基于机器学习的高校教师长跑损伤智能预防与健康干预模型研究

本研究针对高校教师长距离跑步中常见的运动损伤问题，提出了一种智能预防与健康干预模型（ML-PHIM）。该研究整合无线传感器网络（WSN）实时采集生理与步态数据，应用主成分分析（PCA）进行特征提取，并采用支持向量机（SVM）对损伤类型与严重程度进行分类。结果表明，ML-PHIM模型的损伤分类准确率高达94%，精确率97%，召回率98%，显著优于传统方法，为高校教师跑步健康管理提供了有效的个性化解决方案。

　　

背景：长跑作为一种广受高校教师欢迎的锻炼方式，对维持身体健康和整体福祉具有显著益处。然而，频繁参与长跑可能导致多种损伤，对健康及工作表现产生负面影响，这揭示了现有损伤预防策略的局限性。

目的：本研究旨在开发一种智能损伤预防与健康干预模型，以最大限度地减少高校教师群体中常见的长跑相关损伤。

方法：研究人员提出了一种机器学习预防与健康干预方法（Machine Learning Prevention and Healthcare Intervention Method, ML-PHIM）。该模型整合了无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）用于实时采集生理和步态数据，采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）进行特征提取，并利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对损伤类型和严重等级进行分类。该系统在MATLAB环境中使用步态与损伤监测数据集（Gait and Injury Monitoring Dataset）进行了实现与测试。

结果：仿真结果表明，ML-PHIM模型在损伤分类方面的准确率达到了94%，精确率为97%，召回率为98%，其性能优于传统的损伤检测方法。

结论：所提出的ML-PHIM模型为高校教师的长跑损伤预防与健康管理提供了一种有效且个性化的解决方案。通过缩短恢复时间并提升身体健康水平，该方法有助于促进更健康的生活方式，并对提高学术生产力做出贡献。