适用于职业足球队的基于模型的系统，旨在优化健康和表现 (AIPROFB)

1.简介本项目的方法源于对在职业体育中使用人工智能和机器学习的智能系统的关注，以帮助优化职业足球运动员的健康和表现。 在职业运动中，需要增加身体、生物和生理方面的努力，我们需要帮助工具。

在这方面，提出了项目内的几个出版物的提议：

1. 用机器学习检测 T 波倒置以防止职业足球运动员猝死。

   球员们会接受各种赛前筛查测试来评估他们的健康状况，其中一项就是静息 12 导联心电图。 根据此补充测试中的波形发现，可以对职业运动员的风险和对更多补充测试的需求进行分类（Drezner 等人，2017 年）。 我们的建议是重新分析这些测试，并将它们置于机器学习数学模型之下，该模型能够检测所述导联中的 T 波倒置，并根据运动员心电图研究的国际标准呈现结果和建议。

2. 机器学习应用于职业足球运动员的生物参数控制和建议。

   在赛季期间，进行常规分析以控制与健康和性能相关的生化参数，这些参数在整个赛季波动或变化：维生素 D、维生素 B12、维生素 B9、铁蛋白等（Galan 等人，2012 年）。 所述数据将经过机器学习程序处理，该程序可以通知我们球员习惯模式的改变，这可能会导致表现改变，甚至产生病态。

3. 机器学习应用于运动地理定位系统以预防职业足球运动员受伤。

在训练和比赛中获得的有关物理数据的数据，例如持续时间、距离、不同速度的距离、训练密度等。 这些由运动地理定位系统提供，在研究每个运动员的努力和表现概况时非常重要。 根据训练日获得标准化的球员表现档案，我们可以检测不良情况，例如：过度训练或身体状况不佳。 可以设计旨在防止伤害的警告和报警系统。 （Rossi、Pappalardo、Marcello、Javier 和 May，2017 年）。

2. 描述 这些研究将通过对职业足球运动员在 2019-20 和 2020-21、2021-22 的常规运动和健康活动中收集的身体、生物和生理数据实施人工智能和机器学习系统来实施, 2022-23 和 2023-24 赛季。

2.1 总体目标

• 评估自动学习等人工智能系统的安装，以获得模型和结果，解释球员的物理、生物医学和生理参数。

• 根据概况开发健康和绩效领域的咨询/广告系统。

  3. 实际应用该项目具有巨大的实际应用潜力，可以产生范式转变，因为它基于数学和/或编程模型的生成，有助于应用于职业足球运动员的健康控制和运动负荷控制. 一个值得注意的方面是可能会改进对健康和绩效的风险因素的概率权重的计算。