Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki postrzegamy proces treningowy i prewencję urazów pisze profesor dr hab. Adam Kawczyński

Współczesny sport wyczynowy stawia przed zawodnikami i ich sztabami szkoleniowymi coraz wyższe wymagania. Optymalizacja obciążeń treningowych i skuteczna prewencja urazów stały się kluczowymi elementami strategii osiągania wyników sportowych na najwyższym poziomie. W ostatnich latach dynamicznie rozwijająca się sztuczna inteligencja (SI) zaczęła odgrywać istotną rolę w analizie danych treningowych, diagnostyce funkcjonalnej oraz w podejmowaniu decyzji dotyczących indywidualizacji procesu treningowego.

Nowe podejście do monitoringu sportowca

Tradycyjne metody oceny wydolności i przeciążeń treningowych, choć nadal wykorzystywane, są coraz częściej uzupełniane zaawansowaną diagnostyką opartą na danych zbieranych z urządzeń mobilnych, często miniaturowych i noszonych przez zawodnika. Parametry te są rejestrowane w czasie rzeczywistym. Systemy telemetryczne, narzędzia do analizy ruchu, platformy tensometryczne czy analizatory parametrów fizjologicznych sportowca dostarczają ogromnych ilości danych.  Ich interpretacja, chodź już aktualnie bardzo sprawna, bez wsparcia algorytmów uczenia maszynowego nie będzie rozwijać się tak dynamicznie i nie będzie, aż tak przydatna dla zawodników i ich sztabów szkoleniowych.

Personalizacja treningu dzięki sztucznej inteligencji to nie tylko zmiana objętości czy intensywności ćwiczeń, ale także precyzyjne dobranie metod stymulacji mięśni (np. przez trening okluzyjny) oraz wprowadzenie odpowiedniej ilości dni odpoczynku i regeneracji.

W mojej pracy badawczej, jak i praktycznej, od lat wykorzystuję technologie, takie jak ONASPORT, CORE czy TRAINRED w monitorowaniu reakcji fizjologicznych zawodników. Urządzenia te, dzięki algorytmom sztucznej inteligencji łączą ze sobą wiele parametrów, a co jeszcze ważniejsze – uczą się ich precyzyjnej interpretacji. Dzięki temu możliwe jest dopasowanie obciążeń nie tylko do aktualnego stanu fizycznego zawodnika, ale także do jego indywidualnego tempa adaptacji i regeneracji.

Sztuczna inteligencja w ocenie ryzyka urazów

Urazy przeciążeniowe stanowią istotny problem we współczesnym sporcie. Jednym z najważniejszych osiągnięć zespołów badawczych, w których pracowałem, jest identyfikacja fizjologicznych i biomechanicznych wskaźników ryzyka, takich jak:

• morfologia mięśni – zmiany adaptacyjne i mikrourazy niewidoczne gołym okiem (badanie ultrasonograficzne),
• siła i moc mięśni,
• subtelne zmiany w sposobie poruszania się i różnice w koordynacji mięśniowej i ruchowej.

Sztuczna inteligencja analizuje i łączy w unikatowy i bardzo sprawny sposób powyższe parametry, co jest kluczowe w prewencji urazów mięśniowych i stawowych, szczególnie w sportach o wysokiej intensywności, takich jak piłka nożna, lekkoatletyka czy sporty walki.

Modele predykcyjne i personalizacja treningu

W badaniach prowadzonych przez zespół, w którym pracuję, rozwijane są modele predykcyjne, wykorzystujące dane historyczne sportowca, takie jak przebieg kontuzji, czas regeneracji, odpowiedź na obciążenia treningowe czy zmiany w parametrach siły i mocy mięśniowej. Z pomocą uczenia maszynowego tworzy się profile ryzyka, które pozwalają nie tylko zapobiegać urazom, ale też wspomagają proces powrotu do pełnej sprawności po kontuzji.

Personalizacja treningu dzięki sztucznej inteligencji to nie tylko zmiana objętości czy intensywności ćwiczeń, ale także precyzyjne dobranie metod stymulacji mięśni (np. przez trening okluzyjny) oraz wprowadzenie odpowiedniej ilości dni odpoczynku i regeneracji. Badania wykazały, że podejście takie znacząco redukuje ryzyko przeciążenia i poprawia jakość adaptacji treningowej.

Praktyczne zastosowania w codziennej pracy ze sportowcami

Moja wieloletnia współpraca z klubami sportowymi oraz jednostkami naukowymi, w tym z Yangzhou University w Chinach, pozwoliła na implementację rozwiązań dostarczanych przez sztuczną inteligencję w codziennej pracy z zawodnikami. W praktyce oznacza to szybką analizę stanu fizjologicznego i funkcjonalnego zawodnika tuż przed treningiem, predykcję możliwości kontynuowania cyklu treningowego lub konieczności jego modyfikacji, a także bieżącą kontrolę procesu fizjoterapii, w tym postępowania prewencyjnego.

Wyzwania i przyszłość

Wdrożenie sztucznej inteligencji do treningu sportowego wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Kluczowym problemem pozostaje jakość danych – algorytmy uczą się na podstawie tego, co im dostarczymy, więc konieczne jest zapewnienie wysokiej precyzji pomiarów i standaryzacji protokołów diagnostycznych. Kolejnym wyzwaniem jest interpretacja wyników – choć sztuczna inteligencja potrafi wykrywać wzorce i anomalie, to końcowa decyzja powinna należeć do człowieka, a najlepiej interdyscyplinarnego zespołu, złożonego z trenera, fizjoterapeuty i lekarza.

Tradycyjne metody oceny wydolności i przeciążeń treningowych, choć nadal wykorzystywane, są coraz częściej uzupełniane zaawansowaną diagnostyką opartą na danych zbieranych z urządzeń mobilnych, często miniaturowych i noszonych przez zawodnika.

Aktualnie mój zespół badawczy pracuje nad integracją różnych źródeł danych (EMG, dynamometria, ultrasonografia, miotonometria) w jeden spójny system diagnostyczny, który będzie mógł w czasie rzeczywistym dostarczać rekomendacje treningowe oraz ostrzeżenia o możliwym przeciążeniu.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki postrzegamy proces treningowy i prewencję urazów. Dzięki zaawansowanej analizie danych możliwe jest nie tylko szybsze wykrywanie ryzyka kontuzji, ale także dostosowanie obciążeń do indywidualnych możliwości sportowca. Współczesne badania udowadniają, że przyszłość sportu to nie tylko ciężka praca fizyczna, ale również inteligentne podejście oparte na technologii, wiedzy i precyzyjnej diagnostyce.