Không có thiết bị đeo có thể giám sát khối lượng tập luyện không?

Có thể. Chỉ số RPE (Tỷ lệ gắng sức chủ quan) nhân với số phút tập luyện là chỉ số khối lượng tập luyện kinh điển nhất, chỉ cần một biểu mẫu Google Form là có thể thu thập. Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy nó có độ tương quan khá tốt với các chỉ số khách quan, nhược điểm là đòi hỏi cầu thủ phải trung thực điền mỗi ngày.

AI có thực sự dự đoán được chấn thương không?

Chỉ có thể đưa ra xác suất, không thể đưa ra câu trả lời chắc chắn. Chấn thương là sự kiện do nhiều yếu tố gây ra, điều mô hình có thể làm là nhắc nhở bạn chú ý hơn đến một vận động viên nào đó, phán quyết cuối cùng vẫn thuộc về đội ngũ y tế và thể lực. Bất kỳ tuyên bố nào khẳng định có thể dự đoán chính xác chấn thương đều nên bị nghi ngờ.

Tỷ lệ khối lượng cấp tính trên mãn tính là gì?

Lấy khối lượng tập luyện của tuần gần nhất chia cho khối lượng trung bình của bốn tuần trước đó. Tỷ lệ này quá cao đồng nghĩa với việc khối lượng tập luyện tăng vọt trong thời gian ngắn, là chỉ số rủi ro chấn thương thường được trích dẫn. Giới học thuật vẫn còn tranh cãi về cách tính của nó, nên chỉ phù hợp để tham khảo chứ không phải là căn cứ duy nhất.

Theo dõi GPS cho các môn trong nhà có chính xác không?

Không chính xác, vì tín hiệu trong nhà kém. Các môn trong nhà cần dựa vào cảm biến quán tính kết hợp với trạm định vị tại nhà thi đấu, ví dụ như hệ thống định vị băng thông siêu rộng (UWB), chi phí và cách triển khai hoàn toàn khác biệt so với ngoài trời, cần phải xác nhận điều kiện nhà thi đấu trước khi đưa vào áp dụng.

Quản lý khối lượng tập luyện bằng AI: Phòng ngừa chấn thương thể thao chuyển từ "dựa vào cảm giác" sang "nhìn vào con số"

Các đội bóng chuyên nghiệp từ lâu đã sử dụng thiết bị cảm biến đeo trên người để quản lý khối lượng vận động của vận động viên, nhưng đa số các đội bóng ở Đài Loan vẫn dựa vào kinh nghiệm của nhân viên y tế. Bài viết này giải thích nguyên tắc giám sát khối lượng tập luyện, khả năng thực tế của dự đoán rủi ro chấn thương bằng AI, cách các đội không có ngân sách bắt đầu chỉ với một bảng tính, cùng ba điều dễ bị hiểu lầm nhất.

Một HLV thể lực dẫn đội tại các trường đại học từng nói với tôi một câu mà tôi ấn tượng rất sâu sắc: "Cầu thủ của chúng ta không bị đánh bại bởi đối thủ, mà bị đánh bại bởi buổi tập tăng cường từ tuần trước."

Anh ấy đang ám chỉ một tình trạng rất tiêu biểu — trước trận đấu thì căng thẳng, HLV tăng khối lượng tập luyện, cầu thủ cũng muốn tập nhiều hơn, kết quả là một tuần trước trận đấu lại có người bị căng cơ. Sau sự kiện đó, ai nấy đều nói rằng "đúng là xui xẻo".

Thực ra đó không phải là may rủi. Điều đó hoàn toàn có thể nhìn thấy trước.

Tải trọng tập luyện rốt cuộc đang đo lường điều gì?

"Tải trọng" (load) trong khoa học thể thao chia làm hai loại: Tải trọng ngoài (external load) là những gì bạn thực sự đã làm (chạy được mấy cây số, mấy lần bứt tốc, nâng tạ nặng bao nhiêu), còn Tải trọng trong (internal load) là cơ thể phải gánh chịu bao nhiêu (nhịp tim, cảm giác mệt mỏi, trạng thái hồi phục).

Cùng chạy năm cây số, nhưng ngày thiếu ngủ sẽ tạo ra gánh nặng hoàn toàn khác đối với cơ thể. Đây là lý do tại sao chỉ nhìn vào giáo án tập luyện là chưa đủ.

Cách làm phổ biến ở các đội chuyên nghiệp là cầu thủ mặc áo vest, các cảm biến GPS và cảm biến quán tính bên trong sẽ ghi lại quãng đường chạy, số lần tăng giảm tốc, và tải trọng va chạm.Catapult là cái tên phổ biến nhất trong lĩnh vực này, với hơn bốn nghìn đội trên toàn cầu đang sử dụng. Đối với các môn thể thao trong nhà do không bắt được tín hiệu GPS, người ta chuyển sang sử dụng định vị băng tần siêu rộng (UWB), công nghệ của KINEXON chính là bộ công cụ mà NBA và NFL đang sử dụng.

Vai trò của AI ở đây có thể khác với những gì bạn nghĩ

Nhiều người cho rằng chức năng của AI là "dự đoán ai sẽ bị thương". Lập luận này quá mức lý tưởng hóa.

Thực tế, những nền tảng như Zone7 đang làm là tổng hợp dữ liệu mà đội bóng vốn đã có sẵn — tải trọng tập luyện, kiểm tra thể lực, lịch sử chấn thương trong quá khứ — để tính toán mức độ rủi ro của từng cầu thủ, đồng thời đánh dấu những yếu tố nào đã kích hoạt cảnh báo.

Sự khác biệt nằm ở đâu? "Cầu thủ này tuần sau sẽ chấn thương" là một lời tiên tri, còn "Cầu thủ này trong ba tuần gần đây có tải trọng liên tục ở mức cao, và lần trước có tình trạng tương tự thì hai tuần sau đã xảy ra chấn thương" là thông tin. Vế đầu tiên không đáng tin, nhưng vế sau rất hữu ích.

Hơn nữa, việc này có một tiền đề thường bị bỏ quên: Mô hình phụ thuộc vào dữ liệu. Nếu đội bóng trước đó không ghi chép có hệ thống về khối lượng tập luyện và chấn thương, thì mấy tháng đầu mới áp dụng thực chất là đang bổ sung dữ liệu, chứ không phải đang nhận các đề xuất. Đây cũng là lý do tại sao nhiều đội bóng mua hệ thống về nhưng lại thấy vô dụng — không phải hệ thống vô dụng, mà là chưa có dữ liệu để học hỏi.

Các đội bóng không có ngân sách có thể bắt đầu như thế nào?

Một bộ thiết bị đeo có giá lên tới hàng trăm nghìn Đài tệ, hầu hết các đội tuyển trường học và đội bóng nghiệp dư tại Đài Loan không đủ khả năng chi trả. Nhưng phần giá trị nhất của việc giám sát tải trọng thực ra không cần đến phần cứng.

Định mức cường độ vận động chủ quan (RPE) nhân với thời gian tập luyện, chính là chỉ số tải trọng tập luyện đã được khoa học thể thao sử dụng trong nhiều thập kỷ. Cách làm đơn giản đến mức buồn cười:

Nửa tiếng sau khi kết thúc mỗi buổi tập, cho cầu thủ điền điểm số cường độ chủ quan từ 0 đến 10.
Nhân với số phút tập luyện để ra tải trọng trong ngày.
Cộng dồn thành tải trọng tuần.
Tính toán "Tải trọng tuần gần nhất ÷ Tải trọng trung bình 4 tuần trước".

Mục thứ tư chính là tỷ lệ tải trọng cấp tính trên mãn tính (ACWR) thường được trích dẫn. Nếu tỷ lệ này chênh lệch rõ rệt, điều đó có nghĩa là khối lượng tập luyện tăng vọt trong ngắn hạn, và đó là lúc cần phải chú ý nhiều hơn. Giới học thuật vẫn đang tranh cãi về cách tính toán của chỉ số này, nhưng đối với một đội bóng cấp cơ sở làm ngọn đèn cảnh báo đầu tiên, thế là đã đủ dùng.

Một biểu mẫu Google, một bảng tính (spreadsheet), cộng với việc bạn sẵn sàng dành ra năm phút mỗi ngày để liếc nhìn, là có thể bắt đầu được rồi.

Ba điều dễ bị hiểu lầm nhất

Thứ nhất, dữ liệu không đưa ra quyết định. Hệ thống hiện đèn đỏ là để nhắc nhở bạn đi kiểm tra cầu thủ đó, chứ không phải bắt bạn trực tiếp loại họ ra khỏi danh sách. Phán quyết thực tế phải kết hợp với việc thăm khám của nhân viên y tế (PHYSIO), phản hồi chủ quan của cầu thủ và tầm quan trọng của trận đấu.

Thứ hai, tải trọng ngày thi đấu thường bị bỏ sót. Nhiều đội bóng chỉ ghi chép việc tập luyện, nhưng cường độ trong trận đấu thường gấp đôi buổi tập. Nếu bỏ sót phần này, toàn bộ tải trọng tích lũy sẽ bị sai lệch.

Thứ ba, sự hồi phục khó ghi chép hơn việc tập luyện. Giấc ngủ, dinh dưỡng, áp lực học tập, tình cảm — những yếu tố này có tác động rất lớn đến các vận động viên lứa tuổi thanh thiếu niên, nhưng hầu như không xuất hiện trong bất kỳ hệ thống tải trọng nào. Các HLV có kinh nghiệm đều biết rằng, trạng thái gần đây của một đứa trẻ nào đó không bình thường, phần lớn không liên quan đến giáo án tập luyện.

Tình hình thực tế tại Đài Loan

Thể thao chuyên nghiệp Đài Loan những năm gần đây đã bắt đầu áp dụng việc giám sát tải trọng, nhưng cấp cơ sở vẫn phổ biến ở mức "nhân viên y tế phán đoán dựa vào kinh nghiệm". Điều này không phải vì HLV không coi trọng, mà là vấn đề cấu trúc nguồn lực: một nhân viên y tế có thể phải chăm sóc cùng lúc ba đội bóng, hoàn toàn không có thời gian để theo dõi dữ liệu dài hạn.

Tôi cảm thấy có hai con đường thiết thực hơn.

Con đường thứ nhất là hãy lưu trữ dữ liệu lại trước. Cho dù hiện tại bạn chưa biết phân tích, hãy dùng biểu mẫu đơn giản để ghi chép khối lượng tập luyện và chấn thương, một năm sau bạn sẽ có một bộ dữ liệu mà không ai khác có được. Chi phí cho việc này gần như bằng không, nhưng giá trị sẽ tích lũy theo thời gian.

Con đường thứ hai là hợp tác với các khoa thể chất của các trường đại học. Năng lực nghiên cứu về khoa học thể thao của Đài Loan thực ra khá tốt, sinh viên khoa thể chất cần dữ liệu thực tế để làm nghiên cứu, còn đội bóng cần người phân tích dữ liệu, đây là sự kết hợp đôi bên cùng có lợi. So với việc tự mình mày mò, tìm một nghiên cứu sinh để hợp tác thường sẽ đi nhanh hơn.

Về việc mua sắm thiết bị, lời khuyên của tôi là hãy đặt ra một câu hỏi trước: Mua về rồi thì ai sẽ là người xem những con số đó? Không có ai chịu trách nhiệm giải mã, thì thiết bị đeo cũng chỉ là một đống áo vest đắt tiền. Câu nói này nghe có vẻ cay nghiệt, nhưng đây là cái bẫy mà tôi thấy nhiều đội bóng mắc phải nhất.

Tổng kết và nhận xét từ TheAI学院

Về vấn đề phòng ngừa chấn thương thể thao, thứ đắt đỏ nhất chưa bao giờ là thiết bị, mà là cái giá phải trả khi một cầu thủ chủ chốt nghỉ thi đấu sáu tuần. Các đội chuyên nghiệp tính toán rất rõ ràng nên họ mua; các đội cơ sở không kham nổi nên đành phải dựa vào kinh nghiệm — nhưng thực ra ở giữa khoảng cách đó có một mảng lớn có thể được bù đắp bằng phương pháp thủ công.

Nhận xét: Giá trị thực sự của việc giám sát tải trọng không nằm ở việc dự đoán tương lai, mà nằm ở việc biến câu nói "Tôi cảm thấy cậu ấy hơi mệt" thành "Tải trọng của cậu ấy trong ba tuần này cao hơn 40% so với tháng trước". Vế trước không thể thảo luận, nhưng vế sau thì có thể.

Đề xuất cụ thể dành cho độc giả: Tháng này hãy bắt đầu thu thập RPE. Một biểu mẫu, năm phút sau mỗi buổi tập, kiên trì trong suốt cả mùa giải. Đến một ngày khi bạn có thể đối chiếu các con số để nói với HLV rằng "Tải trọng tuần trước của cậu ấy gấp đôi bình thường", bạn sẽ hiểu được giá trị của việc này — mà lúc đó bạn vẫn chưa tốn một đồng nào.

Đọc thêm: Quy trình phân tích video trận đấu thể thao bằng AI dành cho các đội bóng cấp cơ sở, Cẩm nang sự nghiệp phân tích dữ liệu thể thao, còn đối với nhóm người tập thể hình có thể tham khảo Cẩm nang kế hoạch tập thể hình bằng AI.

Nguồn dữ liệu

(Bài viết này được tổng hợp dựa trên thông tin công khai, không cấu thành khuyến nghị về y tế hoặc đơn thuốc tập luyện, các vấn đề chấn thương của vận động viên xin vui lòng tham khảo ý kiến của chuyên gia.)