The Fatigue Assessment Model for Athlete Training by Integrating Inertial Sensors and Multimodal Physiological Signals

कल्पना कीजिए कि आप यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि एक धावक कितना थका हुआ है। आप उनसे पूछ सकते हैं, "आप कैसा महसूस कर रहे हैं?" लेकिन कभी-कभी लोग झूठ बोलते हैं, या वे "थकान" और "अत्यधिक थकान" के बीच का अंतर भी नहीं जानते। आप उनकी हृदय गति (हार्ट रेट) की जांच कर सकते हैं, लेकिन तेज़ धड़कन का मतलब यह हो सकता है कि वे तेज़ी से और मजबूती से दौड़ रहे हैं, या इसका मतलब यह भी हो सकता है कि वे तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। लंबे समय तक, कोचों को एथलीट को देखते हुए या हार्ट रेट मॉनिटर जैसे किसी एक नंबर पर भरोसा करके अनुमान लगाना पड़ता था। लेकिन क्या होगा अगर आप एक ही समय में गति (मूवमेंट) और शरीर की प्रतिक्रिया, दोनों को देख सकें? यही वह बड़ा सवाल है जिसे यह शोध हल करने की कोशिश करता है: एक ऐसा "सुपर-सेंस" कैसे बनाया जाए जो एथलीट के काम करने के तरीके और उनके शरीर द्वारा महसूस किए जाने वाले अहसास को जोड़ सके, ताकि यह सटीक रूप से पता चल सके कि वे कब बहुत अधिक दबाव डाल रहे हैं।

यह अध्ययन, जिसका शीर्षक "इन्र्शियल सेंसर्स और मल्टीमॉडल फिजियोलॉजिकल सिग्नल्स को एकीकृत करके एथलीट प्रशिक्षण के लिए थकान मूल्यांकन मॉडल" है, खेल के लिए एक हाई-टेक डिटेक्टिव किट बनाने जैसा है। शोधकर्ता एक पहेली को सुलझाना चाहते थे: जब एक एथलीट प्रशिक्षण कर रहा होता है, तो क्या वे एक शानदार काम कर रहे हैं, या वे केवल खतरनाक रूप से थकते हुए अपनी ऊर्जा व्यर्थ कर रहे हैं? इसे करने के लिए, उन्होंने केवल एक चीज़ पर ध्यान नहीं दिया। उन्होंने दो अलग-अलग प्रकार के "सेंस" (इंद्रियों) को मिलाया। सबसे पहले, उन्होंने इन्र्शियल सेंसर्स (कलाई पर लगे छोटे मोशन ट्रैकर्स) का उपयोग किया जो एक सुपर-सटीक स्टॉपवॉच और मूवमेंट कैमरा की तरह काम करते हैं, जो हर झटके, मोड़ और उछाल को रिकॉर्ड करते हैं। दूसरा, उन्होंने फिजियोलॉजिकल सिग्नल्स को ट्रैक किया जैसे कि हृदय गति, हार्ट रेट वेरिएबिलिटी (हृदय की लय में बदलाव, जो तंत्रिका तंत्र के लिए एक स्ट्रेस मीटर की तरह है), और RPE (रेट ऑफ परसीव्ड एक्सर्शन, जो बस एथलीट का अपना स्कोर है कि वे कितना कठिन परिश्रम महसूस कर रहे हैं)।

टीम ने इन टुकड़ों को एक साथ जोड़कर एक ऐसा मॉडल बनाया है जो यह बता सकता है कि "अच्छी थकान" (कड़ी मेहनत करना और बेहतर होना) और "बुरी थकान" (बर्नआउट होना और चोट लगने का जोखिम) के बीच क्या अंतर है। उन्होंने इसका परीक्षण एथलीटों के एक समूह पर किया जो 30 मिनट का प्रशिक्षण सत्र कर रहे थे। परिणाम प्रभावशाली थे: सिस्टम 97.0% सटीकता के साथ एथलीटों द्वारा किए जा रहे सटीक मूवमेंट्स को पहचान सका। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह 95.1% सटीकता के साथ उनकी थकान के स्तर का अनुमान लगा सका। डेटा ने दिखाया कि जैसे-जैसे प्रशिक्षण आगे बढ़ा, एथलीटों की हृदय गति लगभग 75.00 bpm से बढ़कर 141.34 bpm हो गई, और उनके स्वयं द्वारा रिपोर्ट किए गए थकान स्कोर (RPE) 6.32 से बढ़कर 16.90 हो गए। इस बीच, उनकी हार्ट रेट वेरिएबिलिटी काफी कम हो गई, जो दर्शाता है कि उनके शरीर पर अधिक तनाव था।

दिलचस्प बात यह है कि यह मॉडल केवल यह नहीं कहता कि "आप थके हुए हैं।" यह एक कहानी सुनाता है। यह कह सकता है, "आप कुशलतापूर्वक चल रहे हैं, लेकिन आपका हृदय बहुत अधिक काम कर रहा है," या "आप थके हुए हैं, लेकिन आपकी गतिविधियाँ अभी भी सटीक हैं।" गति और शारीरिक संकेतों के संयोजन को देखकर, मॉडल ने पाया कि जबकि एथलीटों ने अपनी मूवमेंट दक्षता (लगभग 57.50% प्रभावी प्रशिक्षण दर) को स्थिर रखा, उनका आंतरिक थकान भार (इंटर्नल फटीग लोड) बढ़ता रहा, जिसमें प्रशिक्षण का अधिकांश समय "उच्च भार" (हाई लोड) श्रेणी में था। यह सुझाव देता है कि भले ही एथलीटों को लगे कि वे अभी भी अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं, लेकिन उनके शरीर आराम के लिए चिल्ला रहे हो सकते हैं।

शोधकर्ताओं का तर्क है कि केवल एक विधि पर निर्भर रहना—जैसे कि केवल एथलीट से यह पूछना कि वे कैसा महसूस कर रहे हैं या केवल उनकी हृदय गति की जांच करना—एक फिल्म को केवल ध्वनि या केवल चित्रों के माध्यम से समझने जैसा है। आप पूरी कहानी को मिस कर देते हैं। उनका नया मॉडल साबित करता है कि "क्या" (मूवमेंट) को "कैसे" (शरीर की प्रतिक्रिया) के साथ जोड़कर, कोच एथलीट की स्थिति की बहुत स्पष्ट और अधिक विश्वसनीय तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं। यह कोई जादुई समाधान नहीं है, लेकिन यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो बताता है कि हम अंततः अनुमान लगाना बंद कर सकते हैं और यह जान सकते हैं कि कब ज़ोर लगाना है और कब आराम करना है।