استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده های گازهای تنفسی و VO₂max

مقدمه: تحلیل گازهای تنفسی و اندازه گیری حداکثر اکسیژن مصرفی (VO₂max) از مهم ترین روش های ارزیابی عملکرد قلبی–تنفسی، ظرفیت هوازی و سازگاری های فیزیولوژیک در علوم ورزشی و پزشکی محسوب می شوند. با گسترش فناوری های دیجیتال و افزایش حجم داده های فیزیولوژیک، روش های سنتی تحلیل داده ها با محدودیت هایی نظیر پیچیدگی پردازش، وابستگی به تفسیر متخصص و احتمال خطای انسانی مواجه شده اند. در این میان، هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان ابزارهای نوین قادرند الگوهای پیچیده داده های تنفسی را با دقت و سرعت بالا تحلیل کنند و افق های جدیدی در ارزیابی عملکرد ورزشی و پزشکی ورزشی ایجاد نمایند.هدف: هدف این مطالعه مروری، بررسی نقش و کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده های گازهای تنفسی و VO₂max، تبیین الگوریتم های مورد استفاده و ارزیابی مزایا، محدودیت ها و کاربردهای عملی این فناوری در فیزیولوژی ورزشی و آزمون های قلبی–ریوی بود.روش شناسی: این پژوهش به صورت مرور علمی–تحلیلی انجام شد. مقالات منتشرشده بین سال های ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۶ از پایگاه های اطلاعاتی PubMed، Scopus، Web of Science و IEEE Xplore استخراج و بررسی شدند. کلیدواژه های مورد استفاده شامل “Artificial Intelligence”، “Machine Learning”، “VO₂max”، “Respiratory Gas Analysis”، “Deep Learning” و “Cardiopulmonary Exercise Testing” بودند. مطالعات مرتبط با کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی در پیش بینی VO₂max، تحلیل متغیرهای تنفسی، تشخیص الگوهای فیزیولوژیک و پایش عملکرد ورزشی وارد مطالعه شدند و داده های مرتبط به صورت توصیفی تحلیل گردیدند.یافته ها و نتیجه گیری: یافته ها نشان دادند که الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی مصنوعی و مدل های یادگیری عمیق قادرند متغیرهای مرتبط با عملکرد هوازی و گازهای تنفسی را با دقت بالایی تحلیل و پیش بینی کنند. بسیاری از مطالعات گزارش کردند که مدل های هوشمند می توانند VO₂max، آستانه تهویه ای و شاخص های متابولیکی را حتی با استفاده از داده های پوشیدنی و سیگنال های فیزیولوژیک ساده تخمین بزنند. همچنین استفاده از هوش مصنوعی موجب افزایش سرعت پردازش داده ها، کاهش خطای انسانی، بهبود شخصی سازی برنامه های تمرینی و ارتقای دقت تشخیص در آزمون های قلبی–ریوی شده است. با این حال، محدودیت هایی نظیر نیاز به داده های بزرگ، استانداردسازی پروتکل ها و دشواری تفسیر برخی مدل های پیچیده همچنان وجود دارد. در مجموع، هوش مصنوعی می تواند تحول قابل توجهی در ارزیابی فیزیولوژیک، پزشکی ورزشی و پایش عملکرد انسانی ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، VO₂max ، گازهای تنفسی ، یادگیری ماشین ، آزمون ورزش قلبی–ریوی