健康とパフォーマンスの最適化を目的としたプロサッカーチーム向けのモデルベースのシステム (AIPROFB)

1. はじめに このプロジェクトのアプローチは、プロサッカー選手の健康とパフォーマンスの最適化を支援するために、プロスポーツにおける知能システム人工知能と機械学習を使用するという懸念から生まれました。 プロスポーツでは、身体的、生物学的、生理学的努力の増加が必要であり、支援ツールが必要です。

この点に関して、プロジェクト内でいくつかの出版物の提案が提起されています。

1. プロサッカー選手の突然死を防ぐための機械学習による T 波反転の検出。

   選手は健康状態を評価するために、競技前のさまざまなスクリーニング検査を受けます。具体的には、その検査の 1 つが安静時 12 誘導心電図です。 この補完的検査で得られた波形に基づいて、プロアスリートのリスクとさらなる補完的検査の必要性を分類できます (Drezner et al., 2017)。 私たちの提案は、これらのテストを再分析し、前述の誘導におけるT波反転を検出し、アスリートの心電図研究の国際基準に従って結果と推奨事項を提示できる機械学習数学モデルの対象にすることです。

2. プロのサッカー選手のコントロールとアドバイスのために、生物学的パラメーターに機械学習を適用しました。

   シーズン中は、ビタミン D、ビタミン B12、ビタミン B9、フェリチンなど、シーズンを通じて変動または変化する健康とパフォーマンスに関連する生化学的パラメーターを制御するために定期的な分析が実行されます (Galan et al., 2012)。 当該データは機械学習手順の対象となり、プレイヤーの習慣的なパターンの変化を通知したり、パフォーマンスの変化を引き起こしたり、病状を引き起こしたりする可能性があります。

3. プロサッカー選手の怪我を防ぐために、スポーツ地理位置情報システムに機械学習を適用しました。

トレーニングセッションや試合中に取得された、継続時間、距離、さまざまな速度での距離、トレーニング密度などの物理データに関するデータ。 スポーツ地理位置情報システムによって提供される情報は、各プレーヤーの努力とパフォーマンスのプロファイルを研究する際に非常に重要です。 トレーニング日ごとに標準化された選手のパフォーマンスプロファイルを取得することで、オーバートレーニングや体調不良などの悪影響を検出できます。 怪我の防止を目的とした警告および警報システムを設計できます。 （ロッシ、パパラルド、マルチェロ、ハビエル、2017年5月）。

2. 説明 この研究は、2019-20年、2020-21年、2021-22年のプロサッカー選手の日常的なスポーツと健康活動中に収集された身体的、生物学的、生理学的データに人工知能と機械学習システムを実装することによって実施されます。 , 2022-23シーズン、2023-24シーズン。

2.1 一般的な目的

• モデルを取得するための自動学習などの人工知能システムのインストールを評価し、プレーヤーの身体的、生物医学的、生理学的パラメータの解釈を行います。

• プロファイルに基づいて、健康とパフォーマンスの分野でのアドバイス/広告システムを開発します。

  3. 実用化 このプロジェクトは、プロサッカー選手に適用される健康管理やスポーツ負荷管理に役立つ数学的および/またはプログラミングモデルの生成に基づいているため、実用化の可能性が大きく、パラダイムシフトを引き起こす可能性があります。 。 注目すべき点は、健康とパフォーマンスに対する危険因子の確率的重みの計算が改善される可能性があることです。