به گزارش حاشیه ورزش،
زندهیاد صبا چناری
نایب قهرمان جهان و داور رسمی فدراسیون ورزشهای رزمی کشور
افسانه شیخی
دانشجوی کارشناسی ارشد ،گروه فيزيولوژی ورزشی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران- ایران.
در گذشته، برنامههای تمرینی اغلب بر پایهی مدلهای جمعی یا الگوهای عمومی طراحی میشدند که تفاوتهای فردی در پاسخهای فیزیولوژیک، متابولیکی و عصبی را نادیده میگرفتند. در حالیکه امروزه، با توسعهی حسگرهای پوشیدنی پیشرفته و سیستمهای دادهمحور، امکان طراحی برنامههای تمرینی شخصیسازیشده فراهم شده است که در آن، شدت، حجم و زمانبندی تمرین بهصورت پویا و بر اساس وضعیت فیزیولوژیک فرد تنظیم میشود.
فناوریهای پوشیدنی بهطور گسترده شامل ابزارهایی مانند شتابسنجها، ژیروسکوپها، حسگرهای نوری ضربان قلب، الکترومایوگرافی پوشیدنی و سیستمهای ورزشی هستند که شاخصهای کلیدی فیزیولوژیک نظیر ضربان قلب، تغییرپذیری ضربان قلب، مصرف اکسیژن، بار تمرینی، و کیفیت خواب را بهصورت بلادرنگ ثبت میکنند. این دادهها نهتنها وضعیت تمرینی ورزشکار را پایش میکنند بلکه امکان پیشبینی خستگی، تمرینزدگی و آمادگی عملکردی را نیز فراهم میسازند.
مطالعات متعدد نشان دادهاند که پاسخ افراد به یک برنامهی تمرینی یکسان میتواند تا ۴۰٪ متفاوت باشد، که ناشی از تفاوتهای ژنتیکی، محیطی و فیزیولوژیکی است. این تفاوتها، ضرورت توسعهی رویکردهای تمرین تطبیقی را آشکار کردهاند؛ رویکردی که در آن دادههای پوشیدنی بهعنوان مبنای تصمیمگیری برای تنظیم تمرین عمل میکنند. بهطور مثال، پلوس و همکاران (۲۰۱۳) نشان دادند که استفاده از شاخص تغییرپذیری ضربان قلب برای تنظیم شدت تمرین در ورزشکاران استقامتی باعث افزایش عملکرد و کاهش شاخصهای تمرینزدگی شد.
یافتههای علمی نشان میدهد که فناوریهای پوشیدنی، نقشی کلیدی در تحول علم تمرین از الگوهای سنتی و جمعی به سمت تمرینات شخصیسازیشده و دادهمحور ایفا میکنند. پیشرفت در دقت حسگرهای زیستی، توان پردازشی دستگاهها و ادغام آنها با هوش مصنوعی موجب شده است تا ورزشکاران، مربیان و پژوهشگران بتوانند پروفایل فیزیولوژیکی دقیق هر فرد را بهصورت بلادرنگ پایش و بر اساس آن، برنامهی تمرینی بهینه را طراحی کنند.
شواهد حاصل از ۵۸ مطالعهی تحلیلی نشان میدهد که شاخصهایی مانند تغییرپذیری ضربان قلب، مصرف اکسیژن بیشینه و بار تمرینی تجمعی، بهعنوان پارامترهای مرکزی در تنظیم شدت و حجم تمرین عمل میکنند. بهکارگیری دادههای حاصل از پوشیدنیها منجر به افزایش میانگین عملکرد ورزشی تا ۱۴٪، بهبود ریکاوری فیزیولوژیک تا ۱۸٪، و کاهش خطر آسیب تا ۲۷٪ شده است.
این یافتهها تأیید میکنند که فناوریهای پوشیدنی میتوانند بهعنوان ابزار تصمیمیار تمرینی مورد استفاده قرار گیرند و نقش مربی را در تحلیل دادهها و برنامهریزی علمی تقویت کنند.
از دیدگاه فیزیولوژیکی، تلفیق دادههای پوشیدنی با الگوریتمهای یادگیری ماشین و شبکههای عصبی عمیق مسیر طراحی تمرین را از یک فرآیند ایستا به یک سامانهی هوشمند و خودتنظیمشونده تغییر داده است.
این سیستمها قادرند با تحلیل الگوهای پاسخ فردی به تمرین، حجم و شدت تمرین را بهصورت بلادرنگ تنظیم کرده و از تمرینزدگی و خستگی مزمن جلوگیری کنند.
در عین حال، چالشهایی مانند استانداردسازی الگوریتمهای اندازهگیری، تضمین صحت دادهها در شرایط پویا، و حفاظت از حریم خصوصی دادههای زیستی همچنان موانعی مهم در مسیر گسترش استفادهی بالینی و ورزشی از این فناوریها هستند. حل این چالشها نیازمند همکاری میانرشتهای میان متخصصان ورزش، مهندسی زیستی، دادهکاوی و اخلاق دیجیتال است.
چشمانداز آیندهی این حوزه در گرو ادغام فناوریهای پوشیدنی با مدلهای دوقلوی دیجیتال، بیوانفورماتیک و ژنومیک عملکردی است تا تمرینات نهتنها بر اساس دادههای فیزیولوژیک فعلی، بلکه بر اساس پروفایل زیستی و ژنتیکی هر فرد طراحی شوند. در چنین چارچوبی، پزشکی ورزشی به سمت پرسونالایزیشن کامل حرکت خواهد کرد؛ یعنی تمرینات هوشمندی که قادرند بر اساس وضعیت متابولیک، روانی و محیطی ورزشکار، بهصورت خودکار تنظیم شوند.
بهطور کلی، میتوان نتیجه گرفت که فناوریهای پوشیدنی دیگر صرفاً ابزارهای ثبت داده نیستند، بلکه به زیرساختهای هوشمند برای تحلیل، تصمیمسازی و بهینهسازی تمرینات ورزشی تبدیل شدهاند.تلفیق علم تمرین با علم داده و فناوریهای پوشیدنی، آغازگر نسل جدیدی از ورزش علمی و پزشکی ورزشی دقیق است که هدف آن، دستیابی به بیشینهی عملکرد همراه با کمینهی آسیب و فرسودگی فیزیولوژیک است.
