6 SPORTS IMPACT -專題報導- 進行簡短的活動，促進血液循環，減少久坐 對心血管健康和身體機能的損害。借助這樣 的智慧技術，運動員在訓練之外也能保持良 好的健康狀態，進一步提升整體表現。 6. 睡眠品質 (Sleep Quality) 睡眠不足不僅會削弱運動表現，還會 增加受傷風險。現代AI技術已能透過分析大 量的睡眠數據，找出干擾因素並提供改善策 略。WHOOP等智慧穿戴裝置量測心率變異 性和睡眠週期，深入分析選手的睡眠模式， 並提供個人化建議，幫助優化睡眠習慣、提 升恢復效率。透過AI系統，運動員能根據數 據分析調整作息，減少睡眠不足對認知能力 和體能表現的負面影響，從而在比賽和訓練 中保持最佳狀態。 7. 月經周期管理 (Menstrual CycleManagement) 月經週期對女性運動員的表現與健康 有著重要影響，而AI技術正逐步成為管理月 經週期的利器。透過AI工具分析月經數據， 不僅能準確預測排卵日期，還能辨識與經前 症候群或黃體期缺陷等疾病相關的風險。根 據月經週期不同階段，制定個人化的訓練計 畫，不僅能提高運動表現，還能有效減輕不 適。此外，AI還能利用心率或心電圖等生 物辨識數據，準確分類經期階段，達到超過 85%的準確率。透過數據有助於了解運動員 荷爾蒙波動的影響，從而改善身體狀況和心 理健康。 AI 在運動科學中的七大關鍵應用 AI在數據整合的倫理與挑戰 1. 數據隱私與安全 AI技術在運動員數據的收集中提供了強 大幫助，同時也產生隱私風險的問題。為了 保護運動員的個人資訊，必須嚴格遵循《一 般資料保護法規》等相關法規，並採取加密 和安全存取等措施，確保數據不會被未授權 使用。 2. 透明與信任 在數據應用過程中，研究者需與運動員 保持清楚透明的溝通，詳細說明數據收集的 目的、用途與潛在益處。這樣不僅能提高運 動員對運動科學技術的接受度，還能促進彼 此之間的信任與合作。 3. 技術依賴性 雖然 AI 能夠輔助決策，但數據分析師應 避免過度依賴技術，應結合專業知識進行綜 合判斷，確保訓練與比賽策略的有效性。
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