US-Sport: Künstliche Intelligenz kann Verletzungen vorhersagen

Schon lange werden in den US-Profisport-Ligen unzählige Daten über die Spieler gesammelt. Wer sich beispielsweise zum NBA-Draft anmeldet, wird nicht nur offiziell gemessen und gewogen. Vielmehr finden zusätzlich auch noch standardisierte Athletik-Tests statt. Lange Zeit wurden solche und ähnliche Daten allerdings ausschließlich zur Evaluierung der sportlichen Leistungsfähigkeit genutzt. Das Potential geht aber weit darüber hinaus. So ist es inzwischen möglich, diese Daten auch zur Prognose und zur Prävention von Verletzungen einzusetzen. Ein Pionier auf diesem Gebiet ist Dr. Marcus Elliott, der einst an der renommierten Havard University ausgebildet wurde. Dieser hat inzwischen eine riesige Datenbank aufgebaut, in der zahlreiche Daten und Fakten – von sportlichen Statistiken bis hin zu Bewegungsmustern – über jeden Spieler enthalten sind.

Schwere Knie-Verletzungen können schon recht sicher prognostiziert werden

Mithilfe von künstlicher Intelligenz lässt sich dieser Datensatz mit den in einer Liga auftretenden Verletzungen abgleichen und nach bestimmten Mustern durchsuchen. Bisher noch unveröffentlichten Ergebnissen zufolge kann die Software beispielsweise bei einem NBA-Spieler mit einer Wahrscheinlichkeit von siebzig Prozent eine schwere Knieverletzung innerhalb eines Jahres prognostizieren. Dieser Wert liegt deutlich über der reinen Zufalls-Wahrscheinlichkeit. Das alleine bringt den Teams und Spielern aber noch nicht viel. Wichtiger ist daher die detaillierte Analyse: Welche Faktoren sind es genau, die das Verletzungsrisiko erhöhen? Und: Lassen sich diese verändern? Dabei kommen teilweise erstaunliche Ergebnisse heraus. So galt es lange Zeit als ausgemacht, dass Übergewicht langfristig zu Knieproblemen führt. Die Daten aber zeigen, dass dies nur teilweise stimmt.

Das Beispiel Übergewicht

Denn bei Spielern, die zwar etwas zu viel auf den Rippen hatten, aber über einen gesunden Bewegungsapparat verfügten, war das Risiko einer Knieverletzung nicht erhöht. Anders sah dies aber aus, wenn bestimmte Bewegungen nicht gesund ausgeführt wurden. Dann erweist sich das Übergewicht als verstärkender Problem-Faktor. In diesen Fällen müsste im Sinne der Verletzungs-Prävention also an einer Verbesserung des Bewegungsablaufs gearbeitet werden. Ähnlich sieht dies auch bei Rückenproblemen aus. Hier fanden die Forscher heraus, dass die Landung nach dem Sprung eine wichtige Rolle spielt. Eine fehlerhafte Hüftstellung in dieser Phase des Spiels, erhöht die Wahrscheinlichkeit von Rückenproblemen demnach um rund 250 Prozent. Die gute Nachricht aber auch hier: Durch gezieltes Training lässt sich der Bewegungsablauf optimieren, sodass das Verletzungsrisiko sinkt.

Ethische Fragen sind noch ungeklärt

Bis hierhin ist die Auswertung der Daten für die Spieler und Teams also gleichermaßen von Vorteil: Sie sorgt dafür, dass die Athleten öfter auf dem Feld stehen können und seltener in zivil auf der Bank sitzen müssen. Es kann aber auch Situationen geben, in denen der Einsatz solcher Daten aus ethischer Sicht nicht unproblematisch ist. Beispielsweise wäre es denkbar, dass anhand dieser Daten bestimmte Spieler aussortiert werden. Allerdings handelt es sich nie um eine exakte Prognose, sondern immer nur um eine erhöhte Wahrscheinlichkeit. Im Fall der anfangs skizzierten Knieverletzung würde dies also bedeuten, dass nicht nur die 70 Prozent aussortiert würden, die sich anschließend tatsächlich verletzten. Vielmehr würde es auch die dreißig Prozent treffen, bei denen keine Probleme auftraten. Inwieweit die Daten für solche Zwecke genutzt und zur Verfügung gestellt werden dürfen, muss daher noch diskutiert werden.

Via: TrueHoop

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