[机器学习在体育伤害研究中的进展和应用]

科学领域:

• 运动医学 运动医学
• 生物医学工程 生物医学工程
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 传统的统计方法在体育伤害研究中与高维,非线性和多模式数据作斗争.
• 人工智能和机器学习的进步为解决这些复杂性提供了新的方法.

研究的目的:

• 系统地审查机器学习 (ML) 在体育伤害研究中的进展和应用.
• 确定体育伤害预防,诊断和康复的核心ML应用和未来研究方向.

主要方法:

• 系统性审查总结了体育伤害研究中各种ML方法的发展.
• 专注于五个主要应用:特征选择/尺寸缩小,风险预测,症状分类,可穿戴设备监控和成像分析.

主要成果:

• 机器学习模型在分析复杂数据模式和提高预测准确度方面具有显著的优势.
• ML 能够实时动态干预体育伤害管理.
• 确定的挑战包括数据质量/数量不足,模型可解释性差,多学科合作有限.

结论:

• 未来的研究应该优先考虑标准化共享数据集,并开发更易解释的ML模型.
• 加强多学科合作对于推动体育伤害领域的ML应用至关重要.
• 运动伤害预防,诊断和康复方面,ML具有显著的潜力.