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大数据分析技术降低运动员伤害

2012-09-12 15:33:12

    伤病是运动员的梦魇,尤其是一些有较强身体对抗性的运动,曾经有多少优秀的运动员因为伤病的折磨而告别赛场。姚明、巴斯滕、罗纳尔多,不一而足。TechTarget商务智能网站曾报道过一系列体育与IT结缘的案例,今天我们来看看如何通过大数据分析技术来降低、防止橄榄球员运动伤害的故事。


    身高2米、体重114公斤,来自英国橄榄球队莱切斯特老虎(Leicester Tigers)队的Geoff Parling几乎展现了新一代橄榄球联盟球员的所有特点--强壮有力、技术娴熟以及超强的身体素质。如今的橄榄球运动员已经不再是“傻大粗”的代名词,但有一点不变的是比赛进程依然惨烈。球场和训练场中受伤的案例屡见不鲜。受伤是这项运动不可或缺的一部分,但现在一些球队已经开始使用IT技术来减少可预测的潜在伤害。


    Parling就是其中的受益人之一,他非常了解这项运动的伤害性质。从2009年开始,他为莱切斯特老虎队全力付出,并在菜鸟赛季赢得了由球迷颁发的“年度新人”大奖,同时还获得了入选国家队的资格。但在之前一系列的澳洲巡回比赛中,Parling颈部遭遇严重伤病,这甚至使他无法入选老虎队在下一赛季的首发阵容。更糟的是,当他重返赛场仅两分钟,膝关节的旧伤使他的赛季再度报销。


    “在联盟中我们不是最大的球队,伤病对于我们影响很大,” 莱切斯特老虎队的体育科学家Andy Shelton说:“但当我们的球员都能够健康的出现在球场上时,我们将不惧怕任何对手。”


    为达到这一目的,球队决定采用一种新的以数据为驱动的预测方法,他们希望这能够帮助他们在新一年的联赛中减少运动员受伤几率。


    无论美式还是英式橄榄球,都存在一些无可避免的伤害。但Shelton认为一些软组织损伤,如腿部拉伤或肌肉撕裂等,其实是可以预测的。


    他说:“对于一些负重运动,你受到软组织伤病的几率很大。但对于橄榄球运动员来说,它通常发生在肌肉疲劳时,还有一些是出自原有的伤病。”


    在新赛季的每次训练中,老虎队球员们会佩戴高精度的身体传感器,这能提供有关运动中肌肉、肌腱和呼吸系统的详细信息,同时系统会对这些信息进行筛选。这是一个复杂的过程,需要收集大量的生物力学和医学的数据,从心率到施加在运动员身体上力量的反馈结果等。


    球员监控系统由体育分析软件开发商Edge10开发,同时使用IBM提供的预测分析工具对收集到的信息进行分析。


    数据分析过程反馈的结果让Shelton的团队精确判断球员受伤的风险。“它使我们能够看到所有肌肉的疲劳程度,” Shelton说:“然后我们可以提醒教练调整球员的训练项目,让肌肉得以恢复,从而降低肌肉撕裂和拉伤的可能性。”


    除了运动数据,Shelton还要求球员们提供心理和生活方式的信息,比如睡眠情况、心理压力、吃什么食物和他们获取能量的方式。通过这些信息来洞察可能会影响到球员发挥的外界因素,帮助教练员获得关键比赛的优势。


    Shelton自信地认为,在将运动员数据分析付诸行动之后,新赛季会取得更大的成功。“我们将对系统进行广泛的测试,利用测试数据来对伤病进行预测,”他说:“最后还可以得出在哪些情况下球员最可能发生受伤的情况,以及那些部位容易受伤。”

(责编:sunnie)

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