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精准运动科学：解锁运动员表现与健康的数据分析新前沿前置概念科普：走进运动科学的数据分析世界
在探索这篇论文之前，我们先来扫清一些专业术语的障碍，让每个人都能轻松理解其中的核心内容：
术语
通俗解释
在运动中的作用
数据 analytics
对收集到的数据进行分析，找出规律并用于做决定
比如分析运动员的训练数据，决定如何调整训练计划
普适计算（pervasive computing）
让计算机设备融入生活，随时随地进行计算和数据收集
运动员戴着的智能手表，实时监测心率等数据就是其应用
可穿戴设备（wearables）
可以穿戴在身上的智能设备，像智能手环、运动手表等
监测运动员的运动步数、睡眠情况、心率变化等
精准医学（precision medicine）
根据每个人的具体情况，制定个性化的医疗方案
类比到运动中，就是根据每个运动员的身体状况制定训练和健康管理计划
相对能量不足综合征（RED-S）
运动员摄入的能量不够消耗，导致身体出现一系列问题
可能会让运动员月经不调、骨头变脆、免疫力下降等
术语
通俗解释
在运动中的作用
简单来说，精准运动科学就是把数据分析、可穿戴技术等结合起来，为每个运动员量身打造训练、恢复和健康管理的方案，让运动员在表现和健康之间达到最佳平衡。
文章基本信息
这篇文章的标题是《Precision Sports Science: What Is Next for Data Analytics for Athlete Performance and Well-Being Optimization?》（精准运动科学：运动员表现和健康优化的数据分析下一步是什么？），于2024年4月16日发表在《Applied Sciences》期刊上。作者是维也纳大学体育科学与大学体育中心的Juliana Exel和皇家墨尔本理工大学STEM学院的Peter Dabnichki。
文章主要探讨了在精英体育领域，如何利用普适计算和数据分析来平衡运动员的表现和健康需求，还讨论了当前在运动表现优化和运动员健康福祉方面的进展，以及未来的发展方向。
论文整体结构
这篇论文的结构清晰，层层递进，主要分为以下几个部分：
引言：介绍运动分析的起源、发展以及当前存在的问题
精英运动表现优化：探讨数据分析在提升运动表现、装备设计、团队选拔等方面的应用，以及博彩业与运动分析的关系
精英运动员的健康与福祉：分析可穿戴设备和数据分析在评估运动员身体活动、睡眠、营养、月经周期和训练准备度等方面的作用
精英体育中个体分析的未来：以运动员为中心的分析方法，提出借鉴精准医学的框架
结论与展望：总结全文，对精准运动科学的未来进行展望
引言：介绍运动分析的起源、发展以及当前存在的问题
精英运动表现优化：探讨数据分析在提升运动表现、装备设计、团队选拔等方面的应用，以及博彩业与运动分析的关系
精英运动员的健康与福祉：分析可穿戴设备和数据分析在评估运动员身体活动、睡眠、营养、月经周期和训练准备度等方面的作用
精英体育中个体分析的未来：以运动员为中心的分析方法，提出借鉴精准医学的框架
结论与展望：总结全文，对精准运动科学的未来进行展望
运动分析是一个相对较新的领域，包含了与体育相关的各种不连贯的分析。这个术语对于不同的体育利益相关者来说，含义各不相同。
运动分析的早期应用可以追溯到广播公司，他们发现运动分析能够通过提供更深入的性能指标和球员统计数据，来增强观众的观看体验，这不仅丰富了观众对特定运动的参与度，还帮助他们理解比赛的动态。
很快，体育管理者和球探也意识到了运动分析在性能评估和预测方面的潜力，如今它已成为体育战略管理和人才挖掘的重要组成部分。
在运动科学领域，统计学几乎从近一个世纪前该领域出现时就无处不在。在当代研究中，可靠的统计验证是在知名期刊上发表成果的前提，这些统计原理是从医学、社会科学和人文学科等领域改编而来，以满足运动科学的需求。
但运动科学研究面临一个常见的挑战，就是依赖小群体样本，这是由体育驱动的研究中固有的特定选择标准所导致的。与通常有大量参与者的医学研究不同，运动科学经常需要处理有限的群体规模和个体数据的有限可访问性，这使得传统的统计分析变得复杂。
数据 analytics 引入运动科学，标志着一种转变，它能够适应运动科学固有的限制，并利用更小、更专业的数据集的潜力。然而，与传统的统计方法相比，数据 analytics 的整合一直是零星的。
本文的重点就是那些从运动分析的实施中受益的精英体育领域，主要从三个部分进行讨论：第一部分是精英运动表现优化，探讨数据分析在提高表现、装备设计和团队成员招募与选拔方面的最新进展，以及博彩业如何依赖和发展体育分析；第二部分是精英运动员的健康与福祉，讨论可穿戴设备和数据分析如何用于评估身体活动和久坐行为、睡眠和昼夜节律、营养和饮食行为、月经周期以及训练/表现准备度；第三部分认为，管理者要增强决策能力，一个关键问题是所获取信息和决策过程的标准化，同时引入一种适应性强、个性化的方法，并提出和讨论可能解决这一问题的新理论和实践方法，确定精准医学是一种推荐的方法。
二、精英运动表现优化
在过去几十年里，运动员的表现取得了惊人的进步，将所需的表现水平推向了人类能力的极限，比如马拉松跑接近2小时大关。1987年的女子跳高世界纪录和1985年的女子400米世界纪录就是这种极限的证明。
因此，精英运动表现实际上已经成为边际收益的科学，这意味着运动员需要在特定时期的特定场合达到最佳状态。最佳状态的定义并不容易，因为它是一个动态的状态，受训练、健康和生活方式等众多因素的影响。
每种体育比赛的性质都为最佳表现的定义提供了框架。在整个赛季中积累积分的运动中，至关重要的是在赛季前注重培养耐力，使运动员能够克服众多比赛、时区变化和不同气候条件带来的挑战。随着比赛的临近，重点会转向完善特定运动的表现参数，尽管管理不可避免的表现波动的挑战依然存在，奥运会比赛中就很明显，比如网球项目中，头号种子选手很少能获得金牌。
此外，实施有效的监测和及时干预措施至关重要，尤其是考虑到处于巅峰状态的运动员往往更容易受到病毒感染等问题的影响。接下来的部分将重点介绍数据 analytics 有助于实现这种最佳表现水平的最有前景的领域。
2.1 用于提高表现的数据 analytics
数据 analytics 主要用于将不同表现元素的执行与期望的表现结果联系起来。例如，有许多研究将网球运动员的身体形态与发球的速度和准确性、短跑运动员的起跑蹬地以及篮球罚球联系起来。
尽管这些结果很有价值，但它们并不总是能为表现提升提供明确的指导，因为它们是群体分析的结果，可能不会对特定运动员有帮助，即使该运动员是群体的一部分（例如，如果该运动员是一个积极的异常值）。
简而言之，研究人员在为广大运动员群体建立有效的教练基本原则方面相当成功，但在支持个别运动员（即改进和微调他们的技能以达到其自然极限）方面则不太成功。当前技术、可穿戴设备，特别是人工智能工具的进步，能够促进密集和快速的反馈，进而帮助运动员取得卓越的运动表现。
Cizmic等人的研究就很好地说明了这一点，该研究展示了智能设备如何在体育分析的帮助下演变为场上辅助教练，成为更广泛的教练系统的一部分。这些分析是作为系统核心的分类算法的支柱。作者认为，这是运动分析实施的未来趋势，它将扩大那些获得较少支持的运动员获得间接专家支持的机会，并帮助他们自我支持和提高。相对低成本的设备和软件将帮助那些在专业人员资金方面获得较少的运动员获得适当的支持并保持竞争力，这是一个令人着迷的前景。
在上述两种情况下，我们都能看到，对各自运动项目的深入了解被用来微调和验证软件的结果，并实现高度的可变性。有些要求本质上是相互矛盾的，例如，在某些情况下，从更高水平的成就来看，表现的提高可能会显著增加受伤的风险，这可能是由于人体某些部位的机械负荷增加或生理需求减轻所致。
网球、自行车和滑雪等运动的装备设计经历了技术革命，改变了运动员的表现和身体需求。有时，在为了表现而牺牲安全性的情况下，会出现高受伤率时期。众所周知，大型新拍面的强力网球拍缩短了几位顶级选手的职业生涯，尤其是顶级女选手。
2.2 装备设计与选择
运动装备设计需要满足三个主要目标：提高性能、改善安全性和预防伤害。
其中一些要求本质上是相互矛盾的。例如，为实现更高水平的性能而进行的改进，可能会由于特定身体部位的机械负荷增加或生理需求升高而显著增加受伤风险。在网球、自行车和滑雪等运动中，装备设计经历了技术革命，改变了运动员的表现水平和身体需求。这偶尔会导致高受伤率时期，因为为了提高性能而牺牲了安全性。
众所周知，强力网球拍的更大拍面缩短了几位顶级选手的职业生涯，特别是在排名最高的女运动员中。
随着尖端材料的不断发现和利用，以及技术和计算机辅助设计的创新，装备设计得到了快速发展。然而，设备的选择过程在很大程度上仍然是保密的，关于其对性能、比赛结果以及可能与所使用设备相关的伤害的具体影响的研究很少。这种设备选择的缺乏透明度，部分原因可以归咎于行业内的保密政策。但是，也不应忽视赞助可能带来的潜在负面影响，赞助可能迫使运动员使用并非最适合他们的特定品牌。
本文作者个人观察到，在自行车、网球、赛艇和冰道运动等项目中，装备选择是通过性能分析和积极的用户反馈来精心进行的。然而，据作者所知，在这一领域对分析工具的使用有限。由于缺乏已发表的结果，以及保密协议禁止披露作者自己研究中的设备数据，因此无法在本文的后半部分提供更详细的分析，而这些分析本可以用于知情决策和评估。最终，我们所拥有的系统使我们能够进一步发展当前的知识和相关实践。重要的是，这包括那些可以在实验室外使用并让运动员积极参与这一过程的系统。此外，在这些工具的帮助下，运动员可以在一个能够检测负面和正面发展的系统的支持下，致力于个人改进，而不会过于规定性。
然而，这种发展的成功只能通过在各个运动项目中的普及来实现，以建立一个大型数据库，最重要的是，通过发表结果来确保透明度和知识增强。
作者指出，普适计算和可穿戴技术与运动分析的整合，可以显著加深我们对运动员与其装备之间的相互作用及其对表现和 injury prevention 的影响的理解。Baca等人的研究对这一主题进行了深入讨论，而运动分析的更多应用将加速这一发展，突出运动分析的先进应用如何推动这些改进。作者相信，运动装备和服装的个性化和优化选择是最大限度地减少危及职业生涯的伤害的关键。然而，该领域缺乏关注运动员长期影响的纵向研究，因为主要焦点往往仍然是即时结果，而不是整体影响。
要说服运动员和管理者为了安全或避免 injury 而牺牲表现，当然是非常困难的。尽管如此，以统计原理为核心的当代设计方法，如田口方法和质量设计原则，提供了一种更平衡的方法，前提是有足够的数据来完善分析工具。再次强调，一个主要障碍是缺乏透明度，因为保持秘密的主要目标是获得竞争优势。
2.3 博彩业与体育分析
体育管理者和球探很快就注意到了使用体育分析进行性能分析的潜力，他们现在广泛使用分析来进行评估和预测。然而，有趣的是，尽管博彩业处于这一领域的前沿，并且经历了显著的增长和创新，但在学术研究中却在很大程度上被忽视了。博彩业的业务性质要求他们走在前列，这就需要通过先进的体育分析和统计方法生成高度准确的性能预测和全面的趋势分析。
广播、管理和博彩领域在这一部门占据了大部分投资，吸引了各种各样的咨询公司、初创企业和组织良好的企业联盟。这些实体致力于开发和推进适合其特定需求的分析工具，这反过来又导致了该行业的争议性声誉。与许多其他分析应用一样，企业接管了未完成的研究，并将其商业应用于无数领域。值得注意的是，很少有出版物详细说明开发者所实施的确切统计方法。
Szymanski在其开创性著作《体育分析：科学还是炼金术？》中完美地捕捉到了这个问题。Szymanski批评了许多开发者倾向于对其方法保密，缺乏透明的科学证据和支持。他的论点令人信服且有充分的根据。尽管最近有像Charles Mountifield这样的人提出了反驳论点，但作者同意Szymanski的观点，即体育分析工具应该经过严格和批判性的科学评估，以确保其可信度和有效性。
2.4 团队成员的招募与选拔
像奥运会这样的重大体育赛事每四年举办一次，它们对公共当局和私人赞助商的资金决策有着重大影响。这就给体育管理机构带来了巨大的责任，他们必须选拔最有可能在这些精英水平赛事中取得顶尖成绩的运动员，有时甚至会优先考虑这一点，而不是运动员的历史表现。
那种通过简单的淘汰赛来选拔代表的日子已经一去不复返了，因为这种方法不仅简单化，而且不能充分支持运动员的准备工作，还容易受到法律挑战，例如运动员因个人或健康问题无法在选拔日参赛时就可能出现这种情况。
尽管在这些选拔过程背后使用了大量的分析方法，但并没有普遍接受的方法。分析只是辅助决策的工具，而不是唯一的决定因素。最终，决定权往往在于管理层，他们可能没有义务为自己的选择提供理由。
十多年前，Le Gall等人概述了几项评估性能的标准，概括了科学合理的选拔过程和相关的高性能支持计划的基本原理。这些原则在实践中不断发展，并已成为团队绩效管理不可或缺的一部分。尽管这些原则最初是为足球运动员设计的，但它们广泛适用于大多数团队运动。
这些原则可以概括为：
创建基线档案：为每个团队成员创建基线档案涉及一系列复杂的参数，形成一个多维的超曲面，类似于生物体内稳态，其中也包括运动员的基线稳态状态。
监测健康状况：强调运动员健康和心理状态的重要性，这一原则承认运动员在身体健康、心理无负担时表现最佳。忽视这一方面可能会对运动员的福祉造成严重后果。
训练干预的客观评估：这涉及到批判性地评估训练干预的有效性，超越教条式的做法，转向以定量分析为支持的个性化调整。将干预措施与性能结果相关联的复杂性，需要深入理解潜在过程以及同行输入和审查的重要性。
跟踪长期表现：分析表现波动以确定潜在原因至关重要。这种多因素分析考虑了环境、生理、心理、健康因素以及昼夜节律等生物变异，强调了严格和持续监测与分析的必要性。
使性能能力与比赛需求保持一致：这是有争议的，经常导致教练和官员面临摩擦和压力。提供基于证据的建设性反馈有助于减轻对运动员的心理影响。尽管分析可能仍然涉及不确定性，但它也可以为教练提供必要的信心，以促进他们的工作。
解决不足并增强优势：平衡弱点的改进和优势的增强是复杂的，因为运动员的能力受到众多因素的影响。在某些情况下，弱点可能会阻碍优势的发展，例如，力量型运动员缺乏耐力会影响他们维持高强度训练的能力。
创建基线档案：为每个团队成员创建基线档案涉及一系列复杂的参数，形成一个多维的超曲面，类似于生物体内稳态，其中也包括运动员的基线稳态状态。
监测健康状况：强调运动员健康和心理状态的重要性，这一原则承认运动员在身体健康、心理无负担时表现最佳。忽视这一方面可能会对运动员的福祉造成严重后果。
训练干预的客观评估：这涉及到批判性地评估训练干预的有效性，超越教条式的做法，转向以定量分析为支持的个性化调整。将干预措施与性能结果相关联的复杂性，需要深入理解潜在过程以及同行输入和审查的重要性。
跟踪长期表现：分析表现波动以确定潜在原因至关重要。这种多因素分析考虑了环境、生理、心理、健康因素以及昼夜节律等生物变异，强调了严格和持续监测与分析的必要性。
使性能能力与比赛需求保持一致：这是有争议的，经常导致教练和官员面临摩擦和压力。提供基于证据的建设性反馈有助于减轻对运动员的心理影响。尽管分析可能仍然涉及不确定性，但它也可以为教练提供必要的信心，以促进他们的工作。
解决不足并增强优势：平衡弱点的改进和优势的增强是复杂的，因为运动员的能力受到众多因素的影响。在某些情况下，弱点可能会阻碍优势的发展，例如，力量型运动员缺乏耐力会影响他们维持高强度训练的能力。
职业足球（通常称为 soccer）是在体育分析开发方面投入最多的运动之一，并将其用于各种目的，因为球员是每个俱乐部最有价值的资产。俱乐部经理已经认识到需要为这些资产提供专门的护理和支持。因此，先进的俱乐部已经实施了诸如睡眠和营养监测、心理支持和评估等措施，以提高球员表现和福祉。
作者认为，原则上，特别是在民主环境中，这些信息应在合理的时间后（即一个奥运周期）公开，以促进开放式学习和最佳实践的分享。保密不利于进行合理和客观的评估，提高透明度可能会显著有益于体育分析和运动员管理领域。
除了组织和评估运动员外，他们的准备工作还涉及训练之外的个人福祉方面。这一方面不仅对他们当前的表现至关重要，而且在他们的长期发展中也发挥着重要作用。接下来的部分将深入探讨运动员支持和发展的个人层面，探索如何定制这种支持以实现最佳结果。根据个人需求定制支持对于解决运动员的整体福祉至关重要，确保他们在身体和心理上都为最佳表现和成长做好准备。
三、精英运动员的健康与福祉
在追求运动卓越的过程中，精英运动员会为比赛表现进行细致的身体和情感准备。然而，运动员的整体福祉——包括身体、心理和社会层面——直接影响他们的整体健康，进而影响他们的比赛表现。这意味着，对运动员健康的全面看法必须将运动员作为表演者和作为个人整体考虑。这体现了运动表现的复杂性和多学科性，因此，解决复杂的多学科问题需要同样复杂的多学科解决方案。
从运动员作为表演者的角度来看，训练负荷、受伤和体能之间的关系决定了运动员能否达到最佳表现，而这在很大程度上取决于是否设计了适当的训练计划。因此，监测训练负荷，特别是关注运动员准备承受的负荷比率，至关重要。
从运动员作为个人的角度来看，值得注意的是，运动员醒着的时间中，高达80%用于训练之外的活动。因此，运动员的生活方式会对他们的整体健康和福祉产生影响。例如，身体行为，包括身体活动水平、久坐行为和睡眠，都是运动员生活方式的一部分，人们从这些方面来理解这一特定人群中潜在的恢复策略和与健康相关的风险因素。此外，营养考虑在优化训练适应性方面发挥着重要作用，饮食行为是运动员健康的一个重要关注点。虽然关于月经周期对女性训练适应性和表现的潜在影响仍在争论中，但很明显，女性运动员的健康状况与其月经周期特征有关。
因此，对训练外时间的检查应该揭示与训练适应性以及运动员健康和福祉相关的重要信息。当与训练和比赛表现结果相结合时，训练外数据应该作为一种全面的筛查工具，提供对运动员整体情况的细致了解。尽管普适计算和数据分析在运动表现中的应用最近已经成熟，能够处理大量信息，但学者和从业者之间仍在不断讨论如何真正利用这些数据来为训练过程中的决策提供信息。虽然技术能力已经具备，但作者认为，信息和决策支持系统中存在的差距仍然影响着在预测性和规定性见解方面可以实现的个性化水平。
在本文的第一部分，作者指出训练外活动与运动员的健康和福祉直接相关。作者注意到最近的普适技术和数据分析方法涉及对身体行为特征、睡眠和昼夜周期、营养和饮食行为、月经周期以及准备状态的评估和分析。在第二部分，作者从医疗领域汲取灵感，探讨如何应用精准医学框架来帮助建立标准化的性能/健康描述，实现更好的诊断，以及更个性化的预测和数据驱动的处方能力。
4.1 身体活动（PA）和久坐行为（SB）特征
普适计算和数据分析在量化身体行为（如身体活动水平和久坐行为）方面发挥着核心作用，能够对其进行详细描述。可穿戴智能系统领域，特别是采用传感器融合技术的系统，培育了一个成功的商业市场，专门开发用于事件检测的惯性测量单元和算法，以及自由生活活动中的能量消耗估计——这一领域通常被称为活动记录法。
根据世界卫生组织的一般建议，个人每周应至少积累150分钟的中等强度有氧运动、75分钟的高强度有氧运动，或两者的等效组合。这些指南旨在降低死亡率，并为普通人群带来显著的健康益处。然而，重要的是要注意，人们可能会错误地认为精英运动员属于拥有健康身体行为的群体。
许多研究已经系统地量化了不同运动项目、技能水平、年龄和性别的运动员的身体活动和久坐行为量。尽管如此，研究表明，运动员不一定就积极运动，但可能达到每周推荐的身体活动量，同时也有令人担忧的久坐行为水平。
大多数情况下，运动员表现出大量的久坐和轻度活动以及长时间坐着，超过了非运动员的水平。无论积累的身体活动量如何，身体行为特征都能预测健康风险因素。尽管运动员通常寿命更长，特别是在耐力型运动中，但必须认识到，缺乏身体活动和过度久坐与慢性疾病的发展有关。这强调了理解和解决运动员群体中观察到的身体行为模式对于全面健康管理的重要性。
在训练外平衡身体活动和久坐行为似乎具有挑战性。虽然被动恢复被认为是训练计划的一部分，但它也有可能导致对表现有害的整体生活方式。例如，久坐时间的增加与运动员的 adiposity（肥胖）增加有关。有人可能会问，是否有任何干预措施使用普适计算和数据分析来操纵和修改身体行为特征，以提高表现和健康。尽管文献中存在成功的评估和分析，但明显缺乏旨在实现这种改变的干预措施。
最近有人尝试探索可穿戴设备的通知系统的效果，该系统结合了触觉和/或视觉反馈来跟踪与身体活动和久坐行为特征相关的信息。这种旨在影响用户行为和心态的方法，对积极运动的人显示出积极的结果。然而，当应用于运动员时，结果表明，提醒运动并没有影响他们训练外的身体行为特征或训练反应。
认识到诸如监测器的身体活动警告等独立干预措施的局限性，对于鼓励采用多组件策略至关重要。将设备与社交媒体附属应用程序相结合，包括信息反馈、社会比较和目标设定等潜在选项，已成功提高了在普通人群中的干预效果。需要进一步的研究和创新来开发考虑精英运动员独特挑战和要求的量身定制的干预措施。
4.2 睡眠和昼夜系统
睡眠质量也成为运动员恢复问题和健康的核心。睡眠受昼夜系统调节，传统上被视为恢复过程的重要组成部分。睡眠不足会导致大脑功能受损，影响表现中的决策。此外，它还与代谢问题、免疫系统功能受损、肌肉修复有关，并且可能还会引发过度训练症状，这表明它对生理健康有更广泛的影响。
睡眠、恢复和表现之间的关系取决于睡眠阶段（昼夜时间）、持续时间和质量。最近的一项综述指出，客观参数（使用活动记录法测量的睡眠效率、潜伏期、觉醒次数和总觉醒持续时间）和主观参数（匹兹堡睡眠质量指数、李克特量表、利物浦时差问卷和RESTQ）都能有效监测运动中的睡眠质量。
客观测量涉及使用基于加速度计和心率光体积描记法的可穿戴跟踪器。然而，正如最近的讨论中所强调的，使用惯性测量单元及其内置算法准确检测关键睡眠时间点仍然存在重大挑战。此外，许多领先传感器品牌的原始数据获取受限，这进一步复杂化了睡眠模式的深入分析和控制，对优化运动员表现和恢复的睡眠构成了障碍。
尽管人们认识到睡眠的重要性，但无论运动类型如何，精英运动员的总睡眠时间通常都少于非运动员。最近的研究结果表明，中高强度的训练外身体活动，加上中高强度的训练反应，可能与睡眠质量下降有关。一项有趣的研究提出了一个统计软件包，该软件包结合了无监督聚类算法来分析来自问卷的运动员睡眠质量数据。这种方法允许根据不同特征对运动员进行分组，设定阈值，并实现个性化的建议。
在这种提出的方法中，整体睡眠质量差且睡眠行为令人担忧的运动员被归类为优先组。对这一组的建议可能包括客观监测和使用认知行为疗法来减轻睡前焦虑。对于那些因睡眠习惯和环境因素而出现睡眠障碍的运动员，建议通过日记和访谈进行监测，以确定 bedtime和起床时间不一致的原因。低优先级分数的运动员将被建议保持其睡眠习惯，并进行定期评估。探索基于这种评估方法的干预计划在将运动员从高优先级和中优先级组转变为低优先级组方面的有效性将是有意义的。这可以为有针对性的干预措施对改善精英运动员的睡眠质量和整体福祉的影响提供有价值的见解。
4.3 营养和饮食行为
营养是影响运动员表现、健康和福祉的另一个重要因素。摄入的营养物质可以在调节肌肉对耐力和阻力训练的适应性的细胞信号通路中发挥关键作用。例如，碳水化合物和人体工学酸（如咖啡因、肌酸、碳酸氢钠和β-丙氨酸）的消耗被认为是提高表现不可或缺的部分。此外，膳食补充剂的使用很普遍，原因多种多样，从维持健康到提高表现不等。
周期化营养的概念经常被强调为最大化表现的优化策略。它涉及有计划、有目的地使用必需的微量和常量营养素，以增强针对个别锻炼或定期训练计划的适应性。
营养领域拥有丰富的描述性、规定性和预测性知识，可以实现反应的个性化，以提高运动表现。文献提供了许多建议，例如考虑耐力或力量依赖性运动、训练强度和条件，以及杂食性和素食营养对身体表现的影响。尽管文献中有丰富的知识，但大数据分析和普适计算在促进体育营养领域的获取和监测方面尚未在体育运动中引起足够的兴趣。
随着可穿戴设备和数据分析的不断进步，通过个性化和数据驱动的营养策略进一步优化运动员的表现、健康和福祉的创新解决方案具有巨大潜力。其中一个可以从这些进步中受益的关键方面是对摄入物质的 doping控制。运动员必须警惕药物和补充剂使用的安全性和允许性，符合反兴奋剂机构的政策。通过分析营养模式来监测膳食摄入量的数据驱动方法可以在遵守反兴奋剂政策方面发挥作用，确保符合规定。这不仅支持运动员的诚信，也是保护他们健康和福祉的积极措施。
低能量可用性（LEA）是指运动员的营养能量摄入与运动消耗的能量之间的不平衡，是与饮食和饮食习惯相关的一个重要问题。它可能引发一种称为运动中的相对能量不足（RED-S）的综合征，导致身体生理功能受损。RED-S表现为代谢率紊乱、月经不调、骨骼健康受损、免疫力下降、蛋白质合成受损和心血管问题。最近的研究表明，在各种运动项目（如田径、格斗、赛马、赛艇、自行车）中，RED-S的患病率在22%至58%之间，影响男性和女性运动员。
该综合征的多因素性质涉及风险因素，如饮食行为或已诊断的饮食失调、为减肥而追求身体成分目标、训练计划的高能量需求、能量摄入不匹配以及饮食需求的经济资源缺乏。然而，文献强调，由于缺乏诊断RED-S和LEA的有效指南，以及缺乏区分综合征患者与"健康"同龄人（特别是在自由生活条件下）的规范值，筛查很困难。
通过可穿戴技术（包括智能手表和 proximity sensors）的普适计算，已经成为解决在自由生活条件下与饮食和饮料消费过程中的手到口动作相关的饮食行为问题的有前景的途径。用于行为分类的数据驱动方法在这一领域显示出令人鼓舞的结果。一个有趣的例子是利用智能手表中嵌入的惯性传感器来检测全天的食物摄入事件（如叮咬）。这是通过一个端到端的神经网络（NN）框架实现的，该框架同时具有卷积层和循环层。作者实现了0.91的F1分数用于检测，对于实际阳性记录总数中真阳性记录的比例来说，这是一个非常好的结果。然而，这种方法的一个局限性是由于缺乏能够有效提供实时性能的片上AI支持而无法实时执行。
4.4 月经周期（MC）
月经周期是女性运动员有价值的健康标志，也被考虑用于训练建议。在健康方面，月经功能障碍与生活质量下降有关，因为它会增加焦虑、疲劳和疼痛干扰。在表现方面，女性运动员认为月经周期会影响她们的表现，一些研究报告说肌肉力量和峰值功率表现的变化与包括睾酮在内的生殖激素的变化有关。
基于月经周期的阻力训练建议最近受到了挑战，理由是方法学上的缺陷。批评者强调，缺乏强有力的证据支持卵泡期训练比黄体期更有效的说法。该领域的大多数综述都强调了诸如样本量小、未能测量女性性激素以确认月经周期阶段、以及确定阶段的不一致性等问题，以及所审查研究中的其他混杂因素。
因此，解决这些方法学问题对于提供关于月经周期与运动表现之间关系的可靠和结论性见解至关重要。目前，可以通过多种方法实现月经周期监测，如基于日历的计数、基础体温记录和跟踪技术。例如，智能手机应用程序已广泛用于基于无监督机器学习算法预测月经阶段，随着用户跟踪其数据，预测会随着时间的推移而改善。然而，研究表明，这些应用程序的预测往往与实际周期日期、排卵日和 fertile window 不符，这表明需要提高准确性。事实证明，准确的月经周期跟踪本质上具有挑战性，因为研究表明，不到20%的移动应用程序用户有规律的28天周期。尿液激素检测设备被认为是黄金标准，监测基础体温、宫颈粘液、宫颈位置和阴道感觉（生育意识方法）也可能有助于确定月经周期阶段。
目前，使用月经周期跟踪器的主要动机是诊断多囊卵巢综合征和子宫内膜异位症等疾病，以及用于计划生育目的。在女性运动员中，不仅发现她们的心理健康与月经周期的表现相关，而且月经功能障碍还与RED-S相关。因此，利用跟踪方法揭示月经周期、健康和运动表现之间联系的详细方面存在新的机会，特别是因为现有实践依赖于自我报告的、未经验证的问卷。
4.5 表现/训练准备度
运动员自我报告措施（ASRM）是评估干预措施对运动员健康和福祉影响的最流行工具。这些措施基于问卷，通常涵盖主观方面，如情绪障碍、感知压力和疲劳、肌肉酸痛、能量水平和表现准备度。ASRM也被认为反映了运动员健康中急性和慢性训练反应。然而，文献对这些措施的解释提出了担忧，称其缺乏概念和实践有效性。
最近，人们使用不同的方法探索了ASRM预测表现或训练准备度的能力。例如，Alexandersen等人对女子足球进行了一项研究，使用来自一家性能分析公司的线性回归模型，发现与健康相关的措施与比赛表现结果之间没有显著关系。然而，当重点是预测在比赛或训练中的表现能力时，健康变量似乎发挥着重要作用。
Wiik等人和Kulakou等人在应用机器学习方法预测足球运动员的比赛准备度时取得了积极成果。两项研究都使用了来自移动ASRM的主观自我报告健康参数，包括准备度、情绪、压力、睡眠质量、疲劳和酸痛。使用团队和个人数据训练模型，以预测个别球员的准备度。在这两项研究中，在团队数据上训练模型但为特定目标球员进行预测时，得分都超过0.90，收集数据量更大的团队准确率更高。每日预测优于长期预测，如每周评估。
监测精英运动员的健康和训练负荷是一项复杂的任务，当前的运动员自我报告措施（ASRM）方法在提高有效性和有用性方面仍有改进空间。尽管有一些为运动员评估开发的经过验证的多项目问卷的例子，但它们的使用可能对运动员来说繁琐且令人疲劳，从而影响可用性。ASRM在体育组织中的实际实施通常涉及定制评估，令人惊讶的是，其中超过45%是单项的。这些评估大多未经验证，并且在实践中对最初未经验证的项目进行修改是常见的。随着用于ASRM的移动应用程序的开发，人们有一定的热情加强其作为精英体育监测选项的使用，因为它的财务投资和人员专业知识要求低。然而，当前ASRM的整体质量存在争议，在实施前应仔细考虑。这突出了需要仔细考虑和验证体育环境中使用的ASRM，以确保其可靠性和有效性。
四、精英体育中个体分析的未来：以运动员为中心的分析方法
要有效处理精英体育中健康/福祉分析与表现的各种方面，信息系统是不可替代的。最近的一项综述总结了全球提供能够管理比赛、医疗、负荷、训练、球探等数据并向体育组织/俱乐部不同用户开放的产品的提供商。其中只有三款产品被确定为专门设计用于个体运动员或群体管理系统，具有来自不同领域和控制目标的数据。这表明，寻求全面解决方案以管理运动员多样化数据的体育组织可能选择有限，并凸显了市场空白。此外，大多数体育信息系统在操纵其数据模型方面缺乏灵活性，且未能充分涵盖与医疗相关的信息，这表明当前领域需要改进。
作者认为，当前信息系统中发现的局限性反映了健康和体育科学领域在平衡决策过程的标准化和个性化方面存在的局限性。虽然人们努力确定更精确的变量和协议来代表体育环境中的健康和福祉，并建立指导方针和框架，但作者承认个性化干预能提高表现结果。因此，挑战在于实现综合和个性化的方法，通过以运动员为中心的分析进行客观评估。普适计算和数据 analytics 已展示出提供有价值解决方案的潜力。然而，或许无缝整合这两种强大工具所缺少的环节是一个能够解决标准化-个性化问题的复杂框架。
在这种背景下，Houtmeyers及其同事提出了一个精英体育数据的分层组织结构，以促进四个步骤的决策：描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析。描述性分析需要存储关于描述训练过程中事件的相关变量或性能指标的信息。诊断性分析旨在对这些指标进行全面解释。预测性分析预测训练过程的预期结果是否会发生，允许进行预测性分析。最后，处方性分析确定能够平衡训练过程不同后果（如性能提升和受伤风险）概率的最佳、最有效和可控制的策略。这项理论工作与训练和表现状态相关的标准化问题有关，但仍缺乏个性化。
在医学/医疗领域，一种有趣的方法将这两个方面结合起来，即精准医学，它利用数据 analytics 工具不断开发与临床相关的模型，以做出更精确的治疗决策。精准医学过程开发了一个关于患者的不同类型数据/信息的数据集，从病史和生活方式到体格检查和实验室诊断、影像结果、免疫学和组学状态。在精英体育中，与表现/训练相关的数据（即内部和外部负荷以及比赛结果）和与健康和福祉相关的数据（即身体行为、睡眠、营养、月经周期等）将成为数据集的一部分。该数据集经过预处理以确保质量，然后使用聚类等技术进行统计分析以预选相关变量。这样，就有可能找到描述和评估运动员健康和表现状态的相关信息的适当标准化方法。下一步是使用机器学习方法开发模型，结合多个预测因子用于特定临床结果（如疾病发作、死亡率）以进行诊断或预后。关键是，所开发的模型需要改进，以可靠地预测个体患者对治疗的反应。这些过程产生关于疾病和治疗的额外见解，用作反馈以提高框架的精度。
精准医学的新颖之处在于不断更新生物学、临床和统计证据以支持临床决策。这是实现更高水平个性化和准确性的关键。作者认为，精英体育中数据驱动的决策系统和框架也应关注运动员在表现、训练负荷和训练外健康/福祉方面的个体反应；利用这些信息作为反馈循环来完善预测模型。这种不断更新将个体运动员置于整个过程的中心，并真正允许管理层以更高的精度定制干预措施。
五、结论与展望
追求运动卓越需要全面的方法，使运动员的表现与福祉保持一致，从而考虑身体、心理和社会层面。对训练外因素（如身体活动、睡眠、营养、月经周期和训练准备度）的检查揭示了挑战和机遇。普适计算和数据 analytics 提供了突破性工具来量化和分析这些因素，为设计个性化干预措施提供见解。当前训练外分析的状态强调了对经过验证的方法的需求，特别是在月经周期跟踪和运动员自我报告措施等领域。
涉及表现和健康/福祉的复杂性和多学科性需要同样复杂的解决方案。展望未来，作者倡导以运动员为中心的分析方法，强调在标准化框架内进行个性化评估的重要性。作者认为，一个有前景的解决方案是受精准医学原则启发，在体育分析方法中整合普适计算和数据 analytics 以分析精英运动员。它提出了一个四步过程——描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析——以实现信息的结构化组织，但不断将这种结构与运动员的个体反应相关联。这个迭代过程将运动员置于核心位置，允许根据他们不断变化的需求进行精确干预。
总之，作者认为，在以运动员为中心的分析方法指导下，整合普适计算和数据 analytics 有望推进对精英体育中健康和表现的理解和管理。随着技术的发展和方法的成熟，所设想的框架有可能彻底改变运动员福祉和表现的监测、评估和优化方式，为体育科学和医学的精准新时代做出贡献。
核心知识点回顾
为了让大家更好地回顾和理解这篇论文的核心内容，我们通过表格形式对关键知识点进行整理：
核心领域
关键内容
现状与挑战
未来方向
精英运动表现优化
数据分析用于提升表现、装备设计、团队选拔；博彩业与运动分析相关
数据分析在个体支持上不足；装备设计存在性能与安全的矛盾；选拔缺乏统一标准；博彩业分析缺乏学术研究
开发智能设备实时反馈；平衡装备性能与安全；建立标准化与个性化结合的选拔体系；加强博彩业分析的学术研究
精英运动员健康与福祉
可穿戴设备和数据分析评估身体活动、睡眠、营养、月经周期和训练准备度
运动员存在久坐问题；睡眠监测存在技术挑战；营养存在能量失衡问题；月经周期研究不足；自我报告措施缺乏验证
开发多组件干预措施改善身体行为；改进睡眠监测技术；利用AI优化营养管理；加强月经周期与表现关系研究；完善自我报告工具
个体分析未来
以运动员为中心，借鉴精准医学框架
信息系统存在局限；标准化与个性化难以平衡
整合多源数据，建立动态更新的预测模型；实现信息标准化与个性化干预的结合
核心领域
关键内容
现状与挑战
未来方向返回搜狐，查看更多