用 AI 監控訓練負荷、預防運動傷害

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快速建議：選手常常不是被對手打敗，是被上上週的加練打敗的。訓練負荷監控要解決的就是這件事：把「我覺得他有點累」變成「他這三週的負荷比上個月高了四成」。好消息是，最有價值的那一段完全不需要買硬體，一張表單就能開始。

用 AI 監控訓練負荷、預防運動傷害的流程

先用一張表單收主觀負荷
每次訓練結束後半小時，讓球員填 0 到 10 的主觀強度（RPE），乘上訓練分鐘數就是當日負荷。Google 表單加試算表即可，零成本。記得比賽日也要收——比賽強度往往是訓練的兩倍，漏掉整份資料就失真。
算出急性慢性負荷比
用「最近一週負荷 ÷ 前四週平均負荷」當第一盞警示燈。比值明顯偏高代表訓練量短期暴增，是該多看那位選手一眼的時候。學界對算法仍有爭論，當參考而非鐵律。
資料穩定後再考慮硬體
累積至少一個賽季的紀錄後，再評估 Catapult 這類 GPS 穿戴裝置或室內用的 KINEXON 定位系統。採購前先回答一個問題：買回來之後誰負責看那些數字？沒有人解讀，穿戴裝置只是很貴的背心。
把 AI 風險警示當提醒，不當判決
Zone7 這類平台會整合負荷、體檢與傷病紀錄算出風險等級並標出觸發原因。正確用法是「去看那位選手」，不是「把他排除在名單外」。最終判斷仍要結合防護員觸診與選手回饋。

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