ИИ накачал себе мускулы
Внедрение технологий искусственного интеллекта в спорте обсуждали 13-14 ноября в ТюмГУ на Международной научно-практическая конференции, посвященной памяти профессора Валентина Зуева. Это было одной из тем, а вообще о спорте говорили много и в разном ключе.
Профессор Светлана Ушакова представила результаты проекта «Здоровое сердце спортсмена», где медицинские данные юных членов сборных Тюменской области собирают в единый массив и на его основе дают персональные рекомендации по нагрузкам и лечению. Профессор Ушакова напомнила, что рост спортивных результатов в детском и подростковом возрасте почти всегда упирается в сердечно-сосудистую систему. В проекте участвуют представители циклических видов спорта и единоборств в возрасте 14-15 лет; обследование проходит в межсоревновательный период и включает анкетирование, электрокардиографию, мониторинг давления, лабораторный анализ метаболических маркеров и нутритивного статуса. Интересно, что жалобы подростка и то, что рассказывают родители, часто не совпадают. Электрокардиография остается ключевым скрининговым методом: она позволяет выявлять нарушения ритма, проводимости и реполяризации миокарда. У большинства участников фиксируют доброкачественные феномены вроде умеренной синусовой брадикардии или синдрома ранней реполяризации, но у части подростков ЭКГ становится поводом для внеочередного углубленного обследования и пересмотра тренировочного режима.
«Сердечно-сосудистая система играет ключевую роль в адаптации организма к систематическим физическим нагрузкам. Но она же и наиболее уязвима, особенно когда речь идет о детях и подростках, о растущем организме. На первом месте среди причин ухода из спорта как раз стоят отклонения со стороны сердца и сосудов», — подчеркнула Светлана Ушакова.
Следующий блок докладов сместил фокус к телесным параметрам и тем умным устройствам, которые позволяют оцифровать тело спортсмена. Доцент Инна Кириллова представила результаты исследования морфологического профиля 67 юных пловцов семи лет, только начинающих систематические тренировки. Для каждого ребенка проводили биоимпедансный анализ: прибор за минуту выдавал долю жировой, скелетно-мышечной и активной клеточной массы, а также фазовый угол, отражающий состояние клеточных мембран.
«Современная спортивная подготовка требует комплексного подхода, включающего не только развитие физических качеств, но и оценку функциональных особенностей спортсменов. Уже на ранних этапах важно учитывать индивидуальное физическое развитие, обменные процессы и адаптационные возможности ребенка. Биоимпедансный анализ позволяет быстро и неинвазивно определить состав тела и становится ценным инструментом педагогической диагностики», — отметила докладчица.
По данным биоимпедансометрии, у мальчиков оказались выше показатели скелетно-мышечной и активной клеточной массы, что отражает более интенсивное развитие безжирового компонента и высокий уровень метаболической активности, у девочек ожидаемо немного выше доля жировой ткани, но в пределах нормы. Фазовый угол у обеих групп держится на нижней границе возрастных значений, что трактуется как функциональная незрелость клеточных мембран до начала регулярных тренировок. На вопросы из зала Инна Кириллова пояснила, что главным слабым местом остается активная клеточная масса: ее снижение она связала с недостатком белка в рационе и рекомендовала тренерам добиваться более сбалансированного питания, чтобы «мясо присутствовало в тарелке каждый день».
Выступление Марины Шароваровой о динамике физического развития триатлонистов 14-16 лет, где биоимпедансный анализ использовали уже не как разовую оценку, а как инструмент многолетнего наблюдения. В исследовании участвовали шесть спортсменов со стажем тренировок до трех лет. Замеры проводились ежегодно в конце подготовительного периода. По росту и массе тела самый заметный скачок приходился на 15 лет, дальше прирост замедлялся, а вот мышечная масса в 16 лет росла особенно активно. При этом доля жирового компонента умеренно снижалась и стабилизировалась, а минеральный состав костной ткани оставался в пределах нормы.
Докладчица напомнила, что избыточное развитие скелетной мускулатуры в циклических видах спорта может мешать достижению высоких результатов, а недостаточное — увеличивает риск травм опорно-двигательного аппарата на длинных дистанциях. Поэтому задача тренера в пубертатный период не только в том, чтобы качать мышцы, но и в том, чтобы по регулярным цифровым замерам отслеживать индивидуальные границы нормы и подстраивать под них объем и характер нагрузки.
О том, как работа с цифрами меняет стрелковую подготовку, рассказала мастер спорта России по биатлону Светлана Якуничева. Десять спортсменок выполняли серию тестов с датчиком на стволе оружия. Программа фиксировала длину траектории прицеливания, время выстрела и процент попаданий, что позволило объективно оценить устойчивость связки стрелок — оружие и качество работы спускового механизма.
«Анализ литературных источников показал низкий уровень стрелковой подготовленности биатлонистов юношеского возраста в России. Наши собственные наблюдения подтвердили, что и в Тюменской области стрелковая подготовка биатлонисток 17-18 лет остается недостаточной. Практически все спортсменки демонстрируют высокую скорость стрельбы при недостаточно высоком проценте попадания. Поэтому возникла необходимость совершенствовать стрелковую подготовку с использованием тренажера SCAT и комплекса специальных упражнений», — пояснила Светлана Eвгеньевна.
По итогам тестов автор выделила типичные проблемы: излишнее мышечное напряжение, грубая работа со спуском, неудачный подбор длины ремня и размера приклада. Новый комплекс упражнений на тренажере, который сейчас внедряется в тренировочный процесс, нацелен на сокращение траектории прицеливания, развитие устойчивости системы стрелок — оружие и координационных способностей. Цифровой протокол SCAT в этой схеме работает как своеобразный «черный ящик», фиксируя каждое движение и давая тренеру возможность сравнивать сессии между собой, а спортсменке — видеть динамику собственной точности.
В сумме эти доклады про сердечный мониторинг, биоимпедансный анализ и стрелковый тренажер показали, как в рамках одной секции связались медицина, физиология и цифровые технологии. Формально это все разные исследования, но у каждого за спиной стоит одна и та же идея: чем больше объективных данных получает тренер о своем спортсмене, тем аккуратнее можно дозировать нагрузку и тем точнее настраивать подготовку с опорой на цифры, а не только на субъективное ощущение формы.
Изображение сгенерировано нейросетью NanoBanana
***
фото: