مقال BJSM يعرض مشروع ذكاء اصطناعي من ثلاثة أجزاء لإصابات ألعاب القوى

عرض بيير-إدي داندريو (Pierre-Eddy Dandrieux) مشروع دكتوراه من ثلاث دراسات عن التعلم الآلي والوقاية من إصابات ألعاب القوى، في مقال في المجلة البريطانية للطب الرياضي (British Journal of Sports Medicine) نُشر في 9 أكتوبر.

درجة الدليل: ادعاء (دون دراسة مستند إليها) لأي استنتاج بأن الذكاء الاصطناعي مرتبط بعدد أقل من الإصابات. يصف المقال أهداف البحث، بما في ذلك عبء الإصابات المقاس كأيام مع إصابة لكل 1,000 ساعة من التعرض لألعاب القوى خلال موسم واحد.

ركز داندريو، المنتسب إلى جامعة جان-مونيه سانت-إتيان (Université Jean-Monnet Saint-Etienne)، ومين سانت-إتيان (Mines Saint-Etienne)، وكلية MSH الطبية هامبورغ (MSH Medical School Hamburg)، المشروع على ألعاب القوى، أي المضمار والميدان. ويشير التعلم الآلي إلى أساليب حاسوبية تتعلم أنماطا من البيانات لإجراء تصنيفات أو تنبؤات.

“استكشفت استخدام الذكاء الاصطناعي، وبخاصة التعلم الآلي، في الوقاية من الإصابات الرياضية، وتحديدا في ألعاب القوى (المضمار والميدان)،” كتب داندريو في مقال BJSM.

هدف الجزء الأول من الدكتوراه إلى وصف أساليب التعلم الآلي المستخدمة لبناء نماذج للتنبؤ بالإصابات الرياضية. وفحص الجزء الثاني كيف ينظر رياضيو ألعاب القوى النخبة والمدربون والمهنيون الصحيون إلى التنبؤ بالإصابات بوصفه استراتيجية للوقاية.

حلل الجزء الثالث ما إذا كان الاستخدام المبلغ عنه ذاتيا لتغذية راجعة عن تقدير خطر الإصابة، والمختصرة في المقال إلى I-REF، مرتبطا بعبء الإصابات خلال موسم تنافسي في ألعاب القوى. ولا يقدم المقتطف حجم العينة أو الخصائص الديموغرافية للمشاركين أو أداء النموذج أو النتائج المطلقة.

لهذا الغياب أهمية للقراء لأن أدوات التنبؤ قد تبدو أكثر قابلية للتطبيق مما تدعمه الأدلة. فالنموذج الذي يقدر الخطر ليس هو نفسه تدخلا ثبت في هذا المقتطف أنه يقلل الإصابات أو أيام التدريب الفائتة أو خسارة المنافسات.

يقول المقال إن الوقاية من الإصابات في ألعاب القوى لا تزال تحتاج إلى استراتيجيات أكثر تخصيصا للأفراد لأن الإصابات معقدة ومتعددة العوامل. ولا يثبت أن التنبؤ القائم على الذكاء الاصطناعي يغير اتخاذ القرار أو يغير السلوك أو يرتبط بعدد أقل من أيام الإصابة.

مُوِّلت الدكتوراه بمنحة من جامعة جان مونيه سانت-إتيان، مع تمويل جزئي من خدمة التبادل الأكاديمي الألمانية (Deutscher Akademischer Austauschdienst e.V.). ويقول المقال إن برمجيات جمع البيانات طُورت بصورة مشتركة بين مين سانت-إتيان وجامعة جان-مونيه سانت-إتيان.

لم تؤثر مصادر التمويل في التصميم أو التنفيذ أو التحليل أو التفسير أو قرار العرض، بحسب المقال. وأعلن داندريو عدم وجود مصالح متنافسة، وأدرجت BJSM المقالة على أنها خضعت لمراجعة خارجية محكّمة ولم تكن بتكليف.

بالنسبة إلى الرياضيين والمدربين والأطباء، الخلاصة العملية محدودة: يوثق المقال برنامجا بحثيا، لا أداة مصادق عليها لاتخاذ قرارات التدريب. والورقة الكاملة خلف ضوابط وصول في المادة المصدرية المقدمة.

المصدر: مقال في مجلة محكّمة، المجلة البريطانية للطب الرياضي، 9 أكتوبر.

تقدم Atlas360 تقارير عن الأبحاث الصحية ولا تقدم نصائح طبية.