Modellbasierte Systeme für professionelle Fußballmannschaften zur Optimierung von Gesundheit und Leistung (AIPROFB)

1. Einleitung Der Ansatz dieses Projekts ergibt sich aus dem Anliegen, Intelligenzsysteme künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Profisport als Hilfsmittel zur Optimierung von Gesundheit und Leistung bei Profifußballspielern einzusetzen. Im Profisport sind zunehmende körperliche, biologische und physiologische Anstrengungen erforderlich und wir benötigen Hilfsmittel.

In diesem Zusammenhang wurde der Vorschlag mehrerer Veröffentlichungen im Rahmen des Projekts erhoben:

1. Erkennung der T-Wellen-Inversion mit maschinellem Lernen zur Verhinderung des plötzlichen Todes bei professionellen Fußballspielern.

   Die Spieler werden vor dem Wettkampf verschiedenen Screening-Tests unterzogen, um ihren Gesundheitszustand zu beurteilen. Einer davon ist ein 12-Kanal-Ruhe-Elektrokardiogramm. Basierend auf den Wellenformergebnissen in diesem ergänzenden Test können das Risiko eines Profisportlers und die Notwendigkeit weiterer ergänzender Tests klassifiziert werden (Drezner et al., 2017). Unser Vorschlag besteht darin, diese Tests erneut zu analysieren und sie einem mathematischen Modell für maschinelles Lernen zu unterziehen, das in der Lage ist, T-Wellen-Inversionen in den genannten Ableitungen zu erkennen und die Ergebnisse und Empfehlungen gemäß internationalen Kriterien für elektrokardiographische Studien bei Sportlern zu präsentieren.

2. Maschinelles Lernen angewendet auf biologische Parameter zur Kontrolle und Beratung bei professionellen Fußballspielern.

   Während der Saison werden Routineanalysen durchgeführt, um biochemische Parameter im Zusammenhang mit Gesundheit und Leistung zu kontrollieren, die im Laufe der Saison schwanken oder sich ändern: Vitamin D, Vitamin B12, Vitamin B9, Ferritin usw. (Galan et al., 2012). Diese Daten werden einem maschinellen Lernverfahren unterzogen, das uns über Veränderungen im Gewohnheitsverhalten der Spieler informieren kann und zu Leistungsveränderungen und sogar zu Pathologien führen kann.

3. Maschinelles Lernen angewendet auf Sport-Geolokalisierungssysteme zur Prävention von Verletzungen bei professionellen Fußballspielern.

Die während Trainingseinheiten und Spielen gewonnenen Daten zu körperlichen Daten wie Dauer, Distanz, Distanz bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten, Trainingsdichte usw. Die von Sport-Geolokalisierungssystemen bereitgestellten Informationen sind von großer Bedeutung für die Untersuchung des Anstrengungs- und Leistungsprofils jedes Spielers. Durch die Ermittlung des Leistungsprofils des Spielers, standardisiert nach dem Trainingstag, können wir unerwünschte Situationen wie Übertraining oder mangelnde körperliche Verfassung erkennen. Es können Warn- und Alarmsysteme zur Verletzungsprävention konzipiert werden. (Rossi, Pappalardo, Marcello, Javier & May, 2017).

2. Beschreibung Die Studien werden durch die Implementierung künstlicher Intelligenz und maschineller Lernsysteme auf den physischen, biologischen und physiologischen Daten durchgeführt, die während der routinemäßigen Sport- und Gesundheitsaktivitäten der Profifußballspieler in den Jahren 2019–20 und 2020–21 sowie 2021–22 gesammelt werden , Saisons 2022-23 und 2023-24.

2.1 Allgemeine Ziele

• Bewerten Sie die Installation künstlicher Intelligenzsysteme wie automatisches Lernen, um Modelle und Ergebnisse bei der Interpretation physikalischer, biomedizinischer und physiologischer Parameter der Spieler zu erhalten.

• Beratungs-/Werbesysteme im Bereich Gesundheit und Leistung auf Basis von Profilen entwickeln.

  3. Praktische Anwendung Das Projekt hat ein großes Potenzial für die praktische Anwendbarkeit und könnte einen Paradigmenwechsel bewirken, da es auf der Generierung von mathematischen und/oder Programmiermodellen basiert, die bei Gesundheitskontrollen und sportlichen Belastungskontrollen, die auf professionelle Fußballspieler angewendet werden, hilfreich sein werden . Ein bemerkenswerter Aspekt ist die mögliche Verbesserung der Berechnung der probabilistischen Gewichte der Risikofaktoren für Gesundheit und Leistung.