海军青岛特勤疗养中心探索运用人工智能模型预测训练风险——
训练伤可以提前“算”出来
■刘亚群 解放军报记者 孙兴维
一名战士站在AI训练伤风险预测预警模型测试平台上，完成深蹲、单腿落地和跳跃等动作后，关节角度、重心偏移、落地稳定性等数据在屏幕上实时滚动。几分钟后，系统弹出一条红色预警：“李某某，左膝高风险，建议训前干预。”这是记者在海军青岛特勤疗养中心某实验室看到的一幕。
训练伤风险为什么能提前预警？该中心在梳理病例时发现，膝、踝两个部位的损伤合计约占官兵训练伤总数的一半，且高度集中在特定课目和高强度训练阶段。换句话说，训练伤不是随机发生的，什么部位容易伤、什么时候容易伤、哪些人容易伤，有规律可循。“有规律就可以预测，能预测就能提前干预。”该中心疗养六区何主任介绍，预警模型研究团队采集官兵训练负荷、既往伤病史、肌肉力量、关节功能等数据，借助AI构建伤病风险预测预警模型，可自动输出红、黄、绿不同等级的预警信息，并同步生成针对性干预训练处方。
这套模型怎么用？关键在于将“红黄绿”名单对接个人训练计划。评估为“红色”，意味着未来受伤风险极高，官兵需高度关注身体状态和训练短板，不能盲目“上强度”，可通过降低训练负荷、补齐动作控制短板、增强关节稳定性来调整身体状态，并将训练后恢复纳入每日必训项；“黄色”提示身体某部位存在一定受伤风险，应关注疲劳状况和动作细节，适当调整训练节奏，提升动作精准度，增加训后恢复项目；“绿色”代表风险较低，可按计划组训。需要提醒的是，预警结果不是伤病诊断，具体训练安排还应由卫勤人员结合个体情况研判，防止“一测了之”。
这条路径，正契合训练伤防治从“治已伤”到“防未伤”、从“个体干预”到“群体防护”的大方向。在某部刺杀比武骨干集训队，该中心运用AI训练伤风险预测预警模型协助做好训练伤防治工作，训前对参训骨干逐一测试评估，对高风险人员逐人制订干预方案，组织定期复评。复评显示，“红色”“黄色”人员受伤风险等级得到有效控制，与以往相比，因伤缺训情况明显减少，集训队训练强度未降、训练连续性得到保持。
当然，这只是初步探索，AI模型并非万能。样本量够不够大、不同岗位的数据能否通用、模型会不会“水土不服”，都还需要在更多部队、更长周期中检验。该中心领导介绍，下一步，他们将持续深化探索，努力找到更多“防未伤”的方法路子，服务部队战斗力建设。
记者手记
用好AI，助力“防未伤”
■孙兴维
中医讲“治未病”，训练伤防治借助AI，求的是“防未伤”。采访中，记者感受最深的是这套机制背后的理念之变：过去是伤了才治，现在是伤前先防。从“治”到“防”，一字之差，防线前移了一大步。
训练伤预防，关键是如何科学有效地做。以往，我们常靠经验判断、靠组训中观察，这些传统做法管用，但也有局限性。而借助AI，可以把训练负荷、伤病史、关节功能等数据用起来，让隐性风险显性化、模糊判断精准化。因此，训练伤预防既要传承我军科学组训、训防一体的传统经验，也要善于借力借势，特别是借助现代高科技的力量，让伤“看得见”、防得住。二者结合，防线才能真正前移，省下的不仅是时间，更是人力。
当前，AI技术在各个领域运用得如火如荼，如何把这项技术运用到训练伤防治上，对各级医疗机构来说既是挑战也是机遇。各级要在做好安全保密的前提下，从能落地、管用实用入手，把AI技术深度嵌入训练计划、生成干预处方、跟踪回填数据的实用工具之中，把高大上的技术转化为官兵看得见、摸得着的实用技巧，为练兵备战提供更多的技术支撑。