AI đang thay đổi cách VĐV tập luyện, phòng tránh chấn thương

Trong bối cảnh thể thao ngày càng dựa trên dữ liệu và tính khoa học, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ trọng yếu giúp vận động viên (VĐV) thêm sức bền, giảm thiểu chấn thương và tối ưu chiến lược thi đấu. Từ phân tích chuyển động, giám sát sinh lý, đến mô phỏng chiến thuật… những ứng dụng AI cho thấy tương lai thể thao sẽ không còn dựa hoàn toàn vào cảm nhận chủ quan, mà được dẫn dắt bởi dữ liệu và thuật toán chính xác.

AI và sự thay đổi trong phân tích hiệu suất của VĐV sức bền

Sự phát triển mạnh mẽ của thiết bị đeo, cảm biến sinh học và nền tảng phân tích dữ liệu đã đưa AI trở thành công cụ hỗ trợ không thể thiếu trong các môn sức bền như marathon, đạp xe đường trường hay ba môn phối hợp. Mỗi VĐV tạo ra hàng chục nghìn dữ liệu mỗi ngày: nhịp tim, HRV, nhịp thở, tốc độ, độ dốc, gia tốc, giấc ngủ, mức độ căng thẳng… Khối lượng dữ liệu lớn đến mức chỉ các mô hình học máy mới có thể nhận diện được xu hướng và dự đoán hiệu suất tương lai.

Một nghiên cứu kéo dài 12 tuần trên 43 VĐV sức bền cho thấy AI có khả năng dự đoán chính xác trạng thái phục hồi của VĐV vào sáng hôm sau bằng cách phân tích HRV, tải tập luyện và chất lượng giấc ngủ. Kết quả vượt trội so với các phương pháp thống kê truyền thống, mở ra cách tiếp cận mới trong quản lý tải tập. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng bởi sai lệch trong huấn luyện có thể dẫn tới quá tải, suy giảm phong độ hoặc nguy cơ chấn thương.

Một ứng dụng nổi bật khác là khả năng dự đoán “bức tường marathon”, thời điểm cơ thể suy sụp đột ngột do cạn kiệt glycogen. Nhóm nghiên cứu của El Dandachi đã sử dụng mô hình biến đổi tự mã hóa (VAE) để phân tích dữ liệu GPS và tim mạch, từ đó dự báo thời điểm VĐV có thể gặp khủng hoảng trong cuộc đua. Điều này giúp họ điều chỉnh chiến lược pacing (nhịp độ, tốc độ) và thời điểm tiếp năng lượng hợp lý.

Trong đua xe đạp hay chạy đường dài, AI còn có khả năng mô phỏng đường đua theo địa hình thực tế, tích hợp độ dốc, sức gió, nhiệt độ và dữ liệu sinh lý từng cá nhân để đưa ra chiến lược phân bổ nỗ lực tối ưu. Những mô hình điều khiển tối ưu này cho thấy hiệu suất vượt trội so với pacing truyền thống, vốn dựa nhiều vào cảm nhận và kinh nghiệm.

AI giúp ngăn ngừa chấn thương: từ cơ sinh học đến sức khỏe trao đổi chất

Chấn thương là rủi ro thường trực trong thể thao sức bền, khi vận động viên phải lặp lại một nhóm động tác trong thời gian dài, gây áp lực lên hệ cơ, xương, khớp. AI đang mở ra hướng tiếp cận mới, giúp phát hiện sai lệch cơ học trước khi chấn thương xảy ra.

Cảm biến IMU kết hợp mô hình AI có thể nhận diện bất đối xứng trong dáng chạy, thay đổi vận động khi mệt hoặc dấu hiệu quá tải. Một nghiên cứu trong tài liệu cho thấy mô hình AI cá nhân hóa có độ chính xác 68 – 69% trong phân loại trạng thái mệt mỏi, cao hơn đáng kể so với mô hình nhóm (57 – 62%). Sự khác biệt này chứng minh rằng cơ chế vận động của mỗi người là duy nhất, và chỉ AI mới có thể phân tích độ tinh vi này.

Công nghệ deep learning cũng được sử dụng để ước tính lực phản hồi mặt đất (GRF/M) từ dữ liệu gia tốc kế, đạt độ tương đồng cao với phép đo phòng lab tiêu chuẩn. Đây là bước tiến lớn, giúp các đội huấn luyện đánh giá kỹ thuật chạy ngay tại thực địa mà không cần thiết bị đắt đỏ.

Ở khía cạnh trao đổi chất, AI giúp tối ưu chiến lược dinh dưỡng bằng cách phân tích dữ liệu glucose thời gian thực (CGM), HRV, VO2, độ ẩm và tải tập luyện. Ứng dụng Supersapiens là ví dụ điển hình, sử dụng AI để dự báo thời điểm VĐV có nguy cơ tụt glucose, từ đó giúp họ xác định thời điểm nạp carbohydrate chính xác nhất. Các mô hình AI còn có thể ước tính ngưỡng lactate hoặc ngưỡng thông khí với sai số dưới 10%, hỗ trợ xác định vùng tập luyện phù hợp, nâng cao hiệu quả mà vẫn giảm thiểu rủi ro.

Trong phục hồi, thiết bị như WHOOP dùng AI để phân tích giấc ngủ với độ nhạy lên đến 95%. Khi tích hợp thêm HRV và nhiệt độ da, thiết bị cho ra điểm “sẵn sàng thi đấu”, giúp VĐV biết khi nào nên nghỉ, khi nào có thể tập nặng. Điều này đặc biệt hữu ích trong giai đoạn thi đấu dày đặc.

Các mô hình AI phát triển mạnh mẽ trong sân tập lẫn sân thi đấu

Không chỉ xuất hiện trong các môn sức bền, AI đang trở thành nền tảng chiến lược trong nhiều bộ môn thể thao quốc tế. Tại Anh, đội đua xe đạp Team INEOS sử dụng AI để phân tích hàng triệu dữ liệu môi trường nhằm tối ưu chiến thuật leo đèo. Nike Sport Research Lab ứng dụng deep learning để phân tích chuyển động, từ đó thiết kế giày giảm nguy cơ chấn thương cho VĐV. Tại Mỹ, NFL triển khai AI nhằm dự báo chấn thương dây chằng dựa trên dữ liệu chuyển động thu thập từ hàng triệu lần chạy, xoay người và đổi hướng.

Trong các sự kiện triathlon (3 môn phối hợp) quốc tế, AI phân tích dữ liệu CGM để giúp VĐV điều chỉnh lượng carbohydrate trong ba chặng thi đấu liên tục. Trong bóng đá, AI hỗ trợ VAR với khả năng nhận diện hình ảnh nhanh và chính xác, đồng thời phân tích vị trí cầu thủ để đề xuất chiến thuật. Bóng rổ chuyên nghiệp sử dụng AI để theo dõi từng chuyển động, giúp huấn luyện viên đánh giá chiến lược phòng ngự, tấn công. Ở nhiều giải chạy quy mô lớn, AI còn được dùng để dự báo mật độ người chạy, nhiệt độ và nguy cơ sốc nhiệt nhằm đảm bảo an toàn.

Tại Việt Nam, AI bước đầu được áp dụng trong bắn cung, boxing, taekwondo để phân tích kỹ thuật và tốc độ phản xạ. Một số startup như StrengthAI phát triển ứng dụng phân tích chuyển động nhằm chỉnh sửa kỹ thuật, giảm nguy cơ chấn thương. Các trung tâm huấn luyện cũng thử nghiệm AI trong xây dựng chế độ dinh dưỡng, hydrat hóa và phục hồi cho VĐV.