人工智能和机器学习在体育中的方法:概念,应用,挑战和未来的前景
Felipe J J Reis1, Rafael Krasic Alaiti2, Caio Sain Vallio3
1Department of Physical Therapy, Federal Institute of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil; Pain in Motion Research Group, Department of Physical Therapy, Human Physiology and Anatomy, Faculty of Physical Education & Physiotherapy, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium; School of Physical and Occupational Therapy, McGill University, Montreal, Canada.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在体育科学中显示出有希望的伤害预测和性能提升. 在数据质量,模型解释性和未来人工智能应用的伦理考虑方面仍然存在挑战.
科学领域:
- 体育科学 运动科学 运动科学
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 人工智能和机器学习正在改变医疗保健,在伤害预测,绩效分析和个性化培训方面都有潜力.
- 由于复杂的动态和多维的运动表现数据,体育科学面临整合AI/ML的挑战.
研究的目的:
- 在体育科学中审查当前的AI和ML应用.
- 重点领域包括伤害预测,性能提升和康复.
- 检查挑战,并建议未来的AI/ML在体育方面的研究方向.
主要方法:
- 关于AI和ML在体育中的应用的综合文献综述.
- 包括关于伤害预测,绩效分析和个性化训练的研究.
- 专注于体育科学中使用的AI和ML模型.
主要成果:
- 人工智能和机器学习有了先进的伤害预测准确性和性能分析.
- 越来越多地使用AI和ML开发定制培训计划.
- 关键的挑战包括数据质量,模型可解释性和道德考虑.
结论:
- 人工智能和机器学习为体育健康状况管理提供了潜在的好处.
- 突出了人工智能技术的最新突破和应用.
- 未来的进步需要解决伦理问题和整合复杂的数据.
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