運動界智能化 大數據測爆發力

運動科學近年冒起，球隊將運動醫學結合科技，提供精準訓練。有物理治療師成立運動顧問公司Sportsline，發展運動科學，以大數據分析運動員體能表現，再結合人工智能（AI）預測受傷機率和爆發力。

公司創辦人盼將精英選手的訓練帶入大眾，又指運動科學在亞洲區仍在起步階段，目標抓緊先機，成為市場的先行者。而運動科學近10年在歐美興起，英超勁旅李斯特城前季初在班費只有曼城八分一的情況下，勇奪該季英超冠軍，亦是受傷次數最少的球隊，成球壇佳話。

預測受傷機會

物理治療師何錫漢解釋，該球隊在訓練時運用演算法，調節訓練次數、戰術策略，減少球員受傷機會，「一般到季尾，球隊很多人受傷，但李斯特城25人中，可能還有23、24人可上場，令教練調配更靈活。」他又指美國NBA亦有職業選手以相同方法計算比賽最佳表現時間，「如計出某球員首25分鐘爆發力最強，也是隊內得分重點，教練可能要求他超越常規，在25分鐘內不防守、只進攻。」

現為Sportsline行政總裁的何錫漢，近年轉型成為運動顧問，曾與本地足球隊太陽飛馬、南華體育會、香港籃球總會等合作，但他直言運動科學在亞洲區尚未成熟，他們盼早着先機，一年前開始收集運動員及客人的數據，冀配合運動醫學理論，再以大數據方法分析，找出體能表現與受傷機率、爆發力、肌力等的關係。

計算訓練成效

「如進行深蹲跳，跳躍高度、騰空時間、負重下跳躍的比較，可分析到爆發力；單腳前跳動作，可看到下肢的受傷風險，尤其膝蓋十字韌帶位置。」該公司營運經理方浩錤解釋，運動員進行體能檢測時，須用上一些感應裝置，準確量度。

何指資料庫至今已儲存逾400人的數據，當中不少是奧運級獎牌選手，並正讓精算師研製演算法，分析出更多規律，再找IT專才編寫程式。下一步將加入機器學習（machine learning）等人工智能技術，製成一個網絡平台，相信由電腦進行預測，「更精準、更有效。」他稱，該平台會設計得簡單使用，「只要用穿戴裝置，甚至利用智能電話」，透過簡單檢測，便知道最合適用家的訓練。除讓運動員使用，更會推廣至大眾，「好多人以為動員好神奇，做到超人動作，其實只是重複做好精準的動作，達到好效果。」

邀外地專家傳授心得

何錫漢指會不時邀請外國頂級專家遠赴台灣授課，讓當地醫療人員「取經」，但他指由於港需求較低，冀體育界容許更多公私協作，推動發展。

他指出，其公司注重運動教育，不時邀請外地頂尖運動醫學專家跨地授課，如最近邀請塞爾維亞網球球星祖高域的物理治療師Stefan Düell，以及NBA冠軍「常客」洛杉磯湖人的教練Marco Nunez，到台灣分享治療心得。

何指出，以往亦有在本港舉行分享會，惟參加者較少。他希望本地體育界容許更多公私合作，由於現時港隊開支多涉及公帑，在與私人機構的合作上，有較多限制，反觀台灣有部分體育總會，常與商業機構合作，甚至接受資助，提升培訓水平。最近Sportsline與公營的台灣跆拳道總會，為當地的代表隊提供隊伍醫療支援，應用運動醫學作訓練。