کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی پاسخ فیزیولوژیک به تمرین

مقدمه: پیش بینی پاسخ فیزیولوژیک به تمرین، از جمله تغییرات قلبی عروقی، متابولیک و تنفسی، یکی از چالش های مهم در علوم ورزشی است. پیچیدگی تعامل عوامل فردی، محیطی و تمرینی باعث شده مدل های سنتی آماری در ارائه پیش بینی دقیق محدودیت داشته باشند. هدف: این مطالعه به بررسی کاربرد هوش مصنوعی (AI) در پیش بینی پاسخ فیزیولوژیک افراد به تمرینات ورزشی پرداخته و توانمندی ها، محدودیت ها و چشم اندازهای این حوزه را تحلیل می کند. روش ها: مروری سیستماتیک بر مطالعات منتشرشده در سال های اخیر انجام شد که از داده های پوشیدنی، شاخص های قلبی عروقی و متابولیک و الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای پیش بینی پاسخ تمرینی استفاده کرده اند. مدل های مورد بررسی شامل شبکه های عصبی عمیق، ماشین بردار پشتیبانی و جنگل تصادفی بوده است. نتایج و نتیجه گیری: هوش مصنوعی قادر است الگوهای پیچیده و غیرخطی پاسخ فیزیولوژیک را استخراج کند و پیش بینی های فردی سازی شده ارائه دهد. این رویکرد می تواند به شخصی سازی شدت تمرین، پیش بینی خستگی و کاهش خطر آسیب کمک کند. با این حال، محدودیت هایی مانند نیاز به داده های بلندمدت، مسائل عمومی سازی و شفافیت مدل ها همچنان وجود دارد. ادغام داده های بیومتریک چندمنظوره با مدل های فیزیولوژیک و توسعه روش های اعتبارسنجی دقیق، گامی مهم در ارتقای کاربرد عملی AI در علوم ورزشی خواهد بود.