РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ ФИЗИЧЕСКОЙ РЕАБИЛИТАЦИИ СПОРТСМЕНОВ ПОСЛЕ ПЕРЕНЕСЁННОЙ ИНФЕКЦИИ COVID-19
Аннотация
Спортсмены, восстанавливающиеся после COVID-19, часто сталкиваются с сохраняющимися симптомами, такими как сниженная выносливость, усталость и мышечная слабость, что осложняет их безопасное возвращение к спорту. Стандартные протоколы реабилитации могут не учитывать индивидуальные потребности восстановления.
Цель исследования оценить эффективность персонализированных протоколов реабилитации на основе искусственного интеллекта (ИИ) по сравнению со стандартной реабилитацией после COVID-19 у спортсменов, используя клинические показатели и данные носимых устройств.
Методы: проспективное наблюдательное исследование включало 200 соревнующихся и рекреационных спортсменов в возрасте от 18 до 40 лет из различных видов спорта. Участники были рандомизированы для получения либо персонализированной реабилитации с использованием ИИ, основанной на моделях машинного обучения и данных носимых устройств, либо стандартных протоколов, основанных на руководящих принципах. Оценивалась функциональная выносливость (тест «шесть минут ходьбы»), тяжесть усталости, мышечная сила, функция лёгких, время возвращения к тренировкам и качество жизни на исходном уровне, на 4-й и 8-й неделях. Статистический анализ включал повторный дисперсионный анализ, множественную регрессию и оценку ROC-кривой.
Результаты: на 8-й неделе группа с ИИ показала значительное улучшение функциональной выносливости (+74,5 м против +51,3 м; p = 0,002), снижение усталости (–2,3 против –1,5 балла; p = 0,01), повышение мышечной силы и сокращение времени возвращения к тренировкам (36,1 против 43,5 дней; p < 0,001). Подгрупповой анализ показал, что спортсмены выносливых видов спорта достигли наибольших функциональных улучшений. ROC-анализ подтвердил высокую дискриминационную способность протокола ИИ (AUC = 0,83) для раннего возвращения к тренировкам.
Заключение: персонализированная реабилитация на основе ИИ обеспечивает лучшие клинические результаты и ускоряет восстановление спортсменов после COVID-19, что поддерживает её интеграцию в современную спортивную медицину.
Скачивания
Литература
Assessing the efficacy of an experimental strength and conditioning program for professional mixed martial arts athletes / I. Davidenko, A. Bolotin, E. Pronin [et al.] // Journal of Physical Education and Sport. – 2024. – Vol. 24, No. 1. – P. 36-43. – DOI 10.7752/jpes.2024.01005.
Case technologies of universal learning actions in physical education of junior schoolchildren / N. Mischenko, M. Kolokoltsev, M. Tyrina [et al.] // Journal of Physical Education and Sport. – 2023. – Vol. 23, No. 3. – P. 589-595. – DOI 10.7752/jpes.2023.03073.
Device-assessed physical activity and sleep quality of post-COVID patients undergoing a rehabilitation program. (2024). BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation, 16, 122. https://doi.org/10.1186/s13102-024-00909-2
European Respiratory Society. (2023). Evaluation of the learning effect on the six-minute walk distance in adults with long COVID performing the 6MWT twice. European Respiratory Journal, 62(2), PA517. https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2023.PA517
Hull, J. H., Wootten, M., Moghal, M., Heron, N., Martin, R., Walsted, E. S., & Ranson, C. (2022). Clinical patterns, recovery time and prolonged impact of COVID 19 illness in international athletes: The UK experience. British Journal of Sports Medicine, 56(1), 4–11. https://doi.org/10.1136/bjsports-2021-104392
Ku, P.-Y., & Tong, K.-Y. (2022). Use of the speed achieved on the six-minute walk test for programming aerobic exercise in pulmonary rehabilitation. European Respiratory Journal, 61(4). https://doi.org/10.1080/07853890.2023.2179658
Rossi, A., & Lee, S. (2021). Augmenting sensor performance with machine learning: Gradient tree boosting and LSTM with wearable sensors for functional monitoring. Artificial Intelligence in Sensor Systems, 3(2), e202100194. https://doi.org/10.1002/aisy.202100194
Results of using a plant adaptogen to improve the functional state of athletes / I. Bocharin, A. Eshiev, M. Guryanov [et al.] // Journal of Physical Education and Sport. – 2024. – Vol. 24, No. 11. – P. 1884-1891. – DOI 10.7752/jpes.2024.11284.
Тranscranial electrical stimulation to increase psychophysiological stability, technical and tactical readiness of MMA fighters / T. Selitrenikova, E. Ageev, M. Kolokoltsev [et al.] // Journal of Physical Education and Sport. – 2022. – Vol. 22, No. 6. – P. 1419-1425. – DOI 10.7752/jpes.2022.06178.
Taborri, J., Palermo, E., & Rossi, S. (2023). WARNING: A wearable inertial based sensor integrated with a support vector machine algorithm for the identification of faults during race walking. Sensors, 23(11), 5245. https://doi.org/10.3390/s23115245
Wang, J., Liu, X., & Smith, A. (2024). Use of commercially available wearable devices for physical therapy and rehabilitation: A systematic review. BMJ Open, 14(11), e084086. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2024-084086
Wearable technology for early detection of COVID-19: A scoping review. (2022). International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(17), 10105. https://doi.org/10.3390/ijerph191710105
Wei, S., & Wu, Z. (2023). The application of wearable sensors and machine learning algorithms in rehabilitation training: A systematic review. Sensors, 23(18), 7667. https://doi.org/10.3390/s23187667
Wu, B. (2024). Real time monitoring research on rehabilitation effect of artificial intelligence wearable equipment on track and field athletes. EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology, 10, Article 5150. https://doi.org/10.4108/eetpht.10.5150
Zarandi, M., & Lee, S. (2025). Empowering sports science with artificial intelligence. Sensors, 25(1), 139. https://doi.org/10.3390/s25010139
Zhang, L.-Q., & Wang, H. (2023). Artificial intelligence in rehabilitation medicine: Opportunities and challenges. Annals of Rehabilitation Medicine, 47(1), 1–12. https://doi.org/10.5535/arm.23131
Авторы, публикующиеся в этом журнале согласны со следующими условиями: авторы сохраняют свои авторские права и предоставляют журналу право первой публикации в связи с работой, которая одновременно распространяется по лицензии Creative Commons Attribution и позволяют другим иметь доступ к работе с признанием авторства этой работы и первоначальной публикацией в этом журнале. Авторы могут заключать отдельные, дополнительные договорные соглашения по неисключительному распространению опубликованной версии, с признанием ее первоначальной публикации в этом журнале.
Авторам разрешается и рекомендуется размещать их работу в Интернете (например, в институциональных хранилищах или на их сайте) до и во время процесса подачи, так как это может привести к продуктивным обменам, а также увеличению цитирования опубликованных работ (см. Политика открытого доступа)
Политика открытого доступа.
Заявление о конфиденциальности
Имена и адреса электронной почты, поданные при публикации в этом журнале, сайт будет использоваться исключительно для заявленных целей данного журнала, и они не будут доступны для любых других целей или какой-либо другой стороне.
Наша публикационная этика журнала основана, в значительной степени, на руководящих принципах и стандартах, разработанных Комитетом по этике публикации (COPE). Соответствующие обязанности и права авторов, рецензентов и редакторов журнала изложены ниже.
