Эксперт ФГБУ ФНЦ «ВНИИФК» — Кубеев А.В., к.п.н., подготовил обзор на статью: «Носимые технологии и аналитика как дополнительный инструментарий для оптимизации тренировочной нагрузки и снижения риска травматизма» авторов: Dhruv R. Seshadri, Mitchell L. Thom, Ethan R. Harlowи др. 

Цель нарративного обзора: показать, как носимые сенсоры и аналитические модели могут использоваться для поддержки решений в спортивной медицине и подготовке спортсменов: для мониторинга внутренней и внешней нагрузки, гидратации, сна, сердечно-сосудистого состояния и статус аreturn-to-play, а также для снижения травматизма и оптимизации работоспособности. Авторы также обсуждают роль таких технологий при возвращении спортсменов к тренировкам после COVID-19.

Авторы трактуют спортсмена как динамическую систему, состояние которой нельзя оценивать по одному индикатору. При этом ACWR рассматривается как широко используемый, но дискуссионный показатель: часть исследователей считает его практичным ориентиром, а часть — недостаточным и статистически уязвимым при прогнозировании травм.

Методы: аналитический обзор литературы и существующих коммерческих wearable-решений без собственного экспериментального набора данных.

Авторы:
– сопоставляют типы сенсоров(GPS/RFID/акселерометры, ЭКГ/PPG, surface EMG, NIRS и др.);
– анализируют, какие параметры они измеряют (дистанция, скорость, ускорение, ЧСС, HRV, SmO2, качество сна, показатели потоотделения и др.);
– рассматривают примеры применения ML/AI-моделей в задачах контроля нагрузки, риска травмы, гидратации, сна, сердечного скрининга и return-to-play;
– обобщают клинические и прикладные сценарии использования данных wearable-устройств. 
Собственного сбора и статистической обработки первичных данных в статье нет. Работа носит концептуально-обзорный характер.

Основные выводы:
Носимые сенсоры дают возможность непрерывного, неинвазивного и приближенного к реальному времени контроля биомеханических, физиологических и биохимических показателей спортсмена.
Наибольший практический эффект аналитики wearable-данных авторы видят в 5 направлениях: мониторинг нагрузки, контроль гидратации, контроль сна, мониторинг сердечно-сосудистого состояния и сопровождение return-to-play.
Авторы подчёркивают, что на момент публикации точное прогнозирование травм все ещё ограничено: существующие модели недостаточно точны, а сама травма зависит от множества взаимосвязанных факторов.
Делается вывод о необходимости многомерных, контекстно-специфичных и системных моделей вместо опоры на один показатель (в том числе вместо использования только ACWR).
Практическая значимость работы заключается в формировании методологической рамки для цифрового мониторинга спортсмена, где wearable-данные и ML дополняют решения врача, тренера и спортивного аналитика, но не заменяют их.

Мнение (комментарии) нашего эксперта:
Статья методологически полезна для проводимых научных исследований, поскольку задаёт общий каркас цифрового управления подготовкой спортсмена через интеграцию сенсорных данных и аналитики.
Сильные стороны: чёткая систематизация направлений мониторинга, введение базовых терминов, акцент на связи между нагрузкой, восстановлением и риском травмы.
Ограничения: обзор не специализируется на конкретном виде спорта, не содержит собственного эмпирического материала и не предлагает валидированную модель именно для прогнозирования травм в конкретном виде спорта.
Рекомендована к изучению.
Публикацию целесообразно использовать как вклад в теоретико-методическую основу научной работы, а прикладные выводы следует уточнять на материалах эмпирических исследований по велоспорту и циклическим видам спорта.