對許多人來說，運動鍛煉是日常生活不可或缺的一部分，但“運動損傷風險評估”卻未必是個熟悉的概念。

　　“運動損傷風險評估”，即定期診斷運動損傷風險，有助于及時發現身體各部位的薄弱點，采用合理的訓練和康復方式，使訓練更加高效。

　　為什么過去不為大眾所知？原因有幾個方面。首先，此前傳統運動損傷風險評估主要通過“FMS測試”完成，即功能性動作篩查。施測人員經過培訓才能上崗，專業門檻較高，符合要求的人力不足。另外，這種測試的評分結果受主觀影響較大，測試后一般無法根據結果給出有針對性的訓練處方。因此，這種測試一直沒能大范圍開展。

　　人工智能技術的發展，讓這個問題迎來了解決的契機——基于AI技術的損傷風險評估“橫空出世”。相較于傳統評估方式，AI運動損傷風險評估有三個顯著優勢。

　　診斷智能化。現在受試者只用一臺機器就能完成測試，不再需要專業施測人員。通過屏幕示范，檢測速度也大大加快。

　　結果全面化、精準化。由于整合了自動追焦、紅外景深攝像和骨骼追蹤等技術，機器能自動標定25個關節位點，對肘、頸、肩、腰、髖、膝、踝7個部位的活動度、穩定性、對稱性和風險指數進行評估，測量結果更加全面精準。通過加強對個體站姿的評估，尤其是肩頸、腰部的姿態，對現代社會日益增長的久坐人群的頸椎病、腰椎間盤突出等問題進行預警診斷。

　　運動處方個性化。系統內部構建了運動處方數據庫、訓練動作庫，能夠“對癥下藥”設計出個性化的運動處方。對于比較復雜的動作，還可以提供虛擬人進行示范。

　　人工智能技術的發展，正改變著普通人的運動健康管理方式，青少年、老年人、跑步愛好者等更多群體能夠因此受益。

　　具體而言，基于AI運動損傷風險評估系統的核心技術，轉換算法，脊柱健康診斷、步態診斷等過去需要在實驗室內耗費大量人力的檢測也變得十分便捷。例子已經不勝枚舉。

　　比如，當前兒童青少年脊柱側彎病癥高發，而AI系統在青少年脊柱健康篩查方面展現出獨特價值。通過簡單的站立測試，系統能夠在2分鐘內完成脊柱姿態評估，為早期發現脊柱側彎等常見問題提供了便捷的篩查工具。

　　在腦卒中、帕金森病以及骨科手術的診療康復中，步態分析被廣泛應用。有了AI系統，不需要復雜設備或僅憑主觀判斷，個體只需要按照日常走路方式走幾步，就能得到步長、步頻、步速、軀干前傾幅度、身體對稱性、足部支撐等20余項結果，檢測判斷更加科學。

　　跑步是不少人體育鍛煉的首選項目，但不正確的跑步姿態會導致個體膝關節或踝關節損傷。AI技術讓跑步姿態評估可以在開放場地下進行，評估個體真實跑步狀態，為大眾跑者減少損傷、優化技術、提高成績提供了更科學的數據支持。

　　AI運動損傷風險評估技術的興起，通過其高效性、精準性和可及性，正在讓專業的運動健康服務惠及更多人群。

　　值得注意的是，AI技術的應用并不意味著專業人員被取代。在實際應用中，AI系統生成的評估報告和訓練建議，仍然需要由專業的運動醫學專家或康復治療師進行解讀和調整。

　　因此，隨著AI技術在運動健康領域普及，對相關專業人員的技能要求也在發生變化。未來的運動醫學專家、康復治療師和體育教練，不僅需要掌握專業知識，還需要具備數據分析和AI系統應用能力。這種復合型人才的培養，將成為推動行業發展的關鍵因素。

　　（作者為清華大學體育部副教授、博士生導師）