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拥抱“数字运动员”：人工智能和数字技术如何改善运动损伤管理：专题回顾
Dhirender Kumar Tokas 和 Madan Singh Rathore 博士 DOI：https://doi.org/10.22271/kheljournal.2024.v11.i4i.3476 摘要 参加体育活动和锻炼对于保持健康的生活方式至关重要，也是预防和增进健康的关键因素。然而，某些运动和体育活动可能存在固有的受伤风险。一些内在的、外在的、可变的、不可变的和起始事件可能是导致运动损伤的原因。本专题评论将概述导致运动损伤的机制和影响它们的各种因素。它还将探讨运动损伤的影响、如何利用技术和创新来管理这些风险和伤害、早期风险分析的重要性，以及最后，人工智能研究的未来趋势和方向，以降低运动损伤的风险和管理它们的策略。通过整合该领域的现有知识，作者旨在增进我们对运动损伤机制与使用新兴和不断发展的技术预防、管理和治疗此类损伤之间复杂相互作用和错综复杂关系的理解。必须强调并强调的是，考虑到当前系统公认的局限性以及个性化和定制治疗的迫切必要性，先进技术应该被视为医疗专业人员作用的补充和增强，而不是替代他们，因为个性化治疗可能因运动员而异。 关键词：运动损伤、管理、技术、创新、人工智能、数字运动员、医疗保健、评论、预防、治疗 介绍 运动损伤 运动损伤是一种常见现象，会对运动员的日常生活产生重大影响。在本文中，我们将探讨可能导致伤害的各种风险因素。尤其是运动损伤，受到这些多种风险因素复杂相互作用的影响。当涉及由孤立事件引起的运动损伤时，“运动损伤”一词是指在临床检查中观察到的任何身体功能或结构的丧失。另一方面，“运动创伤”被定义为运动员自己评估的疼痛、不适或功能丧失的直接感觉。最后，“运动能力丧失”是指运动员因知名体育机构的健康评估而被迫退出比赛，从而导致时间损失的情况。当健康服务专业人员观察到过度的体育锻炼导致损伤时，这被称为“运动疾病”或“过度使用综合症”。当运动员自我评估自己的状况时，这被称为“运动病”，当体育机构代表记录为运动参与时间损失时，这被称为‘运动病’ (Timpka 等人，2014) [1] 。定义‘数字运动员’从事数字运动的个人利用技术和数据来提高他们的表现并防止受伤。
使用智能报告和回归模型的原始文章运动员绩效预测
1,2，教育科学和培训工程学多学科实验室（LMSEIF）。运动科学评估和体育锻炼教学。摩洛哥哈桑二世卡萨布兰卡大学的普通高中（ENS-C）。在线发布：2024年8月31日被接受出版：2024年8月15日doi：10.7752/jpes.2024.08214摘要：这项研究探讨了报道的数据和预测分析作为运动员培训计划的长期生成方法的使用。从607名高等教育学生那里收集的数据（平均年龄= 16.86； STD = 1.22），包括从物理测试和活动记录中进行的测量。数据集包含29个变量，这些变量是对培训程序的预测准确性的。我们利用Microsoft Azure机器学习来确定特征对结果的重要性，并利用Power BI可视化聚合特征对跑步距离的影响。初步发现表明，专注于训练工作的最佳年龄范围在16至17岁之间。该结果由Spearman相关系数为0.42支持，根据关键骨料特征规定了年龄组和预测的性能结果之间的中等正相关关系。特别是四个关键特征会显着影响性能，而其他变量的影响很小。该研究强调了这些总特征在预测训练成功方面的重要性。总而言之，该研究强调了强大的报告过程的重要性以及在制定培训计划中使用预测分析的重要性。它标识了四个关键特征，这些功能对实现的性能产生了重大影响。虽然这四个功能至关重要，但研究还承认，尽管有影响力较小，但其他变量仍然可能影响结果。这种全面的数据收集和分析方法为优化运动员培训计划提供了坚实的基础，以确保培训工作既有目标又有效。这些发现为旨在通过数据驱动的培训策略提高运动表现的教练和体育科学家提供了宝贵的见解。关键字：绩效优化，运动分析，数据驱动培训。简介
定向练习对发展腿部肌肉的爆炸能力和年轻篮球运动员的交接技能的影响
Ahmed Kareem Lateef博士抽象篮球运动员的垂直跳跃涉及各种方法，包括定向训练方法，该方法的重点是短螺旋周期（SSC）和肌肉主轴反应。这项研究旨在确定高素质和其他训练对篮球运动员腿部肌肉爆炸能力的影响。此信息对于教练修改其培训计划以提高垂直跳跃性能并在其团队中取得成功非常有用。这项研究为教练在计划年度培训计划中计划课程的教练提供了宝贵的见解，因为垂直跳跃会影响其技术绩效。关键字：篮球运动员，陈级集中，交接技能介绍以开发篮球运动员的垂直跳跃，有几种方法，包括定向训练方法，这是依赖其在三个阶段操作的方法之一：（固结，伸长，伸长和缩短和缩短），换句话说，中心和偏心contract。定向力学取决于短螺丝周期（SSC）。通过使用对势能的肌肉纺锤体反应，在运动的偏心肌肉作用中出现拉伸，从而在肌肉的连续弹性成分（SSC）中产生张力和强烈而快速的能量存储。肌肉的连续成分类似于环，（指导）被定义为使肌肉能够达到的练习。力量及其训练对于发展一般球员的身体能力，尤其是尤其是重要的训练。它的特征是强度和速度。在尽可能短的时间内达到最大长度（力速能力称为力），许多篮球运动员在得分技巧，尤其是跳高得分方面面临着弱点，这被认为是确定重要比赛表现的重要因素之一。因此，有必要采用最有效地发展肌肉力量的现代训练方法，并且根据篮球比赛的技能表现，这项工作将决定腿部肌肉的爆炸能力受到这组玩家的手工技能的爆炸性和其他训练的影响。这项工作将在篮球运动员的物理准备领域具有实际应用。从实际的角度来看，此信息对于教练修改其特定培训计划以提高垂直跳跃性能并在团队中取得成功很重要。很明显，篮球运动员的垂直跳跃会影响他们的技术表现。我们的研究中提供的信息可以为教练在计划年度培训计划中规划高级课程方面具有重要优势。研究问题的物理准备在篮球运动中占据了重要地位。但是，这项运动中最有效的训练方法仍有待证明。篮球中最重要的特征之一是垂直跳跃。因此，我们认为研究面向钢化值的训练对腿部爆炸能力的发展以及在年轻篮球运动员中跳跃得分很重要。研究人员还试图回答以下一些问题。
使用AI和数据分析来改善板球运动员...
1助理教授，计算机科学，SSCCS-BHAVNAGAR 2计算机科学助理教授，2 nd作者的组织名称摘要：AI是该技术，它使人类生活的革命性变化。AI技术的目的用于复制人类的智能以解决复杂的问题并产生准确的结果。AI在各个领域被广泛使用，例如医学，教育，研究和体育等。在这里，我们介绍了如何使用AI技术来改善板球运动员的概念。关键字：人工智能，机器学习，板球，技术，数据分析1。简介：人工智能（AI）本质上是创建智能机器，至少在某种程度上可以像人类一样思考和行为。这是计算机科学的一个分支，正在迅速发展，并有可能彻底改变我们生活的许多方面。AI的主要目标是复制机器中的人类智能，以解决复杂的问题并自动化任务。AI通过可以从数据中学习和改进的算法来工作。这些算法可以根据该分析分析信息，识别模式并做出决策。AI有可能大大提高各个行业的效率，生产力和解决问题。然而，需要解决有关偏见，隐私和工作流离失所的道德考虑。EAI是一个庞大而令人兴奋的领域，这只是对智能机器世界的一瞥。随着研究的继续，AI准备在塑造我们的未来方面发挥更大的作用。AI - 机器学习和深度学习语言有两种不同的方法2。机器学习：机器学习语言是设计用于数据分析，模型构建和算法开发的工具。与逐步说明的传统编程语言不同，机器学习语言在处理复杂数据集方面表现出色，并操纵统计模型。Python是一种多功能且广泛使用的语言，提供了丰富的机器学习库生态系统，例如Tensorflow，Pytorch和Scikit-Learn。其可读性和广泛的社区支持使其非常适合初学者和专家。语言R通常受到统计学家的青睐，R为数据探索，可视化和构建统计模型提供了强大的环境。这些语言使机器学习工程师可以专注于算法的核心概念，而不是在低级编程细节中陷入困境。
学生运动员“雇员”模式的可行性及其将如何导致我们所知的 NCAA 的毁灭
“学生运动员”一词最早由时任 NCAA 主席 Walter Byers 在 20 世纪 50 年代使用。该术语声称“运动员是参与课外活动的学生”（Poulin），而不是“为大学提供服务的机构雇员”（Poulin）。从那时起，NCAA 的格局得到了极大的发展，经历了许多变化，使这个非营利组织成为娱乐领域最大的创收产业之一。由于管理机构的性质及其成立时的章程几乎没有变化，NCAA 一直面临着没完没了的诉讼和诉讼。在过去十年中，学生运动员和最高法院进行了多次互动，因为他们倾向于处理因 NCAA 缺乏修改而产生的问题。在巨大的法律压力下，大学体育格局发生了巨大变化，最新立法允许运动员通过外部组织的代言，从其姓名、形象或肖像 (NIL) 中获得直接经济补偿。NIL 和转学门户为大学体育开辟了新的格局，迫使 NCAA 探索商业模式以适应学生运动员的变化和需求。最近，有人试图提倡学生运动员获得就业地位以及诸如谈判薪水和参与赛程安排等福利。NCAA 目前使用的商业模式引发了争议和诉讼，除非 NCAA 自己自愿做出改变，否则可能会导致该组织的厄运。
年轻高级足球运动员的原始反射的持久性和活动水平
简介：原始重新（PR）响应特定刺激而诱导非自动运动。这项研究旨在确定年轻高级足球运动员中活跃PR的流行。方法论：经过测试了法国学院的69个国家级足球运动员（17.0±1.4岁； 69.6±8.0 kg； 178.9±6.9 cm），以评估PR的持久性，遵循神经生理心理学研究所的方法论，并通过分类（INPP）和全球分类（INP）（gs）（gs）。基于七个测试的总和，每个测试的总和均在0 = NULL和4 =最大之间。GS分为从无活动到最大的五个类别（0 - 1 =无活动，2 - 7 =低，8 - 13 =中，14 - 21 =高，22 - 28 =最大）。结果：在不同的活动水平下，大约三分之二（68.1％）的参与者出现了主动PR。其中，一小部分（7.2％）具有中等GS，而60.9％的GS较低。GS不依赖于场地或玩家的年龄（p> 0.05）。然而，与在年龄类别中相比，踢足球的年龄类别高于自己的年龄类别（PR）的重要性更高（P <0.01）。结果表明，72.7％的“升级”足球运动员的GS低，而18.2％的GS中等GS，而非升级组为55.3％和2.1％。讨论：当前研究的发现表明，PR仍可以活跃于健康的高级足球运动员中。练习一项运动多年并升级玩家可能会创造一个负面的环境，最终会导致激活原本集成的PR。
为客观足球运动员估值开发可靠的混合机器学习模型
摘要 - Football既是流行的运动，又是一项大型业务。经理们担心团队经理在转移，球员估值问题，尤其是市场价值和转移费用时做出的重要决策。市场价值很重要，因为可以将其视为转移费用转移费用的估计值，这些费用或价格可以为转移市场上的玩家支付。足球专家历史上估计了市场。但是，专家意见是不准确的。因此，数据分析可能会为基于专家的市场价值估计提供可靠的替代品或补充。本文提出了一种定量，客观的方法来评估市场上足球运动员。该技术基于将机器学习算法应用于足球运动员性能数据。为了实现这一目标，采用了决策树回归（DTR）来预测足球运动员的市场价值。此外，还利用了两种新型的元启发式算法，蜂蜜badger算法（HBA）和水母搜索优化器（JSO）来增强DTR模型的性能。实验利用了从sofifa.com收集的FIFA 20游戏数据。此外，它旨在检查信息并查明影响市场价值评估的关键要素。试验结果表明，与其他算法相比，DTJ混合模型在预测参与者的市场定价方面的性能更好。与基线相比，R 2值为0.984，误差比最低，它获得了最高的精度得分。最后，人们认为这些发现对于足球队和球员在球员之间的讨论中可能至关重要。该策略可以用作加快谈判过程并提供对玩家市场价值的可量化，客观评估的跳板。
脑震荡历史对大学足球运动员平衡表现的影响
摘要本研究旨在调查先前与体育有关的脑震荡对大学足球运动员静态和动态平衡表现的持久影响。26名玩家（n = 26），一半有被诊断脑震荡的病史（n = 13）。使用BioSway余额错误评分量表测试（BESS）进行静态平衡进行余额测试，并进行Y-BALANCE测试（YBT）以进行动态平衡。BioSway测试揭示了组之间的BESS复合评分（P = 0.010）和单个测试项目（例如，闭着眼睛（P = 0.034））和闭合眼睛的串联姿态（P = 0.030），在BESS复合分数（p = 0.010）和单个测试项目（p = 0.030）中显着统计差异。组之间的YBT综合得分没有显着差异，但确实显示出前触及范围的关键差异（p = 0.003：67.19cm +/- 4.7厘米）和测试过程中犯下的误差总数（p = 0.036）。这些发现强烈表明，先前与运动相关的脑震荡可能对在特定平衡任务期间在下肢保持足够的神经肌肉控制能力产生持久的不利影响。具体来说，那些压力源（例如夺走视觉提示）可能会导致感觉输入不足的那些，这会增加维持平衡的认知需求。这种含义超出了即时临床诊断的范围，可能会影响长期运动表现，并需要对运动员进行持续的平衡评估，而不是当前的重返游戏评估。这项研究强调了理解脑震荡对感觉运动功能的持续影响的关键重要性，并主张采取积极的措施来解决和减轻体育脑震荡管理方案中这些持久的损害。
饮食模式，肠道微生物群和运动员的运动表现：叙事评论
摘要：人类的肠道具有一个动态且复杂的细菌群落，称为肠道菌群，在调节人体中的代谢和免疫力等功能中起着至关重要的作用。近几十年来进行的许多研究也强调了肠道菌群在促进人类健康方面的显着潜力。广泛认识到培训和营养策略是使运动员获得最佳性能的关键因素。因此，越来越重视训练和饮食模式是否通过对肠道微生物群的影响影响运动表现。在这篇综述中，我们旨在介绍肠道菌群的概念和主要功能，探索运动与肠道菌群之间的关系，并专门研究与运动员运动员运动表现相关的流行饮食模式，同时考虑其与肠道菌群的相互作用。最后，我们讨论了饮食模式从营养角度影响运动表现的潜在机制，旨在阐明饮食模式，肠道微生物群和运动表现之间的复杂相互作用。我们发现，特定饮食模式的精确应用（生量饮食，植物性饮食，高蛋白饮食，地中海饮食以及碳水化合物的高摄入量）可以改善血管功能，并降低健康促进疾病的风险，以及促进运动表现的康复和控制体重等。总而言之，尽管可以推断运动员能力的某些方面可能会受益于肠道菌群介导的特定饮食模式，但有必要进一步的高质量临床研究来证实这些主张并阐明基本机制。