پایش هوشمند سلامت و بهینه سازی عملکرد ورزشکاران حرفه ای با یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء زیستی: یک چارچوب فنی نظام مند

مدیریت هم زمان بار تمرینی، خستگی فیزیولوژیک و آسیب های بافت نرم در ورزش حرفه ای، از گلوگاه های اصلی در پزشکی ورزشی و علوم تمرین است. این پژوهش با هدف طراحی و ارزیابی یک چارچوب چندلایه و یکپارچه مبتنی بر هوش مصنوعی برای پایش سلامت و ارتقای عملکرد زیست مکانیکی ورزشکاران حرفه ای سامان یافته است. معماری ارائه شده بر اتصال حسگرهای اینرسی، الکترومایوگرافی سطحی، شاخص های زیستی تغییرپذیری ضربان قلب و سنجش خواب به خط لوله یادگیری ماشین متمرکز است. در این فرآیند، برای ارزیابی خستگی از مدل های سری زمانی شبکه بازگشتی دوطرفه با حافظه کوتاه مدت طولانی و برای پیش بینی رخدادهای آسیب زا از درخت های تقویت شیب الگوریتم استفاده شده است. پایگاه داده شبیه سازی شده و همگن این مطالعه بر پایه الگوهای زیست سنجی ۱۲۴ ورزشکار رشته های تیمی و استقامتی در یک چرخه ۱۶ هفته ای بار تمرینی پیاده سازی شده است. یافته ها نشان می دهد مدل پیشنهادی در شناسایی مراحل حاد خستگی به حساسیت ۸۲ درصدی و ویژگی ۷۸ درصدی دست می یابد؛ و در پیش بینی آسیب های ناشی از بیش تمرینی در یک پنجره ۷۲ ساعته، سطح زیر منحنی مشخصه عملکرد سیستم برابر ۸۱ صدم حاصل شده است. برخلاف ادعاهای اغراق آمیز رایج، استفاده از یادگیری ماشین باید با اعتبارسنجی خارجی، پایش مداوم و شفافیت تصمیم گیری از طریق مدل های تفکیک پذیر همراه باشد تا در کنار کادر فنی از خطاهای بالینی ناشی از داده های نامتوازن جلوگیری شود. این چارچوب ضمن تقویت قابلیت اطمینان مدل، بستر مناسبی برای کاهش خطای تشخیص فراهم می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، سلامت ورزشکاران ، پایش بار تمرین ، دوقلوی دیجیتال ورزشی ، حسگرهای پوشیدنی ، پیش بینی آسیب های اسکلتی عضلانی ، اینترنت اشیاء زیستی