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इंजरी प्रिवेंशन AI: चोट बनने से पहले ही वर्कलोड की समस्याएँ पकड़ना
ज़्यादातर ओवरयूज़ चोटें हफ़्तों पहले ट्रेनिंग और प्रतियोगिता के लोड में दिख जाती हैं। डेटा आम तौर पर मौजूद होता है, बस उसे एक जगह कोई नहीं देख रहा।
एक्यूट चोटें, जैसे टखना मुड़ना या टकराव, ज़्यादातर बदकिस्मती हैं। ओवरयूज़ चोटें नहीं हैं। वे उस लोड पैटर्न का अनुमानित अंत हैं जो हफ़्तों से दिख रहा था, उस डेटा में जो लगभग हमेशा पहले से मौजूद होता है और जिसे एक जगह किसी ने नहीं देखा।
वह पैटर्न जो ज़्यादातर चोटों से पहले आता है
इस पर खेल चिकित्सा का सबसे पुख़्ता निष्कर्ष एक्यूट लोड (लगभग पिछला हफ़्ता) और क्रॉनिक लोड (लगभग पिछला महीना) के संबंध का है। जिस एथलीट का हालिया हफ़्ता उस चीज़ से काफ़ी ज़्यादा हो जिसके लिए उसका शरीर पिछले महीने में तैयार हुआ है, उसके लिए जोखिम काफ़ी बढ़ा हुआ होता है।
जूनियर खेलों में यह क्रम निराशाजनक रूप से एक जैसा रहता है। एक एथलीट दो महीने तक हफ़्ते में चार सेशन करता है। फिर टूर्नामेंट का दौर आता है: तीन दिन, सिंगल्स, डबल्स और मिक्स्ड, ग्यारह मैच। उसका एक्यूट लोड तिगुना हो जाता है। वह तुरंत सामान्य ट्रेनिंग पर लौट आता है क्योंकि अगला टूर्नामेंट पखवाड़े भर में है। तीन हफ़्ते बाद घुटने या कंधे में दिक्कत।
इसका हर हिस्सा कहीं न कहीं दर्ज था। ट्रेनिंग सेशन अकादमी के रजिस्टर में थे। ग्यारह मैच टूर्नामेंट सिस्टम में थे। ट्रेनिंग पर वापसी फिर रजिस्टर में थी। इन्हें किसी ने जोड़ा नहीं, इसलिए उछाल किसी को उछाल की तरह दिखा ही नहीं।
मूल्य जोड़ में है, मॉडल में नहीं
इस फ़ीचर के बारे में ईमानदार बात यह है कि मॉडलिंग इसमें चतुराई वाला हिस्सा नहीं है। एक्यूट-टू-क्रॉनिक अनुपात खेल विज्ञान में भली-भाँति दर्ज हैं, जिन्हें कोई भी फ़िज़ियो निकाल सकता है। जिसकी कमी थी वह ऐसा सिस्टम था जो एथलीट की ट्रेनिंग उपस्थिति और प्रतियोगिता लोड को एक ही रिकॉर्ड में रखे, और Zeetius Academy और टूर्नामेंट प्लेटफ़ॉर्म मिलकर अब यही करते हैं, बिना किसी को कुछ दो बार दर्ज किए।
ZetAI Coach इसके ऊपर क्या जोड़ता है
- स्वचालित लोड संचय उपस्थिति, सेशन के प्रकार और अवधि से, साथ ही प्लेटफ़ॉर्म पर खेले गए हर मैच से, उसकी असल लंबाई और तीव्रता के साथ, किसी नाममात्र आँकड़े के नहीं।
- अनुपात की निगरानी एथलीट के अपने दीर्घकालिक आधार के मुकाबले, किसी आबादी के औसत के नहीं। हफ़्ते में छह दिन ट्रेनिंग करने वाले पंद्रह साल के खिलाड़ी की सुरक्षित सीमा दो दिन ट्रेनिंग करने वाले से अलग होती है।
- मूवमेंट की गुणवत्ता में गिरावट जहाँ ZetAI Vision उपलब्ध है: बेस पोज़िशन पर लौटने की गति और मूवमेंट की असमानता, दोनों आम तौर पर एथलीट के कुछ बताने से पहले ही बिगड़ने लगते हैं।
- आगे का अनुमान टूर्नामेंट कैलेंडर के मुकाबले, यानी एंट्री बंद होने के बाद नहीं बल्कि पहले ही यह चेतावनी कि एथलीट दो वीकेंड में तीन इवेंट में उतर रहा है।
यह क्या नहीं है
यह निदान नहीं है, और इसी वजह से हम प्रोडक्ट की भाषा को लेकर सावधान रहते हैं। सिस्टम कहता है "इस एथलीट का एक्यूट लोड इसके क्रॉनिक आधार का 2.4 गुना है और इसकी एंट्री सूची अगले हफ़्ते ग्यारह मैच और जोड़ती है", यानी वर्कलोड के बारे में एक अवलोकन। वह यह नहीं कहता कि एथलीट घायल होगा, और न ही किसी चिकित्सीय कार्रवाई की सिफ़ारिश करता है।
कोच या फ़िज़ियो इसके साथ जो करता है वह क्लिनिकल और कोचिंग का फ़ैसला है, जिसमें वह सब शामिल है जो सिस्टम देख नहीं सकता: एथलीट असल में कैसे चल रहा है, वह क्या बता रहा है, उसकी चोटों का इतिहास, और सीज़न किसलिए है।
ज़रूरत से ज़्यादा अलर्ट देने का भी असली जोखिम है। जो फ़्लैग लगातार बजता रहे उसे अनदेखा कर दिया जाता है, और फिर जो वाकई मायने रखता था उसे भी। हम कम फ़्लैग करके गंभीरता से लिए जाना पसंद करेंगे। सीमाएँ जानबूझकर रूढ़िवादी रखी गई हैं और हर अकादमी के हिसाब से बदली जा सकती हैं।
शुरुआत कहाँ से करें
उपस्थिति। यह चमक-दमक वाली चीज़ नहीं है, फ़ोन पर हर सेशन में दस सेकंड लगते हैं, और यही वह इनपुट है जो ऊपर की सारी चीज़ें संभव बनाता है। जो अकादमी एक टर्म तक लगातार उपस्थिति दर्ज करती है, उसके पास हर एथलीट का दीर्घकालिक आधार तैयार हो जाता है, और उसके बाद प्लेटफ़ॉर्म पर चल रहे टूर्नामेंटों से प्रतियोगिता का लोड अपने-आप आने लगता है।
जिन अकादमियों को इससे फ़ायदा मिला, वे कुछ परिष्कृत नहीं कर रही थीं। वे बस वे थीं जिन्होंने रजिस्टर भरा।
