Приложение Health IoT помогает спортсменам прогнозировать и управлять травмами

Исследователи из Университета Теннесси Чаттануга (University of Tennessee at Chattanooga) разработали платформу, которая при помощи технологий Интернета вещей измеряет риск травмы спортсмена. Новая система может позволить разным спортсменам, от новичков до именитых, создать персональный профиль риска травм и управлять этим профилем с мобильных устройств. 

Профессиональные спортсмены живут с пониманием того, что серьезная травма может произойти в любой момент. Увечья, помимо физических последствий, могут нанести ущерб успешной карьере, а временная потеря успешного игрока окажется психологической травмой для команды и опосредованно сказаться на результатах матчей. 

Исследователи отмечают, что их решение поможет предсказать травму и минимизировать ее возможные последствия. Принцип работы их решения описан в научной публикации «Смягчение рисков травматизма в спорте с использованием технологий Интернета вещей». В материале объясняется, как с помощью беспроводных устройств и облачной аналитики процедуры скрининга могут помочь предсказать вероятность получения травмы. 

Скрининг – это комплексное обследование, включающее несколько тестов. Его задача — отследить реакцию организма на разные уровни нагрузки и подобрать подходящую индивидуальную программу тренировок. 

Управление спортивными травмами, даже на профессиональном уровне, всегда будет опираться на какую-то форму субъективной оценки. Эту оценку могут дать спортсмен, оценивая свое самочувствие, или спортивный врач, который должен интерпретировать эту информацию и принимать решение, сталкиваясь с коммерческим или личным давлением. 

Тем не менее, исследователи Университета Теннесси Чаттануга сделали все возможное, чтобы удалить элемент субъективной оценки из процесса скрининга – и предоставить как можно больше объективных данных. 

Как было разработано решение 

Ученые взяли под наблюдение команду американских футболистов. Информация об их предыдущих травмах собиралась с использованием обследования Sport Fitness Index (SFI). Сбор данных проходил за месяц до активных тренировок предсезонного периода. После этого каждый игрок прошел тест на приседания (UFS). Задача этого теста – оценка способности синхронизировать реакции мышц на ногах, удерживая вертикальное положение.   

Для измерения результатов исследователи использовали акселерометры, встроенные в смартфоны. Собранные данные затем были объединены с отчетами спортсменов о предыдущих травмах. При анализе данных исследователи обнаружили «красную зону»: спортсмены, которые сыграли по меньшей мере восемь игр, в три раза чаще получали травмы. Из тех спортсменов, которые показали хотя бы один фактор риска, 42% получили травму.   

«Присвоение всем спортсменам одного вида учебной программы без учета индивидуального профиля риска не снизит вероятность травмы. Результаты также дают полезную оценку вероятности возникновения травмы для каждого спортсмена в течение последующего сезона», – рассказал Гари Уилкерсон (Gary Wilkerson), ведущий автор исследования. 

Большая объективность достигается путем объединения предыдущей истории травмы спортсмена с результатами ряда стандартизированных скрининговых тестов. Результатом работы ученых стало создание специальной программы и панели инструментов, которые в реальном времени подробно описывают состояние каждого отдельного спортсмена.