運動科學近年冒起，球隊將運動醫學結合科技，提供精準訓練。

　　有物理治療師成立運動顧問公司，積極發展運動科學，以大數據分析運動員的體能表現，再結合人工智能（AI）預測其受傷機率、爆發力。

Sportsline行政總裁何錫漢（右）盼透過運動醫學結合科技，將精英選手的訓練大眾化，又指亞洲市場未成熟，目標成為市場先行者。左為公司營運經理方浩錤。

　　創辦人盼將精英選手的訓練帶入大眾，又指運動科學在亞洲區仍在起步階段，目標抓緊先機，成為市場的先行者。

　　運動科學近10年在歐美興起，英超勁旅李斯特城去年初在班費只有曼城八分一的情況下，勇奪該季比賽冠軍，亦是受傷次數最少的球隊，成球壇佳話。

尋體能表現與受傷率 肌力關係

運動員進行深蹲跳，地上的感應器可偵測其跳躍高度、騰空時間等，協助分析爆發力。

　　物理治療師何錫漢解釋，該球隊在訓練運用演算法，調節訓練次數、戰術策略，減少球員受傷機會，「一般到季尾，球隊很多人受傷，但李斯特城25人，可能還有23、24人可上場，令教練調配更靈活。」他又指，美國NBA亦有職業選手以相同方法計算比賽最佳表現時間，「如計出某球員首25分鐘爆發力最強，也是隊內得分重點，教練可能要求他超越常規，在25分鐘內不防守、只進攻。」

　　現為Sportsline行政總裁的何錫漢，近年轉型成為運動顧問，曾與本地足球隊太陽飛馬、南華體育會、香港籃球總會等合作，但他直言運動科學在亞洲區尚未成熟，他們盼早著先機，一年前開始收集運動員及客人的數據，冀配合運動醫學理論，再以大數據方法分析，找出體能表現與受傷機率、爆發力、肌力等的關係。

　　「如進行深蹲跳，跳躍高度、騰空時間、負重下跳躍的比較，可以分析到爆發力；單腳前跳動作，可看到下肢的受傷風險，尤其膝蓋十字韌帶位置。」該公司營運經理方浩錤解釋，運動員進行體能檢測時，須用上一些感應裝置，準確量度。

儲存400人資料 結合AI更精準

透過步履感應器，可偵測運動員的平衡力、腳踭受傷機率。

　　何錫漢指出，資料庫至今已儲存逾400人的數據，當中不少是奧運級獎牌選手，並正讓精算師研製演算法，分析出更多規律，再找IT專才編寫程式。下一步將加入機器學習（machine learning）等人工智能技術，製成一個網絡平台，相信由電腦進行預測，會「更精準、更有效。」

　　他稱，該平台會設計得簡單使用，「只要用上穿戴裝置，甚至利用智能電話」，透過簡單檢測，便知道最合適用家的訓練。除讓運動員使用，更會推廣至大眾，何笑言：「好多人以為精英運動員好神奇，做出超人動作，其實他們只是重複做好精準的動作，達到好效果」，對他而言，「取得奧運金牌，跟80歲婆婆抱住孫仔，行一層樓回家，理念同樣崇高，訓練內容一樣，是量及時間不同。」

　　何錫漢10年前投資數十萬元開診所，兩年後已達收支平衡，現時靠賣運動產品，以及向球隊提供訓練支援，每年收入達8位數，其公司於台灣亦設分部。他坦言，本港市場規模較小，正物色體育機構或大學合作，進行更深入研究，並引入運動科學，成為先行者。