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原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
筛查糖尿病前期和 2 型糖尿病以及提供有关青少年糖尿病风险因素的资料
根据2018年印尼基础卫生研究数据，糖尿病一般发生在≥15岁年龄组中。根据医生对15至24岁年龄段糖尿病患者159,014人的诊断数据，15岁以下糖尿病患者的患病率仅为0.00–0.01％。儿童青少年糖尿病有两种类型，即1型糖尿病和2型糖尿病。青少年罹患2型糖尿病是由于消费因素造成的，他们倾向于食用各种类型的食物而不遵循健康的生活方式。为防止血糖升高所做的努力包括足够的知识，因为从糖尿病预防措施的意义上来说，知识是决定一个人的态度和行为的基础。需要知识来改善糖尿病自我管理以预防并发症。此次活动在 SMAIT Harapan Bunda, Jl. 举行了一天。伊斯巴利亚迪号中爪哇省三宝垄市佩杜伦甘区佩杜伦甘罗尔 4 号。活动旨在对学生进行初步筛选，包括几个阶段，即活动参与者填写问卷“糖尿病知识水平DKQ-24（糖尿病知识问卷）”和糖尿病自我管理行为问卷（SMDM）。该活动继续为青少年提供糖尿病咨询并检查血糖水平。此次社区服务活动共有 65 名 SMAIT Harapan Bunda Semarang 10 至 12 年级的学生参加。结果发现，有2名学生的随机血糖检测结果为>140mg/dL，因此被列入罹患糖尿病的风险类别。他们中的大多数人都属于饮食不良的范畴。平均类别的知识水平在咨询前足够，在咨询后提高到良好的平均水平。关键词：筛查、青少年、糖尿病、糖尿病前期、社区服务
应医疗器械协调小组的要求提供有关 SARS-CoV-2 的建议
妊娠期 COVID-19 的临床管理在很大程度上与非妊娠患者相同。然而，即使妊娠不是任何支持性疗法的禁忌症，孕妇也不会像非妊娠患者那样接受所有疗法（Vousden 等人，2022 年）。孕妇需要抗病毒治疗以预防严重疾病（世界卫生组织，2023 年）。假阴性诊断结果可能导致患者得不到治疗或治疗延迟。几乎没有证据表明 COVID-19 对妊娠早期（妊娠 12 周以内）可能产生影响。然而，在妊娠晚期（妊娠 24 周以上），SARS-CoV-2 与其他病毒一样，会增加不良妊娠结局的发生率，如胎儿生长受限、早产和围产期死亡（Abbasi 等人，2024 年）。这些结果可能表明在妊娠前期和中期不知道感染，这可能是由于假阴性诊断结果造成的。 (Ko 等人，2021) 然而，与未怀孕的 COVID-19 女性相比，怀孕并没有增加死亡风险 (Abbasi 等人，2024)。
高度适应性拉索：在现实模型中提供有效的非参数推断的机器学习
使用现实世界数据了解治疗对健康相关结果的影响需要定义因果参数并施加相关识别假设，以将其转化为统计估计。半参数方法，例如目标最大似然估计器（TMLE），以构建这些参数的渐近线性估计器。要进一步建立这些估计量的渐近效率，必须满足两个条件：1）数据可能性的相关组成部分必须属于Donsker类，而2）2）滋扰参数的估计值在其真实值的速度上以比N -1 /4更快的速度收敛。高度适应性的拉索（HAL）通过在具有有界分段变化标准的Càdlàg函数中充当经验风险最小化来满足这些标准，已知是Donsker。hal达到了所需的收敛速度，从而保证了估计量的渐近效率。HAL最小化其风险的功能类别具有足够的灵活性，可以捕获现实的功能，同时保持建立效率的条件。此外，HAL可以对非方向可区分参数（例如条件平均治疗效果（CATE）和因果剂量响应曲线，对精确健康很重要。尽管在机器学习文献中经常考虑这些参数，但这些应用通常缺乏适当的统计推断。HAL通过提供可靠的统计不确定性量化来解决这一差距，这对于健康研究中的知情决策至关重要。
提供有关胰岛素剂量的建议：最终能力评估和申请人声明
•低血糖 - 了解预防和管理低血糖原理。•病日管理 - u ndersand undersand use胰岛素时间表和原则，以提供有关胰岛素剂量的建议，以进行病假日期管理。•体育锻炼 - 了解提供有关胰岛素剂量建议的原则，以确保安全性。•围手术期护理 - 了解有关胰岛素剂量建议的原则，以在手术前（仅门诊）优化血糖水平。•轮班工作 - 了解各种胰岛素时间表和原则，以提供有关胰岛素剂量的建议，以进行轮班工作，并评估和实施替代的胰岛素时间表，以进行轮班工作。•时区旅行时间表 - 了解各种胰岛素时间表和原则，以提供有关胰岛素剂量的建议，以跨时区进行旅行
指南和法规提供有关公共政策的见解，以确保人工智能作为专业工具的有益用途
马耳他本身没有专门的法律框架来管理人工智能（AI）；但是，在当地采取了各种倡议。2018年10月，马耳他政府成立了马耳他。工作组已发布了两个文件：（1）马耳他的道德AI框架（“框架”）； （2）马耳他2030年人工智能的策略和愿景（“策略”）。该框架于2019年10月出版，没有法律的约束力，但为可信赖的AI治理建立了一系列指导原则。它基于欧盟委员会高级人工智能专家小组（AI HLEG）于2019年4月出版的《可信AI》的AI伦理指南，490，但旨在为这些控制实践提供了许多控制惯例，以提供在其中设置的原理来提供指导的指导。
Trinity-Biotech 提供有关持续更新...
爱尔兰都柏林（2024 年 9 月 9 日）——Trinity Biotech plc（纳斯达克股票代码：TRIB）是一家商业阶段的生物技术公司，专注于人类诊断和糖尿病管理解决方案，包括可穿戴生物传感器，今天提供了其葡萄糖生物传感器技术持续开发的最新进展。今年早些时候，Trinity Biotech 获得了一项欧洲专利（EP3703565），该专利是一种新方法，可提高留置传感器（例如葡萄糖生物传感器）的性能。最近对该专利工艺的测试证实了其在提高 Trinity Biotech 葡萄糖生物传感器性能方面的有效性。Trinity Biotech 打算利用这一突破性工艺来稳定和改善其下一代连续血糖监测仪 (CGM) 技术中葡萄糖生物传感器的功能。
IBA医疗保健和生命科学法律委员会... 跨境执行针对国家的判决 数字化（人工智能和机器人技术）及其对工作世界的影响 - 第二部分 指南和法规提供有关公共政策的见解，以确保人工智能作为专业工具的有益用途 马耳他 能源与自然资源法杂志（JERL）指南和贡献者的信息
您的管辖区的医疗设备？也请包括任何相关行业和自我监管代码。在巴拿马，《巴拿马卫生法典》（Códigosanitio）中规定了制药和医疗设备的主要监管框架，1947年11月10日，法律66批准。另一方面，2017年12月26日的第90号法律建立了适用于医疗设备和相关产品的监管框架（“法律90”）。As set forth in Article 1 of said law, it ‘[r]egulates the manufacturing, conditioning, import, export, re-export, information, advertising, labeling, distribution, marketing, storage, and final disposal of medical devices and related products that exist or may exist in the national territory, including fiscal or special customs territories, such as free zones, processing zones, or equivalents, as well as everything related to the Operating License, Certificate of Free销售，良好的制造惯例证书，良好的存储惯例证书，良好的分销惯例证书以及其他类似的销售医疗设备的机构证书，医疗设备的卫生注册以及卫生管理局对此类产品的监视。它还将调节与该国公共机构获得的医疗设备技术验证证书有关的事项。药物，活性成分，赋形剂，药物的原料，放射性药物和其他立法监管的对比媒体免于该法律。该法律将在颁布后90天生效，但截至此处，仍在进行监管的发展。(unofficial translation) In addition, Executive Decree No 83 of 26 April 2019 (‘Executive Decree 83') further regulates Law 90 to include provisions regarding the issuance, renewal, correction, update, suspension and cancellation of Health Permits (‘Registro Sanitario'), the Certificate of Free Sale, the Technical Verification Certificate of Medical Devices and related products, and the Operating License for economic agents engaged in the commercialisation of medical设备和相关产品。，2024年2月1日的第419号法律（“法律419”）调节药品和其他产品的人类健康产品，以及公众对药品的收购，其他用于人类健康供应，医疗设备和设备的产品。Regarding its scope, Article 1 of Law 419 states the following: ‘This law regulates the overall management of the manufacturing, quality control, health registration, import, marketing, distribution, acquisition, and information and advertising of products for human health, such as finished medicines, pharmaceutical specialties, psychotropic and narcotic substances, biological products, medicaments developed through genetic engineering, therapeutic dietary supplements, homeopathic products,植物药物，放射性药物，药用气体，药物使用的化学先体，化妆品，家庭和公共卫生农药，防腐剂，医院的消毒剂，卫生产品，个人卫生产品以及与现有或潜在的任何其他产品有关，除现有或潜在的产品，除了兽医或兽医产品外》。最后，卫生部公共卫生总局颁布了第21号第523号决议通过全国药房和药物局局将在财政或特殊海关领土上的公司中建立的健康条款（例如自由区和加工区），旨在验证该法律中建立的健康条款，该公司专门用于与健康或其他针对人类健康相关的进口，调理，调理，制造，制造或其他针对人类健康相关的活动的活动。同样，它建立了强制性的规则和程序，这些规则和程序将由卫生部，卫生部，社会保障基金会，保健委员会和公共机构的卫生实体以及使用公共资金或国家资产（非正式资产翻译）（非正式翻译）的卫生实体（卫生部，社会保障基金会，医疗委员会和公共机构，非卫生委员会（Notivicial Transials）收购药品，医疗设备和医疗用品。