نقش الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی آسیب های ورزشی در ورزش های تیمی مروری بر شواهد موجود

پیش بینی خطر آسیب در ورزش های تیمی نقش حیاتی در پیشگیری از آسیب، بهینه سازی عملکرد و بهبود استراتژی های بازگشت به ورزش ایفا می کند اما روش های سنتی به دلیل تنوع بین ورزشکاران، تفاوت های بیولوژیکی و پیچیدگی مدل سازی عوامل خطر متعدد با چالش های قابل توجهی مواجه بوده اند. الگوریتم های یادگیری ماشین با قابلیت تحلیل مجموعه داده های بزرگ و پیچیده فرصت های جدیدی را برای تحول در این حوزه فراهم آورده اند. هدف از این مرور روایتی بررسی کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی آسیب های ورزشی با تمرکز بر ورزش های تیمی است. روش شناسی این مرور روایتی شواهد موجود را از پایگاه های اطلاعاتی Science Direct، PubMed و Web of Science برای دوره زمانی ۲۰۱۴ تا ۲۰۲۵ ترکیب می کند. جستجو با استفاده از کلیدواژه های مرتبط با هوش مصنوعی، پیش بینی آسیب و ورزش های تیمی انجام شد. مطالعاتی که الگوریتم های یادگیری ماشین را در پیش بینی آسیب ورزش های تیمی به کار برده بودند وارد مرور شدند. یافته ها شبکه های عصبی مصنوعی و شبکه های عصبی کانولوشنال عمیق در بسکتبال، هندبال، فوتبال، بیسبال و والیبال با مدل سازی روابط غیر خطی AUC به عنوان موثرترین الگوریتم شناخته شد و در فوتبال با دقت ۸۴٪ و XGBoost پیچیده دقت پیش بینی قابل توجهی نشان دادند. نزدیک به یک توانایی تمایز بین آسیب های حاد و ناشی از استفاده بیش از حد را نشان داد. ماشین های بردار پشتیبان در طبقه بندی بازیکنان به بین AUC برابر ۹۹/۲ ارائه دادند. جنگل تصادفی با محدوده ROC-AUC گروه های پرخطر و کم خطر عملکرد بالایی با دقت ۹۵/۶ و ۰/۷۸ تا ۰/۹۸ در هاکی و فوتبال قابلیت به روزرسانی مداوم پیش بینی ها در محیط های پرسرعت را به اثبات رساند. رویکردهای ترکیبی که داده های غربالگری و نظارتی را یکپارچه کردند دقت پیش بینی را به بیش از ۹۰٪ افزایش دادند. بحث و نتیجه گیری جنگل تصادفی و XGBoost الگوریتم های یادگیری ماشین تحولی از مدیریت واکنشی به پیشگیری فعال در ورزش های تیمی ایجاد کرده اند. بالاترین عملکرد را داشتند در حالی که شبکه های عصبی در شناسایی الگوهای ظریف برتری نشان دادند. با این حال چالش هایی مانند قابلیت تفسیر پذیری، کیفیت داده ها و نگرانی های اخلاقی باید برای تحقق کامل پتانسیل این فناوری ها برطرف شوند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، پیش بینی آسیب ، ورزشی ، ورزش های تیمی ، شبکه عصبی