حسگرهای پوشیدنی و هوش مصنوعی در پایش ورزشکار چارچوبی معاصر برای بهینه سازی عملکرد و مدیریت خطر آسیب

حسگرهای پوشیدنی و هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای در حال تغییر شیوه پایش ورزشکاران در تمرین، مسابقه، توان بخشی و فرایند بازگشت به ورزش هستند. این مقاله مروری، شواهد اخیر مربوط به واحدهای اندازه گیری اینرسی (IMU)، سامانه های مبتنی بر GPS، فناوری های پوشیدنی فیزیولوژیک و تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی را با تاکید بر بهینه سازی عملکرد و مدیریت خطر آسیب بررسی و تلفیق می کند.شواهد نظام مند اخیر نشان می دهد که تحلیل راه رفتن مبتنی بر حسگرهای پوشیدنی می تواند اطلاعات عینی درباره بارگذاری و کنترل فضایی زمانی فراهم کند. همچنین، سامانه های پوشیدنی می توانند پایش مستمر متغیرهای فیزیولوژیک و بیومکانیکی را امکان پذیر سازند.بااین حال، اعتبار دستگاه ها به نوع پارامتر و زمینه استفاده وابسته است. برای مثال، اندازه گیری ضربان قلب معمولا نسبت به روش های مرجع توافق بیشتری نشان می دهد، درحالی که متغیرهایی مانند مصرف انرژی یا حداکثر اکسیژن مصرفی برآوردشده (VO۲max) ممکن است از دقت پایین تری برخوردار باشند.مدل های هوش مصنوعی می توانند از طریق ادغام داده های چندوجهی و طولی ارزش بیشتری ایجاد کنند؛ اما قابلیت اتکای عملی آن ها به کیفیت داده، اعتبارسنجی خارجی، تفسیرپذیری، حفظ حریم خصوصی و نظارت مناسب بالینی یا مربیگری وابسته است.نتیجه اصلی این مقاله آن است که فناوری پوشیدنی باید به عنوان یک لایه پشتیبان تصمیم گیری و نه یک پیش بینی کننده مستقل آسیب یا عملکرد مورد استفاده قرار گیرد. در این مقاله، یک چارچوب پیشنهادی برای ادغام داده های حسگر، شرایط و ویژگی های ورزشکار، تخصص متخصصان و حلقه های بازخورد در یک نظام پایش مسئولانه ارائه می شود.