對許多人來說，運動鍛煉是日常生活不可或缺的一部分，但“運動損傷風險評估”卻未必是個熟悉的概念。

　　“運動損傷風險評估”，即定期診斷運動損傷風險，有助于及時發(fā)現(xiàn)身體各部位的薄弱點，采用合理的訓練和康復方式，使訓練更加高效。

　　為什么過去不為大眾所知？原因有幾個方面。首先，此前傳統(tǒng)運動損傷風險評估主要通過“FMS測試”完成，即功能性動作篩查。施測人員經過培訓才能上崗，專業(yè)門檻較高，符合要求的人力不足。另外，這種測試的評分結果受主觀影響較大，測試后一般無法根據(jù)結果給出有針對性的訓練處方。因此，這種測試一直沒能大范圍開展。

　　人工智能技術的發(fā)展，讓這個問題迎來了解決的契機——基于AI技術的損傷風險評估“橫空出世”。相較于傳統(tǒng)評估方式，AI運動損傷風險評估有三個顯著優(yōu)勢。

　　診斷智能化。現(xiàn)在受試者只用一臺機器就能完成測試，不再需要專業(yè)施測人員。通過屏幕示范，檢測速度也大大加快。

　　結果全面化、精準化。由于整合了自動追焦、紅外景深攝像和骨骼追蹤等技術，機器能自動標定25個關節(jié)位點，對肘、頸、肩、腰、髖、膝、踝7個部位的活動度、穩(wěn)定性、對稱性和風險指數(shù)進行評估，測量結果更加全面精準。通過加強對個體站姿的評估，尤其是肩頸、腰部的姿態(tài)，對現(xiàn)代社會日益增長的久坐人群的頸椎病、腰椎間盤突出等問題進行預警診斷。

　　運動處方個性化。系統(tǒng)內部構建了運動處方數(shù)據(jù)庫、訓練動作庫，能夠“對癥下藥”設計出個性化的運動處方。對于比較復雜的動作，還可以提供虛擬人進行示范。

　　人工智能技術的發(fā)展，正改變著普通人的運動健康管理方式，青少年、老年人、跑步愛好者等更多群體能夠因此受益。

　　具體而言，基于AI運動損傷風險評估系統(tǒng)的核心技術，轉換算法，脊柱健康診斷、步態(tài)診斷等過去需要在實驗室內耗費大量人力的檢測也變得十分便捷。例子已經不勝枚舉。

　　比如，當前兒童青少年脊柱側彎病癥高發(fā)，而AI系統(tǒng)在青少年脊柱健康篩查方面展現(xiàn)出獨特價值。通過簡單的站立測試，系統(tǒng)能夠在2分鐘內完成脊柱姿態(tài)評估，為早期發(fā)現(xiàn)脊柱側彎等常見問題提供了便捷的篩查工具。

　　在腦卒中、帕金森病以及骨科手術的診療康復中，步態(tài)分析被廣泛應用。有了AI系統(tǒng)，不需要復雜設備或僅憑主觀判斷，個體只需要按照日常走路方式走幾步，就能得到步長、步頻、步速、軀干前傾幅度、身體對稱性、足部支撐等20余項結果，檢測判斷更加科學。

　　跑步是不少人體育鍛煉的首選項目，但不正確的跑步姿態(tài)會導致個體膝關節(jié)或踝關節(jié)損傷。AI技術讓跑步姿態(tài)評估可以在開放場地下進行，評估個體真實跑步狀態(tài)，為大眾跑者減少損傷、優(yōu)化技術、提高成績提供了更科學的數(shù)據(jù)支持。

　　AI運動損傷風險評估技術的興起，通過其高效性、精準性和可及性，正在讓專業(yè)的運動健康服務惠及更多人群。

　　值得注意的是，AI技術的應用并不意味著專業(yè)人員被取代。在實際應用中，AI系統(tǒng)生成的評估報告和訓練建議，仍然需要由專業(yè)的運動醫(yī)學專家或康復治療師進行解讀和調整。

　　因此，隨著AI技術在運動健康領域普及，對相關專業(yè)人員的技能要求也在發(fā)生變化。未來的運動醫(yī)學專家、康復治療師和體育教練，不僅需要掌握專業(yè)知識，還需要具備數(shù)據(jù)分析和AI系統(tǒng)應用能力。這種復合型人才的培養(yǎng)，將成為推動行業(yè)發(fā)展的關鍵因素。

　?。ㄗ髡邽榍迦A大學體育部副教授、博士生導師）