Technologia sztucznej inteligencji Philips pomaga przewidywać kondycję drużyny piłkarskiej PSV
sty 28, 2026 | przeczytasz w 3 minuty
PSV jest pierwszą drużyną sportową na świecie, która wykorzystuje zaawansowaną technologię AI firmy Philips do przewidywania nadchodzącego przeciążenia lub infekcji. Innowacja testowana w PSV przez globalną firmę zajmującą się technologiami medycznymi opiera się na opracowanym i opatentowanym przez Philips algorytmie (algorytm RATE), który potrafi rozpoznać wczesne oznaki infekcji (górnych) dróg oddechowych na podstawie danych z urządzeń noszonych na ciele tzw. wearables. W przeszłości dane w sporcie koncentrowały się na tym, co już się wydarzyło, a dzięki tej technologii personel medyczny może skupić się na tym, co się wydarzy, i utrzymać zawodników w szczytowej formie.
– To, co robimy w PSV, jest konkretnym przykładem tego, jak sztuczna inteligencja przechodzi od działania reaktywnego do dostarczania predykcyjnych informacji o zdrowiu – mówi Roy Jakobs, dyrektor generalny Royal Philips. – Wykrywając subtelne zmiany w organizmie na wczesnym etapie, możemy być w stanie przewidzieć przeciążenie i chorobę. Jest to istotne dla sportu wyczynowego i ma wyraźny potencjał zastosowania w innych obszarach, w tym w opiece zdrowotnej. Już teraz stosujemy podobne algorytmy w naszych rozwiązaniach monitorujących w szpitalach, gdzie pomagają one wcześniej rozpoznać pogorszenie stanu pacjenta i potencjalnie zapobiec przyjęciu na oddział intensywnej terapii. Współpraca z PSV pozwala nam dalej rozwijać technologię, która została już gruntownie przetestowana, i w efekcie umożliwiać lepszą opiekę dla większej liczby osób na szerszą skalę.
Infekcje często pojawiają się, zanim wystąpią objawy
Philips i PSV po raz pierwszy stosują te technologie w środowisku sportowym na najwyższym poziomie, aby zbadać, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc poprawić wyniki, zapobiegać kontuzjom i infekcjom oraz optymalizować proces regeneracji. W środowisku sportu wyczynowego wirusy rozprzestrzeniają się szybciej, niż wielu osobom się wydaje. Zakażenia często pojawiają się przed wystąpieniem objawów: szacuje się, że 40–45 procent transmisji COVID‑19 ma miejsce w tej wczesnej, bezobjawowej fazie, a w przypadku grypy zakaźność zwykle zaczyna się na jeden do dwóch dni przed pojawieniem się pierwszych symptomów. W drużynach sportowych infekcje mogą zatem rozprzestrzeniać się szybko, pozostając niezauważone. – W sporcie wyczynowym liczą się szczegóły – mówi Wart van Zoest, lekarz klubowy PSV. – Mamy nadzieję, że technologia Philips wykryje niewielkie zmiany w organizmie, które często poprzedzają przeciążenie lub pojawienie się infekcji. Pozwoliłoby nam to na szybszą interwencję, na przykład poprzez dostosowanie obciążenia treningowego lub wcześniejsze przeprowadzenie badań lekarskich. Sztuczna inteligencja pomaga nam wcześniej rozpoznać te sygnały na podstawie danych z urządzeń noszonych przez zawodników. Widzę ten postęp nie tylko w sporcie wyczynowym, ale coraz częściej również w szpitalach.
O algorytmie RATE
Szybka analiza narażenia na zagrożenie (ang. Rapid Analysis of Threat Exposure, czyli RATE) to system wczesnego wykrywania infekcji u ludzi jeszcze w fazie bezobjawowej. Stanowi on część szerszych działań mających na celu mapowanie zmian zdrowotnych na wcześniejszym etapie i ma szerokie zastosowanie w opiece zdrowotnej. Algorytm został opracowany jako system wczesnego ostrzegania, który może skrócić czas niedyspozycji oraz pomóc szybko ograniczyć rozprzestrzenianie się chorób, umożliwiając osobom narażonym wcześniejszą izolację lub szybsze skorzystanie z opieki medycznej. Pierwsza wersja algorytmu RATE, opracowana w 2019 r., wykorzystywała analizę danych na dużą skalę, uczenie maszynowe i analizy trade-space obejmujące dane demograficzne oraz 163 różne biomarkery (parametry życiowe i wyniki badań laboratoryjnych) pochodzące z obszernego zbioru Philips, zawierającego ponad 36 000 przypadków zakażeń szpitalnych, aby opracować wskaźnik ryzyka. Wskaźnik ten działał dla wielu ogólnych typów infekcji, w tym powszechnych zakażeń dróg oddechowych, takich jak pneumokokowe zapalenie płuc. Wyniki zostały opublikowane w 2023 r. w czasopiśmie „Frontiers in Medicine”. Wersja algorytmu przeznaczona do urządzeń noszonych, opracowana w związku z pandemią COVID‑19, wykorzystywała dane biometryczne z dostępnych komercyjnie wearables, aby umożliwić wczesne wykrywanie infekcji. Badanie z 2022 roku opublikowane w „Nature’s Scientific Reports” wykazało, że w grupie 9 381 pracowników Departamentu Obrony algorytm potrafił wykryć zakażenie COVID‑19 średnio 2,3 dnia przed pozytywnym testem, a nawet do sześciu dni wcześniej. W badaniu podkreśliło znaczenie wykorzystania urządzeń noszonych opartych na algorytmach w celu zwiększania gotowości wojskowej. Dostępność urządzeń może się różnić w zależności od kraju.
