IA centrada em dados para prever lesões sem contato no futebol profissional
Estudo SBBD propõe modelo de Data-Centric AI para prever lesões na semana, com AUC-ROC de 79,8%.

A MOTUS é a plataforma que unifica dados fisiológicos, treinos e avaliações do seu clube, gerando insights antes da lesão acontecer.
A MOTUS organiza as principais informações do clube em um único ambiente, reunindo dados de treino, monitoramento e planejamento para transformar informações dispersas em decisões claras. Desde o início do dia, a comissão técnica tem uma visão objetiva do cenário geral, identifica pontos de atenção e consegue ajustar o planejamento nas tomadas de decisão.
Em um clube profissional, a leitura única somada a alertas preventivos reduziu os afastamentos de 31 para 12 na temporada seguinte, sem aumentar o staff e com decisões mais consistentes.

31 -> 12
Guarani Futebol Clube • 2023 -> 2024
Da operação diária para inteligência preditiva com decisões mais seguras.
IA generativa para orientar o treino e IA preditiva para sinalizar risco antes da lesão.
Insights personalizados ajudam a comissão a escolher o foco de cada sessão, priorizar atletas e alinhar decisões com mais clareza ao longo da semana.
Painel diário de risco
Atualizado há 2 min
Escala relativa de risco semanal por grupo (0-100).
Reduzir volume do grupo ofensivo hoje e manter foco técnico/tático de baixa intensidade.
Sensores, questionários e exames alimentam uma leitura contínua para indicar a possibilidade de lesão antes que ocorra e orientar o ajuste correto.
Uma conversa objetiva para mostrar como a MOTUS se encaixa na rotina do clube.
Mostramos a rotina diária da plataforma e como as decisões ficam mais rápidas entre comissão técnica, preparação física e departamento médico.
Clique em agendar, preencha os dados no modal e retornamos para confirmar o horário.
Ao enviar o formulário, você autoriza contato para agendamento.
Alta disponibilidade e decisões rápidas com a mesma leitura para todo o staff.


Curadoria de ciência, imprensa e aplicação prática para decisões mais seguras na rotina do clube.
Estudo SBBD propõe modelo de Data-Centric AI para prever lesões na semana, com AUC-ROC de 79,8%.
Trilhas editoriais
Estudo longitudinal com eletrólitos, CK, LDH e função renal para decisões de carga na temporada.
Reduzir risco de queda de performance com monitoramento laboratorial contínuo.
Ler fonteVisão clínica sobre biomarcadores (CK, cortisol, PCR) para ajustar treino antes da dor aparecer.
Antecipar ajuste de carga e recuperação antes de sinais clínicos mais graves.
Ler fonteRevisão dos principais marcadores (CK, cortisol, ureia) para detectar overtraining no futebol.
Ajustar microciclo com base em CK, cortisol e ureia em momentos de congestão.
Ler fonteRevisão da Biology of Sport sobre uso de ML no futebol, incluindo blocos de lesões, performance e talento.
Definir quais variáveis de performance e lesão têm maior retorno analítico.
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