人工智能（AI）正在迅速重塑医学领域，从疾病诊断到加速药物研发。其影响也正在延伸至体育界。
在最近的一篇社论中，我们探讨了人工智能如何可能改变研究人员、医生和体育组织检测、监测和管理脑震荡的方式。脑震荡是当今接触性运动面临的一项最具挑战性的健康问题。
脑震荡是一种由头部突然撞击、猛击或剧烈摇晃导致的脑部损伤。由于脑震荡的表现很少完全相同，因此很难诊断。一些运动员会感到恶心和眩晕；而另一些则不会。有些运动员会失去意识，但约90%的运动员并不会。
我们参与和观看的许多运动都存在头部撞击和脑损伤的重大风险。这类损伤可能来自一次严重的撞击：一次时机不当的抢断、一拳、一次跌倒。还有一些损伤是多年来频繁撞击累积的结果，使运动员面临更高的帕金森病、阿尔茨海默病或其他形式痴呆症的风险。
我们自己的研究表明，即使是在橄榄球、足球和拳击中不会导致脑震荡的重复撞击，也会随着时间的推移悄悄损害大脑的血液供应和功能。
这对运动员有何帮助？
我们越能精确定位大脑的哪些部分受到撞击影响，就越能为运动员量身定制康复方案。医生和体育工作人员可以利用基于数据的洞察来个性化康复计划，而不是应用"一刀切"的重返赛场检查清单。在此过程中，他们不仅应该追踪运动员的身体康复情况，还应该关注他们心理上是否已准备好重返赛场。
人工智能还可以帮助解决脑震荡管理中最棘手的问题之一：俱乐部、教练和运动员本人对运动员过早重返赛场的压力。一个独立的人工智能模型，通过整合脑部扫描、血液检测到运动员情绪调查等一系列数据，可以为医疗团队提供坚实的客观证据基础，以抵抗这种压力。
我们已经在与慈善机构Head for Change的合作研究中探索这些方法，特别是在客观的血液和唾液检测方面。该组织支持患有神经退行性疾病的前运动员，以更好地了解接触性运动中的长期脑部健康。
人工智能还可以将头盔和护齿器等可穿戴传感器收集的数据转化为大脑损伤的地图。这一点很重要，因为每位运动员都是不同的。颈部力量、疲劳程度和既往受伤史等因素意味着，一次撞击在不同人身上造成的损伤各不相同。
像任何工具一样，人工智能也并非没有风险。它有时会将错误的主张呈现为确定的事实。如果科学家依赖这些总结，他们可能会在有缺陷的基础上构建研究。还有一种危险是虚假的安慰，即一个工具错误地将损伤标记为脑震荡低风险，导致运动员过早重返赛场。
伦理障碍涉及新旧数据。人工智能的可靠性取决于其训练材料，这导致了观察到的性别和种族偏见。如果模型仅使用来自男性职业运动员的历史数据，它们可能会对女性、儿童或业余运动员失效。我们还面临关于运动员医疗数据的问题，以及这些数据是由运动员、俱乐部还是保险公司拥有的问题。
也许更微妙的危险是对科学文化的影响。随着学术界面临发表越来越多材料的压力，过度依赖人工智能作为捷径可能会抑制真正的求知欲和创造力。正如最近一篇论文所说，这将导致一种"产出更多但理解更少"的局面。
那么，我们该何去何从？
人工智能不会取代医生、理疗师或管理脑震荡运动员所需的细致人类判断。它也不应被用作简单地让运动员更快重返赛场的捷径。
但如果明智地使用，它可以帮助医疗专业人员做出更好的决策：更早发现损伤、更精确地追踪康复情况，以及以以前不可能的方式保护长期脑部健康。
现在的挑战是建立适当的防护措施，如开放、透明的人工智能系统，这些系统可以被审查和问责，并在多样化和具有代表性的数据上进行训练。如果做得正确，这项技术可能成为保护我们喜爱的运动中参赛运动员的最有力工具之一。
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