מה בינה מלאכותית מספרת לנו על סגנון ריצה

חוקרים משתמשים בלמידת מכונה (Machine Learning) בכדי למצוא התאמה בין סגנונות ריצה לסיכון לפציעות מסוגים שונים

מאת: אלכס האצ'ינסון, SweatScience; תרגום: תומר גמינדר, ספורט למחשבה

הפיזיולוג והמאמן ג'ק דניאלס צילם פעם חבורה של רצים במהלך ריצה, ואז הראה את הקטעים למאמנים וביומכניסטים כדי לראות האם הם מסוגלים לזהות מי הם הרצים “היעילים ביותר. “הם לא יכלו להגיד", דניאלס נזכר משחזר יותר. "בשום פנים ואופן לא". רצים בעלי סגנון ריצה מגושם למראה כמו פאולה רדקליף ואלברטו סאלזר לפעמים מתגלים כיעילים במיוחד. ורצים בעלי סגנון ריצה חלק ויפה לפעמים מופיעים בזנב החבורה.

פעולת הריצה, מסתבר, מסובכת יותר משנדמה. תנודת הראש, הרוטציה של המותניים, זווית כף הרגל - כל הגורמים הללו ורבים אחרים יכולים להשתנות באינסוף דרכים. לכן זו משימה פחות או יותר חסרת סיכוי לצפות במישהו חולף בריצה ולאבחן בעיות בצעדי הריצה שלו, בין אם מדובר בחוסר יעילות או סיכון מוגבר לסוגים מסוימים של פציעות. בין אינסוף המשתנים, פשוט אין אפשרות למצוא את אלה שחשובים באמת בניתוח בזמן אמת.

פתרון אחד לבעיה זו הוא להאט את הכל. צלמו את הרץ וצפו בווידאו בהילוך איטי. או יותר טוב, הדביקו סמנים למפרקי המפתח, הזינו את הנתונים למחשב וצרו מודל תלת מימדי של צעד הריצה, כך שתוכלו לנתח כל זווית מפרק וכל תאוצה בזמן הפנוי שלכם. זה מה שעשו חוקרי הביומכניקה מזה שנים, כאשר ניסו לקשר בין מאפייני צעד מסוימים – למשל, ברך שמסתובבת פנימה יותר מהרגיל - עם פציעות מסוימות כמו כאב פטלופורמורי או תסמונת ITB. הם זכו לשמץ של הצלחה, אך בסך הכל התוצאות היו די מבולבלות וקשות לפירוש.

ואז הגיעו פתרון חדש ורדיקלי יותר: להשתמש באלוהי הרובוט שלנו, לתת להם לחפור בין הררי הנתונים ולראות מה המסקנות שהם מגיעים אליהן. זו, למעשה, הגישה במחקר חדש של חוקרים מאוניברסיטת ג'יווסקילה בפינלנד ואוניברסיטת קלגרי בקנדה. הם העבירו את הנתונים מניתוח צעדים תלת ממדי של חבורת רצים, חלקם פצועים וחלקם בריאים, דרך סוג של בינה מלאכותית המכונה למידת מכונות ללא פיקוח (unsupervised machine learning), כדי לבדוק אם הוא יכול לקבץ את הרצים לקטגוריות על סמך צעד הריצה שלהם, והאם הקטגוריות הללו ישקפו את סוגי הפציעות שהרצים סבלו מהן. התשובות - כן לשאלה הראשונה, לא לשנייה – שוות מחשבה.

  

המחקר, שפורסם בכתב העת הסקנדינבי לרפואה ומדע בספורט, כלל 291 רצים שצעד הריצה שלהם נותח קודם לכן על ידי ריד פרבר מהמרפאה לפציעות ריצה של אוניברסיטת קלגרי. הגיל הממוצע שלהם היה 39.5 עם התפלגות שווה בערך בין גברים לנשים, ועל סמך זמני המרוץ העדכניים שלהם הם כללו שילוב של רצי פנאי ורצים תחרותיים. מבין הנבדקים הללו, 266 סבלו מפציעות כלשהן, כולל כאב פטל-פורמלי (44), תסמונת הרצועה האיליוטיבית/ITB (29), דלקת של גיד אכילס (15), דלקת של החיתולית הכפית (דרבן) (14), תסמונת עומס טיביאלית מדיאלית/שין ספלינט (12) ופציעות אחרות. צעד הריצה שלהם נותח על ידי הדבקת סמנים על שבעה קטעים בפלג הגוף התחתון, ואז צילם אותם עם מערך של שמונה מצלמות כדי לבצע דיגיטציה של התנועה.

בסך הכל, כל ניתוח של צעד הליכה הניב 62 משתנים, כולל ערכים כמו זוויות ברכיים וכפות רגליים, תנודה אנכית וקצב צעדים. לאחר מניפולציה נוספת, נתונים אלה הוזנו למחשב ל-"hierarchical cluster analysis" (”ניתוח אשכולות היררכי“) – דרך לחלק את הנבדקים לקבוצות עם מאפיינים משותפים. חשוב להדגיש כי תהליך זה אינו כרוך בלציין מראש למחשב מה לחפש או אילו משתנים חשובים יותר. לימוד מכונות מסוג זה מציע דרך לאתר דפוסים נסתרים בנתונים מורכבים. (כתבתי לפני כמה שנים על כמה מחקרים קשורים שהשתמשו בגישה דומה כדי להבדיל בין רצי פנאי ורצים תחרותיים).

ניתוח האשכולות חילק את הרצים לחמש קבוצות שכל אחת מהן הייתה שונה מכל הקבוצות האחרות. לדוגמה, בקבוצה אחת היו רצים שהברכיים שלהם קרסו והתעוותו באופן הבולט ביותר במהלך הריצה. אחרת התאפיינה בגפיים נוקשות, שבאה לידי ביטוי בכיפוף קטן מהרגיל בברכיים ובמותניים. לשלישית התאפיינה בנחיתה מודגשת על העקב ושינויים גדולים בזווית כף הרגל במהלך הצעד. בחירת קבוצות המשנה האלו בעין בלתי מזוינת, או אפילו על ידי סריקה ידנית של נתוני ניתוח הצעדים, הייתה עלולה להיות בלתי אפשרית - אך בדיעבד, הדפוסים ברורים למדי.

החוקרים התחילו עם ההשערה שקבוצות אלו יתמכו באבחנות הפציעה של הרצים. ניתן לצפות כי, נניח, הקבוצה עם קריסת ועיוות הברכיים תסבול יותר מפציעות ברכיים. אבל לא היה שום דפוס מסוג זה. סוגי הפציעות השונים, כמו גם היחס בין הרצים הפצועים והבריאים, התפזר בצורה די אקראית על כל הקבוצות. אופן הריצה שלכם, על פי המקבילה הביומכנית ל-Deep Blue, אינו קובע אם, איפה, או כיצד נפצעים.

יש למחקר כמה השלכות מעניינות. אם התוצאות יאושרו במחקרים נוספים, הן מרמזות כי, כפי שניסחו החוקרים, “אין 'דפוס צעד מגן' יחיד המצמצם את הסבירות להתפתחות [פציעות הקשורות לריצה]”. בטוויטר, רוד וויטלי, פיזיותרפיסט בכיר בבית החולים אספטאר לרפואת ספורט, העלה את ההצעה שכל אחד מאיתנו מתאים את עצמו לאידיוסינקרטיות (הנטיות וההתנהגויות הייחודית) של סגנון הריצה האינדיבידואל שלנו. הסיכון לפציעות, בראייה זו, נובע משינויים בעומס האימונים שלך, ולא, נניח, מזווית הברך. אמירה זו מהדהדת את המסר של הביו-מכניסט בגמלאות מאוניברסיטת קלגרי, בנו ניג: 80 אחוז מפציעות הריצה, הוא נהג לומר, נבעו משגיאות אימונים כמו הגדלת הקילומטראז' מהר מדי או מחסר בהתאוששות מספקת.    

לסיום, אפילו אלגוריתמי בינה מלאכותית מתוחכמים אינם מבטיחים כי תוצאות אלה נכונות. אולי הרצים במדגם היו דומים מדי זה לזה; או אולי הם היו מגוונים מדי. או אולי פשוט לא היו מספיק רצים במדגם. אבל אם יתברר שמחשבי-על באמת חסרי אונים בדיוק כמו בני-אדם כאשר הם מנסים לנבא פציעות עתידיות על בסיס סגנון הריצה, אז אולי נוכל לחלום על עתיד אידילי בו אנו מפסיקים להתווכח על נחיתת הרגל, קצב הצעדים וזווית השוק לדוגמה – ובמקום זאת פשוט מסכימים לקחת יום מנוחה מדי פעם.

אלכס האצ'ינסון (Alex Hutchinson)

אלכס האצ'ינסון הוא פיסיקאי לשעבר ורץ ברמה הלאומית, וכן כתב מדע עטור פרסים בכתבי עת לאומיים . הוא המחבר של Endure: הנפש, הגוף, והגבולות האלסטיים המוזרים של ביצועים אנושיים, עם הקדמה של מלקולם גלדוול, הזמין מאמזון וחנויות מובחרות .