对许多人来说，运动锻炼是日常生活不可或缺的一部分，但“运动损伤风险评估”却未必是个熟悉的概念。

　　“运动损伤风险评估”，即定期诊断运动损伤风险，有助于及时发现身体各部位的薄弱点，采用合理的训练和康复方式，使训练更加高效。

　　为什么过去不为大众所知？原因有几个方面。首先，此前传统运动损伤风险评估主要通过“FMS测试”完成，即功能性动作筛查。施测人员经过培训才能上岗，专业门槛较高，符合要求的人力不足。另外，这种测试的评分结果受主观影响较大，测试后一般无法根据结果给出有针对性的训练处方。因此，这种测试一直没能大范围开展。

　　人工智能技术的发展，让这个问题迎来了解决的契机——基于AI技术的损伤风险评估“横空出世”。相较于传统评估方式，AI运动损伤风险评估有三个显著优势。

　　诊断智能化。现在受试者只用一台机器就能完成测试，不再需要专业施测人员。通过屏幕示范，检测速度也大大加快。

　　结果全面化、精准化。由于整合了自动追焦、红外景深摄像和骨骼追踪等技术，机器能自动标定25个关节位点，对肘、颈、肩、腰、髋、膝、踝7个部位的活动度、稳定性、对称性和风险指数进行评估，测量结果更加全面精准。通过加强对个体站姿的评估，尤其是肩颈、腰部的姿态，对现代社会日益增长的久坐人群的颈椎病、腰椎间盘突出等问题进行预警诊断。

　　运动处方个性化。系统内部构建了运动处方数据库、训练动作库，能够“对症下药”设计出个性化的运动处方。对于比较复杂的动作，还可以提供虚拟人进行示范。

　　人工智能技术的发展，正改变着普通人的运动健康管理方式，青少年、老年人、跑步爱好者等更多群体能够因此受益。

　　具体而言，基于AI运动损伤风险评估系统的核心技术，转换算法，脊柱健康诊断、步态诊断等过去需要在实验室内耗费大量人力的检测也变得十分便捷。例子已经不胜枚举。

　　比如，当前儿童青少年脊柱侧弯病症高发，而AI系统在青少年脊柱健康筛查方面展现出独特价值。通过简单的站立测试，系统能够在2分钟内完成脊柱姿态评估，为早期发现脊柱侧弯等常见问题提供了便捷的筛查工具。

　　在脑卒中、帕金森病以及骨科手术的诊疗康复中，步态分析被广泛应用。有了AI系统，不需要复杂设备或仅凭主观判断，个体只需要按照日常走路方式走几步，就能得到步长、步频、步速、躯干前倾幅度、身体对称性、足部支撑等20余项结果，检测判断更加科学。

　　跑步是不少人体育锻炼的首选项目，但不正确的跑步姿态会导致个体膝关节或踝关节损伤。AI技术让跑步姿态评估可以在开放场地下进行，评估个体真实跑步状态，为大众跑者减少损伤、优化技术、提高成绩提供了更科学的数据支持。

　　AI运动损伤风险评估技术的兴起，通过其高效性、精准性和可及性，正在让专业的运动健康服务惠及更多人群。

　　值得注意的是，AI技术的应用并不意味着专业人员被取代。在实际应用中，AI系统生成的评估报告和训练建议，仍然需要由专业的运动医学专家或康复治疗师进行解读和调整。

　　因此，随着AI技术在运动健康领域普及，对相关专业人员的技能要求也在发生变化。未来的运动医学专家、康复治疗师和体育教练，不仅需要掌握专业知识，还需要具备数据分析和AI系统应用能力。这种复合型人才的培养，将成为推动行业发展的关键因素。

　　（作者为清华大学体育部副教授、博士生导师曹春梅）