luda 在现代科技的推动下，大数据逐渐渗透到体育领域，大数据技术在足球这项世界第一大运动中更是被广泛应用。之前为球迷朋友们介绍了鲁能青训大数据后台与训练和比赛相关的内容，这次我们来为大家介绍大数据的医疗如何记录球员的伤病情况并且如何采取相关措施预防球员未来可能的伤病。
没有伤病，卡卡的职业生涯可能更加辉煌
如果说天赋决定一个球员能否走上职业足球之路，那么伤病将决定一个球员在职业道路上能走多远。有着太多太多有天赋的球员因为伤病而未能达到人们期许的高度，“外星人”罗纳尔多，20岁就获得世界足球先生称号，没有伤病他可能是贝利、马拉多纳之后的又一个球王；范巴斯滕，荷兰三剑客锋线上的舞者，没有伤病他可能带领荷兰彻底摘掉“无冕之王”的帽子；卡卡，梅罗时代之前最后一个金球奖获得者，没有伤病绝代双骄可能变成三国鼎立。如何让青训阶段的球员们远离伤病、顺利地成长为一名职业球员，医疗支持也是大数据后台的重要作用之一。
大数据在医疗方面的应用
人体肌肉分布和受伤部位示意图
足球运动员在赛场和训练场上可能遭受的伤病多种多样，既有频繁跑动造成的各种肌肉和软组织伤病，也有拼抢导致的骨折甚至脑震荡等等。伤病分类在个人大数据医疗的首界面，运动员几乎所有的常见病情都通过人体肌肉骨骼图被分好类别，球员受伤后队医将球员的伤病类型和诊断分门别类地录入系统。大数据系统会自动地记录球员的伤病时间（队医标注球员痊愈后，伤病记录自动停止，伤病时间在球员的出勤时间中也有相对的体现），相关队医将球员在伤病过程中的治疗方案和相关过程也会录入到大数据系统。对于较为严重的伤病，诸如骨折和韧带撕裂等疾病，球员可以去国内有专业的运动医学科的医院治疗，球员的影像资料也会被记录在大数据后台，球员也能通过个人的大数据后台账号查看自己的伤病记录和队医的治疗方案以及饮食恢复训练的建议。在专业医院和学校运动康复中心的双重帮助下，球员遵从医嘱，积极锻炼才能更快地从伤病中恢复过来。
球员穿着Catapult的设备在接受检测
大数据为鲁能青训的每支球队和球员都建立了伤病目录。它可以协助管理伤病和治疗过程，并将每一个运动员的数据记录在案以帮助理疗师监测运动员关键的健康数据，这增强了运动员的治疗效率。我们之前在训练篇提到的Catapult的穿戴设备，内部设置了陀螺仪、加速计等传感器，能够监测跑动距离、速度、变向、加速、减速、弹跳、心跳等多项数据，其实这些数据不止是对提高训练质量有很大帮助，之后这些数据将被传输到大数据后台，同时能让队医和运动员自己看清每个人的运动量，知道运动对球员健康的影响。
大数据在医疗应用上有待提高
运动监测器可以帮助人们及早发现运动员表现的变化，大数据通过整理运动监测器的数据使其变得更加可视化，并在一定程度上能显示健康趋势和伤病风险的增加。但是过量的运动也是导致伤病的重要原因，而提高运动员运动阈值和过量导致伤病的界限并不明显。
亨德森因为跑步姿势不被弗格森看好
当前运动伤病预防的数据研究服务尚处探索期，球员主观意愿以及教练的经验判断仍是伤病预防和引援的主要指标。在引进亨德森的转会操作上，弗格森就因为他的跑步姿势问题而否决了这笔交易，后来亨德森饱受足底筋膜炎影响也证明了弗格森爵爷的远见，可是让所有人没有想到的是后来改变踢球方式的亨德森反而带领利物浦拿到了杰拉德时期都没拿下的英超冠军，再看看曼联现在的中场人员，放弃引进亨德森究竟是对是错，无论是个人决断还是大数据恐怕谁也说不清吧。
球队人员伤病对于教练的用人有借鉴意义
前曼城队长孔帕尼在2015/16赛季因为肌肉拉伤休战6周，节礼日替补上场没踢几分钟，马上又是肌肉拉伤离场，这种打击对球队干扰极大。孔帕尼属于习惯性肌肉拉伤球员，曼城工作人员结合过去5年孔帕尼所有的受伤数据，反复分析后，认为需要让他稳定参加几次低对抗的比赛，才能适应正式比赛的节奏，这样就能避免重复受伤。与之相似的是我们的大数据扮演的也是一个提供经验的地方，球队主帅通过在大数据后台查看球员的伤病史，才能更好地确定球员的伤病类型，并通过球员在训练中的表现，判断球员是否能在关键的比赛中上场为球队的胜利贡献力量。
孔帕尼也曾屡屡受伤
大数据在运动训练中应用的核心就是预测，实质是从数据中寻找规律，提升认知能力，从而进行预测并指导决策。传统的人工记录球员训练表现，存在易受主观因素影响、工作量过大、统计不准以及资料保存不易等缺陷，我们现在使用的大数据系统更能够即时、全面地生成具有训练指导价值的、足够体量的数据。
相信未来能有更专业的技术人员通过分析大量的历史数据和实时数据来准确预测、追踪和计算伤病风险，加之专业的运动医疗团队帮助球员及时采取干预和治疗措施。
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来源： 鲁能青训