La prévention des blessures est une priorité majeure dans le monde du sport professionnel. Grâce aux données recueillies par les capteurs et les applications, des algorithmes de deep learning permettent d’analyser des variables telles que les performances, les entraînements, les antécédents de blessures et l’hygiène de vie pour en extraire de l’analyse de santé prédictive.
Les techniques d’IA et d’apprentissage automatique permettent d’améliorer les qualités prédictives des modèles classiques, en particulier lorsque la proportion de blessure est relativement faible.
Ces techniques sont également intéressantes pour les sportifs amateurs. En matière de running, par exemple, de plus en plus d’entreprises travaillent sur la prédiction des blessures. Des applications proposent d’identifier les diagnostics les plus probables parmi les pathologies liées à la pratique du running. En utilisant le machine learning pour optimiser l’analyse de santé prédictive, prédire les blessures en fonction de l’historique et du profil des coureurs et leur proposer des exercices adaptés, des conseils et programmes santé.
En anticipant ces risques, les équipes médicales peuvent mettre en place des programmes d’entraînement personnalisés, minimisant ainsi les chances de blessures avec une surveillance en temps réel, offrant une réactivité immédiate aux signes précurseurs de blessures.