entrenamiento en el pasado. Puede decirle si ha mejorado o no, pero no le dirá por qué, y peor aún, no le dirá por qué su El tiempo ha pasado. Según Deepak, «Vamos aún más lejos. Decimos, oye, es por eso que has cambiado, y ahora has aprendido de ello y puedes incorporar comportamientos en el futuro, para que puedas tener resultados «.
¿Quién se beneficia de la ciencia detrás del sudor?
Deepak ve muchos paralelos con su carrera anterior en el sistema de atención de la salud. Los médicos son profesionales calificados que pueden hacer suposiciones informadas fenomenales basadas en síntomas y pruebas. Los entrenadores experimentados pueden realizar el mismo tipo de análisis de desempeño en el sitio, basándose en su entrenamiento y años de Pero el colapso ocurre cuando el médico o el capacitador tiene que seguir a 100 personas. Es una gran cantidad de datos para analizar por sí mismo.
Science Behind Sweat permite a los gerentes de afiliados crear una cuenta de gimnasio para que puedan participar en el entrenamiento del día. Luego, los miembros pueden iniciar sesión con sus propias cuentas y simplemente ingresar las horas de entrenamiento. Los entrenadores pueden ver claramente quién responde a su programación o, lo que es más importante, Los entrenadores pueden incluso crear grupos basados en la capacidad de trabajo del miembro, las deficiencias de los grupos musculares, la edad, la altura y el peso.
Entonces, ¿Science Behind Sweat solo funciona si su afiliado se registra?No necesariamente.
Existe presión para involucrar a los afiliados para que los entrenadores capacitados revisen estos datos con el atleta, pero eso no significa que los atletas individuales no puedan analizar los datos por sí mismos. Los CrossFitters son personas inteligentes. Tienen la habilidad suficiente para hacer autoanálisis y auto-medición. Por más completos que sean los datos, es lo suficientemente simple para que todos los entiendan. Los paralelos con el sistema de atención médica vuelven a ser ciertos. antes de ir a su médico de cabecera a corto plazo?
El futuro de la ciencia detrás del sudor
RxAnalytics encuestó a su base de usuarios actual y preguntó cómo podían mejorar el sitio. Desde entonces, han agregado una base de datos de movimientos más grande y un panel de usuario mejorado que le muestra claramente si «gana o pierde».
También planean introducir una función de agrupación similar a Google Circle en la que puede compararse con sus propios grupos seleccionados, ya sean atletas de élite, miembros afiliados, amigos o enemigos. Información anonimizada. Incluso puede optar por publicaciones de entrenamiento privadas para evitar que otros afiliados repliquen su programa.
Bien, átense porque esta es la parte emocionante para los fanáticos de los gadgets: Deepak me dice que la compañía está trabajando para integrar un sensor biométrico en su colección de datos:
He estado probando un prototipo durante tres meses. Se trata de unos auriculares conectados a un dispositivo Bluetooth que puedes colocar en el cuello, medirán el nivel de calor, la temperatura corporal, la distancia y la velocidad, incluso te dirán si haces una sentadilla completa o media sentadilla según los datos del acelerómetro. ? Uno de los elementos clave del estado físico es qué tan bien puede mantener su frecuencia cardíaca constante mientras realiza una actividad de alto nivel. Si puede mantener una frecuencia cardíaca baja mientras aplasta un Fran en dos minutos y treinta segundos, entonces bastante en forma Podemos medir su frecuencia cardíaca en tiempo real para ver qué movimientos tienen el mayor efecto en su frecuencia cardíaca y temperatura corporal.
Deepak ve este biosensor como un elemento importante para completar el autoanálisis, que se convierte en el tercer nivel de comprensión del desempeño de un individuo:
Eventualmente se consideraría una cuarta capa de datos de atención médica a largo plazo, en otras palabras, tan pronto como los sistemas de atención médica obtengan su tecnología en primicia, planean introducir el dispositivo en aproximadamente seis meses, asumiendo que las pruebas y la fabricación continúan como planificado.
Se están preparando aplicaciones de Android e iOS, lo que le permite grabar sus entrenamientos en el gimnasio tan pronto como haya terminado.
¿Cuanto cuesta?
A partir de la semana que viene, la suscripción básica al sitio, que incluye análisis de capacitación, costará $ 20 por año, mientras que un paquete de análisis mejorado que profundizará sus datos y devolverá información y análisis más complejos le costará $ 10 por mes o $ 100 por año.
Cuando los dispositivos biométricos estén listos para operar, estará disponible un tercer nivel que incluirá el hardware de forma gratuita. Deepak y su equipo también están trabajando en productos a nivel de afiliados. Puedes seguir todos los desarrollos de Science Behind Sweat en su blog.
Puedes ver Breaking Bad en Netflix, pero aún no ha mejorado mis sentadillas. No te preocupes, estoy enviando un informe de error hoy.