MyEliteHealth trae herramientas de análisis del rendimiento deportivo a cualquier entrenador con iPhone. Dashboard multi-atleta, alertas de sobrecarga ACWR automáticas, Modelo Banister, IA Coach para equipo. Sin suscripción, sin atletas mínimos, sin cloud.
2-20 clientes. Seguimiento individual entre sesiones. Alertas de sobrecarga antes de la lesión. Objetivación de cargas prescritas.
Equipo entero con Apple Watch. Dashboard único. Alertas ACWR individuales. Decisiones grupales basadas en datos, no intuición.
Monitorización de carga acumulada en atletas que entrenan 5-6 días/semana. Prevención de overtraining en amateurs exigentes.
Deportes con alta carga multimodal. Modelo Banister τ₁=45d / τ₂=15d. Predicción de forma para planificar picos de rendimiento.
Abres la app en tu iPhone. Ves lista de atletas con semáforo Readiness, alertas ACWR activas y última actividad.
Atletas con ACWR >1.5 aparecen marcados en rojo (riesgo de lesión). Los de Readiness <60 en ámbar (fatiga). Priorizas conversaciones.
Para los marcados modificas la sesión del día: descarga, técnica, aeróbico suave. La decisión sigue siendo tuya, la app solo aporta el dato.
Preguntas en lenguaje natural: "¿Quién está sobrecargado esta semana?" o "¿Comparación HRV los últimos 14 días?". Respuesta instantánea.
Software tradicional de análisis deportivo profesional: excelente pero caro, con hardware propietario y personal TI dedicado. MyEliteHealth aporta buena parte de su valor analítico sin coste alguno, en el iPhone y Apple Watch del entrenador.
| Característica | MyEliteHealth | Catapult | Kinduct | Smartabase |
|---|---|---|---|---|
| Precio | Gratis | Requiere suscripción | Requiere suscripción | Requiere suscripción |
| Hardware adicional | ✗ Solo iPhone + Watch | ✓ GPS chaleco | ✗ | ✗ |
| Dashboard multi-atleta | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Alertas ACWR automáticas | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Modelo Banister | ✓ | No documentado | No documentado | Módulo |
| HRV espectral (LF/HF) | ✓ | No documentado | No documentado | No documentado |
| IA Coach conversacional | ✓ LLaMA 3.3 | No documentado | No documentado | No documentado |
| Datos on-device del atleta | ✓ 100% | ✗ Cloud | ✗ Cloud | ✗ Cloud |
| Setup técnico del entrenador | Descargar app | Implementación enterprise | Implementación enterprise | Implementación enterprise |
* Características basadas en documentación pública de cada empresa. Nombres de productos y marcas comerciales son propiedad de sus respectivos titulares. Software profesional como Catapult destaca en deportes con GPS (rugby, fútbol, hockey). MyEliteHealth no compite en ese nicho: se orienta a entrenadores que buscan análisis fisiológico y de carga de entrenamiento sin barreras de coste ni complejidad enterprise.
0-100 por atleta. Combina HRV, FC reposo, calidad de sueño y carga de entrenamiento. Decisión instantánea: entrenar, adaptar o descansar.
Ratio carga aguda (7d) / crónica (28d). Zona óptima 0.8-1.3. Alerta automática cuando >1.5. Basis científica: ratio 1.5+ asocia ×1.5 riesgo de lesión.
Predicción de forma con τ₁ fatiga=15d y τ₂ fitness=45d. Busso 2003 extendido. Planificación de tapering para competición.
Cada atleta aprende su propio patrón en 30 días. Un HRV de 55 ms para atleta A puede ser alarmante; para atleta B, óptimo. Z-scores individuales.
Tracking acumulativo de déficit de sueño vs objetivo personal. Correlación con caídas de rendimiento y sobrecarga.
Pregunta en lenguaje natural sobre tu dashboard. "¿Quién está en zona roja?", "¿Comparar A vs B esta semana?", "¿Recomendación para Fulanito hoy?". Powered LLaMA 3.3 on-device.
CSV, PDF, FHIR R4. Compartir con médico del equipo, dirección deportiva o preparador adjunto. Histórico consultable.
El atleta decide qué compartir contigo: todo, solo métricas clave, solo alertas críticas. Cumplimiento RGPD automático.
Descárgala, activa el Modo Entrenador, invita a un atleta (tu mejor cliente, o tú mismo en rol de prueba). En 30 días tendrás su Firma Biométrica Personal calibrada. El resto es aprender lo que los datos te dicen.
Gratis · Sin mínimo de atletas · Sin hardware adicional · 100% privacidad