スポーツ・バイオメカニクスにおける人工知能:ウェアラブル・テクノロジー,運動分析,負傷予防に関する広範囲のレビュー
Marouen Souaifi1,2, Wissem Dhahbi1,2, Nidhal Jebabli1
1Research Unit: Sport Sciences, Health and Movement, UR22JS01, High Institute of Sport and Physical Education of Kef, University of Jendouba, Kef 7100, Tunisia.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
まとめ
人工知能 (AI) はスポーツのバイオメカニズムを向上させ,パフォーマンスを向上させ,怪我を予防します. 機械学習モデルは,技術評価,怪我の予測,トレーニングの最適化において高い精度を示していますが,実装や解釈の難しさは依然として存在しています.
科学分野:
- スポーツ バイオメカニクス
- 人工知能
- 機械学習
背景:
- 伝統的な生体力学分析方法は 複雑なアスリートデータ処理に 限界があります
- 人工知能 (AI) の統合は,スポーツのパフォーマンスの向上と怪我の予防に新しいアプローチを提供します.
- スポーツのバイオメカニクスにおける AI アプリケーションの包括的な理解が必要です.
研究 の 目的:
- スポーツのバイオメカニクスにおける人工知能 (AI) の応用に関するスコーピングレビューを実施する.
- 主要なAI方法,性能向上におけるその有効性,および怪我の予測能力を特定する.
- スポーツ特有の応用,知識翻訳戦略,倫理的考察,研究ギャップを調査する.
主な方法:
- 2015年1月から2024年12月まで5つのデータベース (PubMed/MEDLINE,Web of Science,IEEE Xplore,Scopus,SPORTDiscus) で体系的な文献検索が行われました.
- 研究はPRISMA- ScRガイドラインに従ってスクリーニングされ,3248件の論文から73件が選択されました.
- データ抽出はAI技術,生体力学パラメータ,パフォーマンスメトリック,実装詳細に焦点を当てました.
主要な成果:
- 機械学習の方法は,従来の統計モデルに取って代わられています.
- コンボーションニューラルネットワークは,技術評価の専門家との合意が94%に達した (適度な証拠).
- AIはトレーニングの精度 (25%),怪我の予測 (85%),再怪我率 (23%) の改善の可能性を示した.
結論:
- スポーツのバイオメカニクスへの AI 統合は,従来の方法を超えた高度な分析能力を提供します.
- 課題にはデータ標準化,モデル解釈性,現実世界の検証,コーチングへの統合が含まれます.
- 将来の研究は,説明可能なAI,厳格な検証,倫理的なデータ処理,公平なアクセスを優先すべきである.
