隨著科技日新月異，人工智慧 (AI) 已逐漸融入人類的生活，從智慧家居到醫療診斷，再到交通運輸，每一項領域都因 AI 的參與而發生變革。而在這個資訊爆炸的時代，AI 能快速處理大量數據、洞察難以量化的細節，並提供高效的決策支援，成為輔助人類應對複雜挑戰的重要工具。
在運動科學領域AI同樣展現了巨大的應用潛力，根據 2024 年美國運動醫學會的全球健身趨勢調查，「數據導向訓練科技」已進入前 20 名，顯示運動數據分析市場的快速成長。透過整合穿戴裝置、影像分析與數據處理技術，AI 不僅提供了精確的量化數據，還讓教練與分析師能更有針對性地制定訓練計畫，並優化比賽策略。2024 年一篇發表在 Sensors 的文章探討了 AI 在運動科學領域的實際應用及數據整合的倫理與挑戰，簡述如下。
AI 在運動科學領域的實際應用
1. 負荷最佳化 (Load Optimization)
傳統上，教練通常依賴經驗來管理選手的訓練負荷，但隨著科技的進步，現在會使用穿戴裝置和追蹤系統來實時監控運動數據，並透過 AI 技術進行分析。像是 Athletica 和 WIMU SVIVO 等系統，能夠根據運動員的生理數據和訓練資料，利用演算法來設計個人化的訓練計劃，並即時提供反饋。不僅如此，AI 還能分析長期累積的數據，持續追蹤運動員的表現，及早發現疲勞累積，以此調整訓練計劃，確保運動員能達到最佳表現，同時避免過度訓練。
2. 傷害預防與重返賽場 (Injury Prevention and Return to Play)
AI驅動的預測分析技術，可以根據運動員的生理數據、訓練負荷、睡眠質量和營養狀況等，預測其傷害風險。以Zone7系統為例，利用運動員的訓練負荷數據和歷史傷病紀錄，進行風險預測，並向教練發出警示，從而提前採取有效的預防措施，減少受傷的可能性。除此之外，虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)技術也被廣泛應用於運動員的傷後復健。結合AI的動作追蹤和生物力學建模為運動員提供量身定制的復健計劃，提升復健效率，並幫助運動員更快速地重返賽場。
3. 運動表現分析 (Sports Performance Analysis)
運動表現分析技術已突飛猛進，能夠即時提供數據，幫助教練在比賽中做出精確的決策。2022 年 FIFA 世界盃應用的光學追蹤系統，能即時捕捉球員與足球的動作，並提供球員的外部負荷、技術和戰術表現等詳細數據，協助教練了解球員的狀態並調整戰術。而在NBA比賽中，Second Spectrum系統結合AI和影像分析，能幫助教練即時調整戰術，根據比賽狀況修改策略，提升隊伍的勝算。此外，現在的AI系統還能進行比賽情境模擬，預測不同戰術的效果，為教練提供數據支持，幫助隊伍在比賽中迅速調整策略，從而制定更有效的長期戰術。
4. 運動員潛力發掘 (Talent Identification and Scouting)
傳統的人才評估方法往往依賴球探的主觀判斷，這可能會帶來一定的偏差。然而，隨著AI技術的進步，現在球探能夠利用更精確的數據來評估球員的潛力。TwelveGPT Scout是一個基於AI的球員選拔平台，這個系統將球探報告、運動表現指標和人體基本資料結合在一起，形成全面的球員檔案，提供客觀的決策依據。除此之外，AI技術還能模擬不同場景，預測球員對團隊的潛在影響，幫助球探做出更精準的選拔判斷。
5. 運動員的休息時間管理 (Off-training Behavior Monitoring)
智慧感測器的應用不僅局限於監控運動員的訓練與比賽，更深入到日常生活，成為維持健康的重要幫手。許多運動員雖然在訓練期間進行高強度的體能活動，但在非訓練時段卻往往因長時間久坐而對健康產生不良影響。以Wakeout為例，能夠監測運動員的靜止時間並適時發出提醒，以進行簡短的活動，促進血液循環，減少久坐對心血管健康和身體機能的損害。借助這樣的智慧技術，運動員在訓練之外也能保持良好的健康狀態，進一步提升整體表現。
6. 睡眠品質 (Sleep Quality)
睡眠不足不僅會削弱運動表現，還會增加受傷風險。現代AI技術已能透過分析大量的睡眠數據，找出干擾因素並提供改善策略。WHOOP等智慧穿戴裝置量測心率變異性和睡眠週期，深入分析選手的睡眠模式，並提供個人化建議，幫助優化睡眠習慣、提升恢復效率。透過AI系統，運動員能根據數據分析調整作息，減少睡眠不足對認知能力和體能表現的負面影響，從而在比賽和訓練中保持最佳狀態。
7. 月經周期管理 (Menstrual Cycle Management)
月經週期對女性運動員的表現與健康有著重要影響，而AI技術正逐步成為管理月經週期的利器。透過AI工具分析月經數據，不僅能準確預測排卵日期，還能辨識與經前症候群或黃體期缺陷等疾病相關的風險。根據月經週期不同階段，制定個人化的訓練計畫，不僅能提高運動表現，還能有效減輕不適。此外，AI還能利用心率或心電圖等生物辨識數據，準確分類經期階段，達到超過85%的準確率。透過數據有助於了解運動員荷爾蒙波動的影響，從而改善身體狀況和心理健康。
AI在數據整合的倫理與挑戰
1. 數據隱私與安全
AI
技術在運動員數據的收集中提供了強大幫助，同時也產生隱私風險的問題。為了保護運動員的個人資訊，必須嚴格遵循《一般資料保護法規》等相關法規，並採取加密和安全存取等措施，確保數據不會被未授權使用。
2. 透明與信任
在數據應用過程中，研究者需與運動員保持清楚透明的溝通，詳細說明數據收集的目的、用途與潛在益處。這樣不僅能提高運動員對運動科學技術的接受度，還能促進彼此之間的信任與合作。
3. 技術依賴性
雖然 AI 能夠輔助決策，但數據分析師應避免過度依賴技術，應結合專業知識進行綜合判斷，確保訓練與比賽策略的有效性。
4. 未來挑戰與發展
- 運動的不確定性：運動過程中充滿生理變異和複雜變化，AI 系統需要針對其不確定性進行更細緻的分析與優化。
- 跨領域合作：教練與工程師之間的協作將變得更加重要。未來需建立更緊密的協作框架，才能共同推動 AI 在運動科學中的應用。
- 科學驗證不足：目前 AI 技術的應用多處於探索階段，缺乏系統性的實證研究。未來需進一步驗證其技術的可靠性與有效性，以在實際的運動場景中應用。
AI 在運動科學中的應用，正以前所未有的速度改變運動員的訓練與競技方式，然而，技術的進步也伴隨著倫理與挑戰的考驗。運動領域的相關研究者或分析師在擁抱 AI 的同時，需謹慎處理數據隱私問題、確保透明度並強調人類專業的重要性。未來，隨著跨領域合作進一步深化AI技術，使其在運動科學中扮演更加重要的角色，為運動員帶來更高層次的表現突破與健康保障。
參考文獻: Mateus, N., Abade, E., Coutinho, D., Gómez, M. Á., Peñas, C. L., & Sampaio, J. (2024). Empowering the sports scientist with artificial intelligence in training, performance, and health management. Sensors, 25(1), 139.
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