Predição de Lesões no Futebol Profissional com ACWR e Aprendizado de Máquina - Padrão, Gabriel; Melo, Matheus; Araújo, Ana G.; Spineti, Juliano; Giusti, Lucas; Brandão, Diego; Soares, Jorge (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
A intensificação do calendário no futebol profissional tem aumentado a incidência de lesões, com impactos no desempenho esportivo e prejuízos econômicos, especialmente para clubes de elite. Diante disso, este trabalho visa explorar modelos de aprendizado de máquina capazes de prever tais lesões, utilizando dados de dispositivos GPS e o indicador de proporção de carga de trabalho aguda e crônica. O modelo de aprendizado de máquina com o melhor resultado desse estudo conseguiu prever lesões com um F1 score de 93,3%.