摘要：隨著人們對(duì)競(jìng)技體育關(guān)注度的提升，運(yùn)動(dòng)員健康成為管理焦點(diǎn)。本研究應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員受傷風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化健康管理?；?000樣本數(shù)據(jù)，分析六大特征，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法確認(rèn)訓(xùn)練強(qiáng)度為核心因素。對(duì)比七種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，采用十折交叉驗(yàn)證，衡量多種性能指標(biāo)，證實(shí)隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度最高。本研究不僅建立了損傷預(yù)測(cè)模型，還深入分析其效能與潛在改進(jìn)空間，為模型跨領(lǐng)域應(yīng)用奠定科學(xué)基礎(chǔ)，對(duì)預(yù)防運(yùn)動(dòng)損傷具有重要理論與實(shí)踐意義。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)分析 模型預(yù)測(cè) 運(yùn)動(dòng)損傷因素

中圖分類號(hào)：G804 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8902-（2024）-19-107-3-TBB

引言

在現(xiàn)代體育界，運(yùn)動(dòng)員健康至關(guān)重要，關(guān)乎著運(yùn)動(dòng)員的比賽成績(jī)及職業(yè)壽命。體育運(yùn)動(dòng)的高強(qiáng)度和風(fēng)險(xiǎn)性導(dǎo)致頻繁傷病，影響訓(xùn)練與競(jìng)賽。2021東京奧運(yùn)會(huì)見(jiàn)證了11315名運(yùn)動(dòng)員的競(jìng)技，其中1035人在賽事中受傷，438人染病。尤其是拳擊、小輪車競(jìng)速、自由式小輪車、滑板、空手道項(xiàng)目受傷率高達(dá)19%-27%，凸顯高危性質(zhì)。但得益于損傷預(yù)測(cè)和康復(fù)技術(shù)進(jìn)展，傷病發(fā)生率已大幅降低。

面對(duì)運(yùn)動(dòng)損傷的普遍挑戰(zhàn)，有效管理和預(yù)防成為體育領(lǐng)域的優(yōu)先任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的融合為傷病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)帶來(lái)新曙光，為解決這一難題提供新途徑。本文核心在于分析運(yùn)動(dòng)員受傷關(guān)鍵因素，并介紹如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型，科學(xué)預(yù)測(cè)傷病風(fēng)險(xiǎn)，旨在保護(hù)運(yùn)動(dòng)員健康，確保其競(jìng)技生涯的長(zhǎng)久成功。

1、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)代體育競(jìng)技高度依賴運(yùn)動(dòng)員健康，高強(qiáng)度訓(xùn)練易致傷病，影響運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)與職業(yè)生涯。有效管理和預(yù)防傷病成為必須。張家驍在研究中指出，大數(shù)據(jù)能提升運(yùn)動(dòng)健康領(lǐng)域的效率。現(xiàn)今，借助機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展，運(yùn)動(dòng)健康領(lǐng)域正利用這些技術(shù)預(yù)測(cè)傷病風(fēng)險(xiǎn)，為減少傷害開(kāi)拓新途徑。

運(yùn)動(dòng)員受傷因素復(fù)雜多樣，涵蓋技術(shù)失誤、過(guò)度訓(xùn)練、生理?xiàng)l件及個(gè)人屬性等。研究揭示，不當(dāng)技術(shù)、肌肉疲勞（疲勞性損傷）、營(yíng)養(yǎng)不足等均為常見(jiàn)致傷原因。特定群體中，劉同為等人在《武術(shù)套路優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員的身體形態(tài)特征》中利用測(cè)試指標(biāo)、派生指標(biāo)等來(lái)判斷運(yùn)動(dòng)員是否受韌帶病、關(guān)節(jié)脫位等疾病折磨。如足球運(yùn)動(dòng)員易遭遇拉傷、關(guān)節(jié)脫位等問(wèn)題；田徑選手則常受踝關(guān)節(jié)、大腿后肌群及腰背傷害。FMS功能性動(dòng)作篩選等方法被用于識(shí)別致傷動(dòng)作，而體操研究強(qiáng)調(diào)了教練的專業(yè)認(rèn)知對(duì)制定合理訓(xùn)練計(jì)劃、防止傷害的重要性。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為AI分支，利用數(shù)據(jù)洞察模式，自動(dòng)決策與預(yù)測(cè)，極大推動(dòng)運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測(cè)預(yù)防。研究廣泛應(yīng)用決策樹(shù)、隨機(jī)森林等模型精確診斷傷病風(fēng)險(xiǎn)。李欣海等指出隨機(jī)森林因分類回歸能力強(qiáng)、能評(píng)估變量重要性，成為減少預(yù)測(cè)誤差的首選。趙金超等強(qiáng)調(diào)，其通過(guò)多決策樹(shù)集成，增強(qiáng)分類效率，提升模型性能。技術(shù)進(jìn)步與數(shù)據(jù)增長(zhǎng)促使AI在運(yùn)動(dòng)健康領(lǐng)域發(fā)揮更關(guān)鍵作用，深化健康理解，揭示傷病規(guī)律，支持個(gè)性化訓(xùn)練策略，引領(lǐng)科學(xué)高效訓(xùn)練新趨勢(shì)。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)融合加速了醫(yī)療數(shù)據(jù)在體育和康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用。運(yùn)動(dòng)損傷與疾病預(yù)測(cè)技術(shù)邏輯相通，模型互轉(zhuǎn)潛力大。如岳海濤等用XGBoost建冠心病預(yù)測(cè)模型，并借數(shù)據(jù)平衡技術(shù)增強(qiáng)模型。因運(yùn)動(dòng)損傷原因復(fù)雜且數(shù)據(jù)類型多樣，非線性問(wèn)題突出，促使研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI解法。周支瑞等提出的四階段模型構(gòu)建流程（問(wèn)題定義、特征選擇、模型建構(gòu)、效果測(cè)評(píng)），旨在優(yōu)化特征選取，改善運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測(cè)中機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的復(fù)雜性。

現(xiàn)有研究局限性在于針對(duì)特定運(yùn)動(dòng)，損傷預(yù)測(cè)模型通用性不足。本研究旨在揭示普遍性損傷規(guī)律，結(jié)合運(yùn)動(dòng)員生物特征與訓(xùn)練模式，開(kāi)發(fā)廣適性預(yù)測(cè)模型，旨在通過(guò)簡(jiǎn)化應(yīng)用范圍和擴(kuò)大大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，提升多領(lǐng)域運(yùn)動(dòng)員的健康管理水平。

2、數(shù)據(jù)與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)計(jì)量方法

2.1、數(shù)據(jù)集概覽：來(lái)源、規(guī)模與預(yù)處理方法

Kaggle來(lái)源的“injury_data.csv”數(shù)據(jù)集含1000條記錄，涵蓋7個(gè)關(guān)鍵特征（年齡、體重、身高、過(guò)往傷病等），目標(biāo)是預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員受傷概率。數(shù)據(jù)全面，整合生物、訓(xùn)練及歷史健康信息（表1），為建模提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，便于個(gè)性化監(jiān)控與策略調(diào)整。預(yù)處理涉及均值填補(bǔ)缺失值及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（均值0，方差1），保障分析精確高效。

2.2、相關(guān)性分析

t檢驗(yàn)分析顯示，僅訓(xùn)練強(qiáng)度在不同受傷可能性組間有顯著差異，依據(jù)是得到的p值小于0.05（表2）。偏相關(guān)分析進(jìn)一步排除其他變量干擾，確認(rèn)訓(xùn)練強(qiáng)度與受傷可能性間的顯著線性關(guān)聯(lián)，呈現(xiàn)于表3，其中包含各特征的偏相關(guān)系數(shù)及95%置信區(qū)間，強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練強(qiáng)度的獨(dú)立重要性。

基于上述相關(guān)性分析，初步斷定訓(xùn)練強(qiáng)度是與受傷可能性最相關(guān)的因素。

3、機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立與評(píng)價(jià)

3.1、機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立

預(yù)處理后，依據(jù)探索性分析選定特征，初始化7種模型（邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、XGBoost、SVM、Bagging、KNN）并設(shè)定配置：1000樣本、6特征、隨機(jī)種子42以確保復(fù)現(xiàn)性。采用十折交叉驗(yàn)證，數(shù)據(jù)分十份輪流作為測(cè)試與訓(xùn)練集，全面評(píng)估模型性能，詳情參考圖1流程圖。

3.2、評(píng)價(jià)指標(biāo)與模型對(duì)比

（1）評(píng)價(jià)指標(biāo)。

評(píng)估七個(gè)模型性能時(shí)，采用十折交叉驗(yàn)證并記錄精確率、召回率、F1 Score及訓(xùn)練時(shí)間（表4）。鑒于數(shù)據(jù)集含1000樣本、6個(gè)特征變量及固定的隨機(jī)種子42，規(guī)模適中，十折交叉驗(yàn)證策略尤為適合，既能有效緩解過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，又提升了模型泛化能力。

具體實(shí)施中，數(shù)據(jù)集被隨機(jī)均勻分為十份，確保各份間保持原數(shù)據(jù)特性。每輪驗(yàn)證選取一份作測(cè)試集，其余九份聯(lián)合構(gòu)成訓(xùn)練集，以此訓(xùn)練模型并測(cè)試，完成一輪性能評(píng)估。歷經(jīng)十輪迭代，平均各輪結(jié)果即得模型整體性能指標(biāo)，并通過(guò)ROC曲線直觀反饋模型性能（圖2）。

（2）模型對(duì)比。

邏輯回歸快速（0.146s），AUC佳（0.932），但精確度、召回率及F1分?jǐn)?shù)稍低。決策樹(shù)訓(xùn)練迅速（0.322s）但易過(guò)擬合。XGBoost與SVM性能強(qiáng)，但訓(xùn)練耗時(shí)多（0.918s和0.434s）。Bagging平衡了各項(xiàng)指標(biāo)（精度、召回、F1：0.9828、0.893、0.909；時(shí)間：2.348s），唯抗噪及防過(guò)擬合能力一般。KNN不適大規(guī)模數(shù)據(jù)，對(duì)異常值敏感。

圖1中，XGBoost的ROC曲線位居頂點(diǎn)，顯著優(yōu)于隨機(jī)猜測(cè)，性能最優(yōu)。隨機(jī)森林緊隨其后，亦表現(xiàn)出色。邏輯回歸、支持向量機(jī)、Bagging及決策樹(shù)雖優(yōu)于隨機(jī)水平，但整體次于前兩者。KNN表現(xiàn)最末，僅微高于隨機(jī)線。綜合來(lái)看，XGBoost與隨機(jī)森林表現(xiàn)卓越，KNN和決策樹(shù)相對(duì)較弱，其余三者表現(xiàn)中等。

（3）最優(yōu)模型選擇。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)對(duì)比，隨機(jī)森林和XGBoost表現(xiàn)較好，最后隨機(jī)森林在精確率、召回率、F1 Score和AUC面積上都表現(xiàn)得相當(dāng)不錯(cuò)，且訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較短，比XGBoost略好，雖然XGBoost的ROC曲線略高于隨機(jī)森林，但是綜合選擇隨機(jī)森林模型作為預(yù)測(cè)模型相較于其他模型更優(yōu)。

3.3、隨機(jī)森林因子重要性計(jì)算與分析

隨機(jī)森林被確認(rèn)為最優(yōu)模型，特征重要性分析突出運(yùn)動(dòng)員身高、體重及訓(xùn)練強(qiáng)度為傷害預(yù)測(cè)最關(guān)鍵因素，影響權(quán)重均超0.235（圖3）。該結(jié)果強(qiáng)調(diào)了訓(xùn)練強(qiáng)度的重要性，并揭示了身高、體重的顯著效應(yīng)及其與訓(xùn)練強(qiáng)度組合形成的高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景。模型憑借捕捉非線性和交互效應(yīng)的能力，提供了更深層的分析見(jiàn)解。

原始分析指出，身高和體重對(duì)訓(xùn)練強(qiáng)度的影響各半，約50%（圖4）。但加入身高—體重交叉項(xiàng)后，二者重要性分別調(diào)整為39.8%和30.1%，交叉項(xiàng)重要性達(dá)30.1%，顯示二者的交互效應(yīng)對(duì)訓(xùn)練強(qiáng)度有重要影響，并促使特征重要性分配更加均衡。

3.4、隨機(jī)森林模型的優(yōu)點(diǎn)和優(yōu)化

隨機(jī)森林模型展現(xiàn)卓越預(yù)測(cè)效能，特別是在精確率、召回率、F1 Score及AUC方面，擅長(zhǎng)處理類別預(yù)測(cè)，雖訓(xùn)練耗時(shí)8.812s，但仍高效適應(yīng)大數(shù)據(jù)。作為集成學(xué)習(xí)模型，它憑借多決策樹(shù)集成強(qiáng)化了穩(wěn)定性和抗噪聲、過(guò)擬合能力。相比黑箱模型，隨機(jī)森林結(jié)構(gòu)明晰，易于理解與解讀，通過(guò)決策樹(shù)和特征重要性揭示預(yù)測(cè)邏輯。

本研究在控制變量環(huán)境下，優(yōu)化隨機(jī)森林超參數(shù)與特征選擇，全量特征納入。初始參數(shù)設(shè)為：樹(shù)100棵、最大深度5、最小分割數(shù)2。通過(guò)逐步調(diào)整樹(shù)數(shù)（100-1000）、最大深度（5-30）、最小分割數(shù)（2-10），最終確定最佳配置為：樹(shù)200棵、深度10、分割數(shù)4。此優(yōu)化使模型性能大幅提升，精確率0.939、召回率0.910、F1 Score 0.919，驗(yàn)證了優(yōu)化策略的有效性與實(shí)用性。

4、研究結(jié)果及討論

4.1、研究結(jié)果及優(yōu)勢(shì)

本研究運(yùn)用單變量及偏相關(guān)分析，確立訓(xùn)練強(qiáng)度為傷害風(fēng)險(xiǎn)主要影響因子。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是隨機(jī)森林模型的優(yōu)化，不僅強(qiáng)化了訓(xùn)練強(qiáng)度的關(guān)鍵作用，還辨識(shí)出身高、體重的顯著性。模型優(yōu)化后，預(yù)測(cè)性能最優(yōu)。結(jié)合精細(xì)數(shù)據(jù)分析與算法，確保模型既貼近現(xiàn)實(shí)又具普適性，有效指導(dǎo)損傷防治，并為后續(xù)研究奠定數(shù)據(jù)與方向基礎(chǔ)，推動(dòng)領(lǐng)域深入前行。

4.2、研究對(duì)當(dāng)下體育運(yùn)動(dòng)和運(yùn)動(dòng)損傷領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)意義

本研究?jī)?yōu)化的隨機(jī)森林模型成為運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測(cè)的有效工具，助力運(yùn)動(dòng)員健康管理。教練和醫(yī)療團(tuán)隊(duì)借此能監(jiān)控健康，根據(jù)身高、體重、訓(xùn)練強(qiáng)度等關(guān)鍵因素的變化預(yù)警傷害風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)施個(gè)性化訓(xùn)練策略以預(yù)防和減輕傷痛。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練強(qiáng)度的關(guān)鍵角色，促進(jìn)訓(xùn)練計(jì)劃個(gè)性化調(diào)整，確保與運(yùn)動(dòng)員狀態(tài)相符，實(shí)現(xiàn)理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)化，為運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)防提供科學(xué)數(shù)據(jù)支撐。

4.3、研究的未來(lái)實(shí)際應(yīng)用

本研究專注于運(yùn)動(dòng)員損傷預(yù)測(cè)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)減少運(yùn)動(dòng)傷害，推廣至多領(lǐng)域：醫(yī)療健康早期疾病干預(yù)、工業(yè)安全工傷預(yù)防、交通風(fēng)險(xiǎn)管理，及應(yīng)對(duì)老齡化社會(huì)、個(gè)性化分析老年人生活習(xí)慣與醫(yī)療記錄、預(yù)測(cè)健康風(fēng)險(xiǎn)、指導(dǎo)健康管理。此模型跨界應(yīng)用廣泛，不僅革新運(yùn)動(dòng)安全，亦為公共健康、工業(yè)與交通等領(lǐng)域提供安全與健康管理的新工具，展現(xiàn)跨學(xué)科技術(shù)的巨大潛力和社會(huì)價(jià)值。

4.4、討論及總結(jié)

本研究分析運(yùn)動(dòng)員損傷的個(gè)體因素，如生物屬性、訓(xùn)練管理及健康史，確認(rèn)訓(xùn)練強(qiáng)度為首要影響。通過(guò)比較七種機(jī)器學(xué)習(xí)模型并十折交叉驗(yàn)證，證明隨機(jī)森林因高預(yù)測(cè)性能適合損傷預(yù)測(cè)。研究雖側(cè)重個(gè)體因素，但也認(rèn)識(shí)到環(huán)境因素的作用，提示未來(lái)模型需綜合考量。建議模型融合以提高預(yù)測(cè)效率，并強(qiáng)調(diào)隨機(jī)森林在醫(yī)療、工業(yè)安全及交通等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用潛力。此研究不僅創(chuàng)建了運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)測(cè)模型，還推動(dòng)了其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用探索，為運(yùn)動(dòng)損傷的預(yù)防和治療提供科學(xué)指導(dǎo)，并具有重要的科研價(jià)值與實(shí)踐意義。

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作者簡(jiǎn)介：毛頓開(kāi)（2002-），男，漢族，江蘇蘇州人，本科，研究方向：體育與大數(shù)據(jù)的交叉融合。