AI+运动医学|运动员伤病预测进入＂数据时代＂

《上场》公号从本期开始，会不定期介绍AI对体育产业、体育教育及运动相关领域的科技进展。作为一个综合栏目，尽可能帮助大家拓宽了解人工智能对当前体育行业的影响。

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引言导语

伤病，是运动员最大的敌人。一次非接触性扭伤，可能让整个赛季的努力付诸东流；一次过度的训练负荷，或许就是跟腱断裂的前兆。过去，我们依赖教练的经验、队医的直觉；今天，AI正在改写这一切。

2026年8月6日，国际运动医学领域顶级期刊《英国运动医学杂志》（BJSM）在线发表研究《利用人工智能预测运动损伤（IPredict-AI）》，系统梳理了临床预后预测模型在运动损伤风险量化与健康状态反馈中的应用，为"AI+运动员表现"提供了扎实的循证医学证据。

伤病预判，正从"经验判断"走向"数据化、模型化"。

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① 研究速览

📌 论文标题

利用人工智能预测运动损伤（IPredict-AI）

英文：Injury prediction in sports using artificial intelligence (IPredict-AI)

📌 发表期刊

《英国运动医学杂志》

British Journal of Sports Medicine（BJSM）

📌 发表时间

2026年8月6日（在线发表）

📌 论文类型

PhD Academy Award（博士学院奖）专题论文

📌 第一作者

Pierre-Eddy Dandrieux

📌 作者单位

法国圣埃蒂安大学

法国里昂大学

德国汉堡医科大学（MSH Medical School Hamburg）

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② 研究背景：传统伤病预测的三道难题

运动损伤预测，对于预防伤病、优化运动表现意义重大。但传统方法长期面临三大瓶颈——

➊ 个体差异大

每位运动员的身体素质、训练方式、历史伤病记录各不相同，传统统计方法难以精确刻画个体风险。

➋ 影响因素复杂

伤病受运动模式、关节压力、肌肉负荷、训练量、心理状态等多重因素共同影响，传统方法难以综合分析。

➌ 缺乏实时监测

多数伤病是长期积累的结果（如过度训练导致的肌腱炎），传统方法无法早期捕捉风险信号。

正是在这一背景下，人工智能（AI）尤其是机器学习（ML）被引入运动损伤预防领域，试图以数据驱动的方式，实现更早、更准、更个性化的风险量化。

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③ 研究内容：三阶段构建"伤病预测"闭环

IPredict-AI研究围绕"AI+运动损伤"展开，可概括为三个递进环节——

▍第一环：系统描述现有AI预测方法

聚焦系统梳理当前用于运动损伤预测模型开发的机器学习方法，回答"现阶段AI到底怎么预测伤病、用到了哪些算法"这一基础问题，为后续建模提供方法学参照。

▍第二环：开发个体损伤风险预测模型

在梳理方法的基础上，进一步开发基于机器学习的个体运动损伤风险估计模型，将多维训练与体能数据转化为可量化的个人伤病风险评分，实现"一人一策"的风险刻画。

▍第三环：构建损伤风险估计反馈机制（I-REF）

设计并验证"损伤风险估计反馈（I-REF）"机制，将AI预测结果以健康状态反馈的形式提供给运动员与教练团队，使风险数据真正落到日常训练与康复决策之中，打通"预测—反馈—干预"的闭环。

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④ 核心价值与意义

❶ 从"经验判断"走向"数据化、模型化"

伤病预测不再依赖教练经验与人工判断，而是基于客观数据与可复现的统计模型，推动运动医学迈向循证与量化。

❷ 为"AI+运动员表现"提供循证医学证据

作为顶级运动医学期刊的正式发表，本文为人工智能在运动损伤风险量化与健康反馈领域的落地，提供了权威的循证支撑。

❸ 个体化风险量化的实践路径

通过"训练数据+机器学习+健康反馈"的组合，为运动员提供个性化伤病风险画像，有望降低非接触性损伤（如肌肉拉伤、韧带损伤）的发生率。

❹ 风险与挑战仍需正视

研究同时提示：数据质量、模型可解释性、运动员健康数据隐私与伦理、算力成本等问题，仍是AI伤病预测走向大规模应用前必须跨越的门槛。

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⑤ 行业展望

短期

AI伤病预测有望率先在高水平职业俱乐部（足球、篮球、橄榄球等）落地，作为训练负荷管理与重返赛场（Return to Play）决策的辅助工具。

中长期

随着可穿戴设备、医学影像与GPS运动数据等多模态数据的融合，AI驱动的伤病预测将更精准、更实时，并逐步从"预测伤病"延伸至"个性化训练方案推荐"与"动态健康干预"。

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▍来源索引

媒体/期刊：英国运动医学杂志（BJSM）

原始语种：英语

原文链接：https://bjsm.bmj.com/content/early/2026/08/06/bjsports-2026-111916

DOI：10.1136/bjsports-2026-111916

（本稿依据相关原文信息编译，供参考）