大数据 的特性恰好契合了体育数据的特点，使得大数据技术在体育中的应用 具有巨大的潜力。
大数据技术在竞技体育领域的应用日益广泛，通过构建个性化训 练模型、定量化预测和控制运动负荷，以及建立智能化精准训练服务平台，全面提升运动员的训练效果和比赛表现。个性化训练模型利用 传感器和生物监测设备的数据，帮助教练团队评估运动员的体能、技 术和战术水平，制定科学的训练方案，优化比赛策略，并预防运动伤 病。定量化管理运动负荷，通过监测外部和内部负荷，利用急慢性负 荷比（ACWR）等指标[4]，科学地调节训练负荷，避免过度训练和疲 劳积累，从而有效预防运动损伤。智能化精准训练服务平台通过实时 数据采集和多模态数据综合分析，全面评估运动员的竞技状态，为教 练员和运动员提供科学的训练指导和决策支持[5]。尽管面临数据整 合、实时监控和建模等技术挑战，随着人工智能、机器学习和 5G 技 术的发展，未来的智能训练平台将在数据分析、实时反馈和传感器应 用方面取得更大突破，提高竞技体育的整体水平和运动员的职业寿 命。
1.1 构建个性化运动训练模型，分析运动训练及比赛中的规律
大数据分析在竞技体育中的作用日益凸显，通过科学的分析手 段，可以在多个方面提升运动员的表现和比赛的策略制定[5]。首先， 运动员表现评估是大数据分析的重要应用之一。通过对运动员训练和 比赛表现的数据进行详细分析，可以全面评估其体能、技术和战术水 平。例如，利用运动传感器和生物监测设备采集的数据，可以准确地 追踪运动员的心率、运动轨迹、力量输出等关键指标，从而帮助教练 团队了解运动员的真实状态，及时调整训练计划。其次，战术分析和 优化是提升竞技水平的关键。通过对比赛数据的深入分析，可以发现 比赛中的战术规律，优化比赛策略。例如，足球比赛中，通过分析球 队和对手的传球网络、跑动轨迹和防守布局，教练可以制定出更具针 对性的战术安排，提高球队的胜率。运动伤病预防也是大数据分析的 重要领域。通过对运动员生理数据的持续监测和分析，可以预测和预 防运动伤病的发生。例如，通过分析运动员的疲劳水平和训练负荷， 能够提前发现可能导致伤病的风险因素，从而采取预防措施，保障运动员的健康和训练连续性。训练方案的制定需要充分考虑运动员的个 体差异。每位运动员的身体素质、训练反应和适应能力各不相同，因 此个性化的训练计划尤为重要。大数据技术可以帮助教练根据运动员 的具体情况，制定科学合理的训练方案，提高训练效果。例如，通过 对训练数据的分析，可以确定每位运动员的最佳训练负荷和恢复周 期，从而避免过度训练和训练不足。在运动技术教学方面，先进技术 也发挥了重要作用。通过运动捕捉和视频分析技术，可以对运动员的 技术动作进行详细的解析和优化指导，提高技术水平。
1.2 定量化预测和控制运动负荷，实现运动损伤的智能化预防
运动负荷是指运动员在训练和比赛过程中所承受的生理和心理 压力。根据时间维度，运动负荷可以分为急性负荷（单次训练或比赛期间的负荷）和慢性负荷（长期训练累积的负荷）。运动负荷的科学 管理是实现运动员短期和长期适应能力提升的关键，教练员和运动员 通过调节训练负荷，可以促使运动员在不同阶段实现不同的训练目 标。 量化负荷的方法多种多样，包括外部负荷和内部负荷的测量[7]。 外部负荷主要通过客观数据，如训练距离、速度、训练时间和重量等 进行量化；而内部负荷则通过运动员的生理和心理反应，如心率、血 乳酸水平、感知疲劳度等指标进行评估。这些量化方法可以帮助教练 员制定更科学的训练计划，并根据实际情况进行调整。
负荷与疲劳之间存在密切关系。适度的负荷可以促进运动员的适 应和提高，但过度的负荷则可能导致过度疲劳和运动损伤。因此，科 学地管理和控制运动负荷，对于保持运动员的健康和竞技水平至关重 要。运动员健康是竞技体育成功的基础，预防运动损伤尤为重要。例 如，一位顶级足球运动员因伤病缺席赛季，不仅会对其个人成绩产生 重大影响，还会对俱乐部的市场价值和经济收益带来巨大损失。 控制负荷是预防运动损伤的重要手段之一。通过合理的训练安排 和负荷监控，可以有效减少运动损伤的发生率。急慢性负荷比（Acute Workload Ratio，ACWR）是近年来受到广泛关注的一个量化指标。 ACWR 通过比较急性负荷与慢性负荷的比值，帮助教练员判断运动 员是否处于适应状态，从而调整训练负荷以预防伤病。研究表明，当 ACWR 维持在 0.8 到 1.3 之间时，运动员的伤病风险较低；而当这一 比值过高或过低时，伤病风险则显著增加。此外，还有其他量化负荷 的概念在预防运动损伤中发挥重要作用。例如，训练负荷和恢复比例 关系可以帮助评估训练后运动员的恢复情况，确保其在下一次训练前 有充分的恢复时间[6]。通过监测运动员的疲劳累积，教练员可以有效 识别潜在的疲劳积累，从而控制和预防运动损伤的风险。长期监控训 练负荷和疲劳标记能够有效地预测和预防运动员的受伤和疾病[7]。
总的来说，通过定量化预测和控制运动负荷，可以实现运动损伤 的智能化预防。这不仅有助于提高运动员的训练效果和比赛表现，也 能有效延长运动员的职业寿命，提升竞技体育的整体水平。大数据技 术在这一过程中发挥了关键作用，通过对海量训练和生理数据的分 析，提供科学依据，支持教练员和运动员做出更明智的决策。
1.3 构建智能化精准训练服务平台，分析运动员竞技状态
智能化精准训练服务平台的构建在现代竞技体育中具有重要性。 随着体育竞赛水平的不断提升，运动员的训练和竞技状态需要更加科 学和精准的管理。智能化精准训练服务平台通过利用先进的大数据技 术和传感器技术，能够提供全面的运动员数据采集、分析和反馈系统， 为教练员和运动员提供科学的训练指导和决策支持[8,9]。 大数据技术在智能化精准训练服务平台中的应用，极大地提升了 训练的科学性和精确性。例如，Catapult 系统利用传感器技术对球类 等团体项目进行实时数据采集、分析与监控[10]。通过在运动员身上佩 戴小型传感器，Catapult 系统可以记录运动员的跑动距离、速度、加 速度等多种运动表现数据，并通过大数据分析提供详尽的运动表现报 告。另一个例子是 Polar Flow 平台[11]，基于佩戴的心率传感器，实时 采集运动员的心率变化情况，分析训练负荷，评估运动员的竞技状态。 这些平台通过数据的实时监控和分析，为教练员和运动员提供了科学 的训练指导和优化方案。
在竞技状态分析方面，智能化精准训练服务平台可以通过多模态 数据的综合分析，全面评估运动员的竞技状态。这些数据包括生理指 标（如心率、血氧饱和度）、运动表现数据（如速度、力量）、技术 数据（如动作质量、技术稳定性）和心理状态数据（如情绪波动、压 力水平）。通过对这些数据的综合分析，平台能够构建多因素综合评 估模型，对运动员的竞技状态进行全面、准确的评估。例如，基于心 率变异性（HRV）和运动表现数据，可以评估运动员的疲劳程度和恢复情况，从而优化训练负荷，预防过度训练和运动损伤。
然而，构建和应用智能训练平台也面临着诸多技术和实践上的挑 战。首先，多模态数据的采集和融合是一个复杂的过程，不同设备和 传感器的数据格式和标准不一，需要进行有效的整合和标准化处理。 其次，实时监控和数据传输的技术难题也亟待解决，高速、稳定的数 据传输是实现实时反馈的基础。此外，构建准确的数学模型，对运动 员的竞技状态进行科学评估，也是一个具有挑战性的任务。这些模型 需要考虑多种因素的相互影响，进行复杂的计算和分析。 未来，随着技术的不断进步，智能化精准训练服务平台将会在多 个方面取得更大的突破。例如，随着人工智能和机器学习技术的发展， 运动表现数据的分析和预测将更加精准和智能化。5G 技术的普及将 大幅提升数据传输的速度和稳定性，使得实时监控和反馈更加高效。 生理传感器和可穿戴设备的进一步发展，将提供更全面、更准确的数 据支持。
大数据技术在学校体育领域的应用显著提升了体育教学的效果 和管理水平。通过计算机辅助体育教学系统，传统教学方法的局限性 得以突破。智能手环、心率监测设备等工具实时采集学生运动数据， 并通过大数据分析生成个性化训练建议，提升教学精准性和科学性。 例如，智能篮球训练系统利用人工智能技术分析投篮姿势和球轨迹， 提供即时反馈，提高学生的投篮准确性和训练效率[12]。然而，数据采 集的准确性和设备兼容性仍是挑战，教师需要具备相应的技术素养。 数字孪生技术在智慧体育校园平台的应用，将体育教学场景全面集 成，通过 2D/3D 建模技术和传感器数据采集[13]，实现物理环境、教 学信息、教学过程和教学管理的数字孪生。通过教务系统、教学管理 系统等数据共享，动态展示教学信息和实时现场情况，提供全面的教 学支持。人工智能技术的应用进一步提升体育教学效果，如基于标准动作库的运动动作解析和评价，帮助学生自主学习和技术提升。尽管 面临技术和实践挑战，未来随着人工智能和大数据技术的进步，学校 体育领域将实现更高效、更精准的教学管理和训练指导[14]。
2.1 构建计算机辅助体育教学系统，改善体育教学效果
计算机辅助体育教学系统在现代教育中扮演着越来越重要的角 色。这类系统通过信息技术和大数据分析，为体育教学带来了全新的 方法和工具，极大地改善了教学效果。传统的体育教学方法面临着诸 多挑战，如资源有限、教学方式单一和难以满足学生个性化需求。计 算机辅助体育教学系统通过引入先进技术，为解决这些问题提供了有 效途径。 大数据技术在计算机辅助体育教学系统中的应用，极大地提升了 教学的科学性和精准性。通过对学生在体育活动中的数据进行实时采 集和分析，可以全面了解学生的体能状况、技术水平和心理状态，为 教师提供科学的教学依据。例如，通过智能手环、心率监测设备和运 动传感器等设备，实时采集学生的运动数据，并通过大数据分析，生 成详细的运动报告和个性化的训练建议。
应用计算机辅助教学系统改善教学效果的案例已经逐步纳入体 育技术教学领域。例如，引入了智能化的篮球训练系统，通过人工智 能技术实时分析学生的投篮姿势和球轨迹，并提供即时反馈，帮助学 生调整动作，提高投篮的准确性和训练效率。研究表明，机器视觉技 术在这一领域的应用尤为广泛，通过高速摄像和传感器捕捉运动员动 作细节，用于评估技术执行质量和运动效率。例如，在网球和田径等 个人项目中，机器视觉技术可以详细分析运动员的动作，指导技术调 整和训练[13]。此外，机器学习和机器视觉结合，为运动表现提供实时 反馈，如在篮球训练中，人工智能系统实时分析投篮姿势和球轨迹， 提供即时反馈以提高准确率，提升训练效率。
计算机辅助体育教学系统在实际应用中也面临一些技术和应用上的挑战。数据采集的准确性和完整性仍然是一个关键问题，不同设 备和传感器的数据兼容性和标准化程度不足，导致数据分析效果受 限。此外，计算机辅助教学系统的普及和推广还需克服技术成本和设 备维护等问题。教师在应用这些高科技手段时，也需要具备相应的技 术素养，这对教师培训提出了新的要求[15]。 未来，计算机辅助体育教学系统的发展潜力巨大。随着人工智能 和大数据技术的不断进步，这类系统将在数据分析、教学反馈和个性 化教学方面取得更大的突破[16]。例如，机器学习算法的优化将使得运 动表现预测更加精准，实时监测和反馈将更加高效。未来的发展方向 还包括更加个性化的教学方案、更高效的教学反馈机制和更全面的学 生运动数据分析。
2.2 集成展示校园体育教学场景，建设“数字孪生”智慧体育 校园平台
数字孪生是以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、 多学科、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境 中的属性、行为、规则等[17-19]。数字孪生由物理实体、数字孪生模型、 数字孪生数据、服务及上述四部分间的连接与交互组成[18]。应用数字 孪生技术将体育教学场景集成起来，构建以大数据为核心、以数据共 享交换为基础、以体育教学管理的场景化需求为驱动、以提高教学产 出效率和质量为目标的智慧体育校园平台，实现全量教学数据的“一 网汇聚”、全景教学信息的“一图通览”和全域教学活动的“一屏治 理”，是体育教学智慧化管理的需要。
物理环境孪生是运用物理建模仿真技术和传感技术将现实物理 环境映射到虚拟数字空间的过程，是数字孪生的基础[20-22]。应用倾斜 摄影等测绘技术和 2D/3D 建模技术，建立校园全局实景模型，展示 办公楼、教学楼、体育场馆、场地等地面建筑物以及道路、景观、植 被等其他物理元素的真实面貌；对于教学场所、训练场所、运动场所等重点部位，建设空间内部实景模型，展示体育教学环境、装备等的 真实情况；对于关键建筑物，还可以通过 BIM（Building Information Model）建模技术，建立建筑物内的管线、设备等的详细模型。另外， 通过系统或设备接口、传感器采集、RPA（Robotic Process Automation） 等不同方式，将物理环境中各设备、设施的基础信息和运行状态采集 并汇聚到平台，与 2D/3D 实景模型集成起来，通过 UE（Unreal Engine）、Unity3D 等引擎或者提供符合 WebGL 标准的渲染展示， 实现对体育教学物理环境和基础设施真实场景、基础信息和运行状态 的数字孪生。
教学信息孪生是通过与学校教务管理、教学管理、人事管理、互 联网教学等各相关系统的互联互通和数据共享，将班级设置、学生信 息、教师/教练信息、课程安排信息、教室/体育教学场馆/场地安排信 息、门禁系统等信息数据的汇聚到平台，并与对应的物理环境元素关 联、集成，在物理环境孪生模型中动态地展示、查询、统计、分析实 时的教学信息，实现教学信息在虚拟世界中与物理世界的真实关联和 数字孪生。 教学过程孪生是指将校园、体育场馆和教学场所的视频监控接入 孪生平台，并把关键点位的真实视频图像信号与 2D/3D 物理环境模 型集成，实现在虚拟的孪生环境中展示真实的教学现场实况、体育训 练实况和校园实时情况。通过接口开发等技术实现与智能体育教学装 备和实时检测装置联网，将教师和学生的运动状态、身体机能等各类 数据实时采集、汇聚到平台。通过数据接口、智能采集和教师录入等 不同方式，实现将教学、训练过程中的运动量、课堂测验、标志性成 绩、教师评价等过程数据汇聚到平台。将这些数据与 2D/3D 物理环 境模型集成，实现在虚拟环境中对教学实况、运动过程、教学过程等 数据的实时汇总、展示、查询、统计、分析，完成对真实教学现场和 过程的数字孪生。
教学管理孪生是将数字孪生系统与教务系统、教学质量保障系统 等教学管理系统互联互通、数据共享，在虚拟环境中实时地观摩真实 教学实况、查询教学过程数据，在线、实时地完成教学督导、教学评 价、学生反馈等教学管理工作，实现教学管理活动的数字孪生。 智能教学训练是指应用人工智能技术对教学现场的视频图像进 行分析，实现人体关节数据的无标记采集，然后使用智能算法开展基 于标准动作库的运动动作解析、评价和智能指导，便于学生分析技术 动作差距、开展自主学习；应用数字人技术实现在线虚拟授课和技术 动作的深度指导；将采集到的运动过程数据、身体技能数据、过程评 价数据、教学视频数据进行汇总，运用统计学习、深度学习、大模型 分析和多模态分析等人工智能技术，构造面向问题的分析模型，探索 教学和训练规律，提高体育教学效果和质量。
国家高度重视大众健身的智慧化发展，将在“十四五”期间重点 推广“互联网+健身”和“物联网+健身”，建设数字化全民健身服务 平台、社区体育活动服务平台等[23]，从事体育健身服务的互联网运营 商和实体运营商也建设了各自的信息化平台，这些系统和平台是大众 健身智慧化空间的基础，它们之间如在未来能实现互联互通和数据共 享，将为公众提供更加便捷的智慧服务。 大众健身服务需要解决“去哪里健身”“如何方便健身”和“如 何科学健身”等问题，使用大数据技术构建的智慧化健身空间将为解 决这些问题提供基础，例如：实现公共体育场馆、场地、设施和服务 情况的大数据资源汇聚之后，居民能够方便地查询、搜索和选择合适 的健身场所，政府能够进行服务资源均衡化布局的规划[24]；实现群众 体育赛事活动信息的集约化管理之后，居民能够方便地浏览赛事活动 信息并便捷地完成报名，或者在线参加比赛[25]；实现公共体育服务场 所、第三方线上和线下健身平台等健身大数据的汇聚之后，能够形成居民全面的健身画像并为其提供科学健身指导和安全健身预警[26]；实 现个人健康信息和体质健康检测的大数据汇聚之后，能够为居民推荐 个性化运动处方和健身指导；对运动处方执行全过程的数据采集和分 析，能够开展处方执行效果评估和运动处方库的进一步优化和完善； 等等。总之，大数据技术是推动大众健身服务智慧化发展的基础要素， 基于大数据技术的智慧化健身空间，能够提升大众健身的科学性、便 捷性、趣味性，促进健身服务更加智能化和个性化。
3.1 构建多平台互联互通的大众健身智慧化空间，以实现信息 不断迭代和更新
推动大众健身智慧化发展是国家“十四五”体育发展规划的一项 重要内容，是一项涉及多个方面的系统性复杂工程。国家体育总局已 经明确在“十四五”期间将要重点建设的内容包括：推进“互联网+ 健身”“物联网+健身”，大力推广居家健身和大众健身网络赛事活 动；创建涵盖大众健身群众组织、场地设施、赛事活动、健身指导、 器材装备等内容的数字化大众健身服务平台，创新大众健身公共服务 模式；开发国家社区体育活动管理服务系统，推动建立国家、省（区、 市）、市三级互联互通的大众健身信息服务平台；试点开展 “大众 健身运动码”，结合体育运动水平等级评定和赛事活动积分评定，构 建个人“运动成就”系统等项工作[23]。实际上，这些系统，以及各地 政府和第三方体育健康服务机构自主建设的系统，不应该成为孤立的 “烟囱式”系统，它们之间应该开放互联、数据共享、协同工作，共 同构成一个大众健身智慧化空间，为人民群众提供更加全面、便捷和 智能的服务，推动构建多平台互联互通的大众健身智慧化空间。
大众健身智慧化首先要解决好人民群众“去哪里健身”的问题。 目前国家大众健身信息服务平台基本实现了公共体育场馆、大众健身 器材、体育公园等公共资源的数据采集工作[24]，截至 2024 年 5 月份 共采集全国大陆地区30个省/直辖市/自治区的6522个公共体育场馆、50.7975 万个大众健身公共场地、331.1618 万件/套大众健身公共器材 /器械、2648 个体育公园的基础数据、地理信息（GIS）和体育锻炼人 数流量信息等，为人民群众就近选择健身场所提供了方便，为管理部 门进行基础资源统计和分析提供了依据。接下来，可以在地理位置信 息基础上优化导航服务，并继续对接、采集社会体育健身场馆/场所 的基础信息，实现大众健身基础设施元素全覆盖。 大众健身智慧化还要解决好人民群众“如何方便健身”的问题。 建设在线群众体育赛事平台，可以实现群众体育赛事全过程管理中的 部分功能，如在线报名、在线观看、在线参赛、信息发布等，建设全 民健身公共服务平台，可以实现场馆/场地/器材的预约、有偿服务使 用的在线下单、支付等功能，为人民群众参与体育活动提供了方便。 接下来，可以考虑实现各类专业服务平台之间的服务对接和数据共 享，推动数据的全量汇聚、全局分析；可以考虑增加公共服务平台的 社交属性，实现线上邀约组团活动、社区体育活动召集、健身锻炼经 验共享等功能，推动良好健身文化氛围的建设。
大众健身智慧化要解决好人民群众“如何科学健身”的问题。国 家体育总局和各级体育管理部门都非常重视科学健身的宣传和辅导 工作。目前，国家大众健身信息服务平台已经制作和发布了 500 余个 体育运动指导视频[24]，建设了社会体育指导员信息库，在引导人民群 众科学健身方面发挥了积极作用；智能健身器材、腕表等智能体育装 备以及第三方健身平台已经实现了健身运动过程中与运动量、人体机 能等有关的部分指标数据的实时采集、分析和预警，为人民群众了解 健身效果、规避运动风险提供了技术支撑；人民群众的主动健康观念 日益增强，体质健康检测、健康查体、医疗就诊等各类信息已经比较 丰富，相关数字化平台为各类个性化、专业化主动健康服务提供了基 础。接下来，如何利用物联网、大数据、移动互联网、人工智能等技 术实现各类智能体育装备、互联网健身平台、社会健身场所平台、健身查体服务平台、诊疗信息平台之间的互联互通和数据汇聚、并在满 足个人敏感信息保护的前提下实现个人运动和健康信息的全量智能 分析、个性化运动建议和运动处方推荐，如何利用人工智能技术对人 民群众的体育锻炼过程进行视频分析、动作识别、动作评价、智能辅 导和安全预警，如何利用新一代信息技术为社会体育指导员提供在线 工作平台、实现社会体育指导员对社区居民的线上面对面辅导、发挥 社会体育指导员作用等等问题的解决，将对提升人民群众科学健身水 平起到促进作用。
大众健身智慧化要解决好人民群众“如何快乐健身”的问题。应 用虚拟现实、元宇宙、人工智能等技术提高体育健身活动的趣味性、 娱乐性、智能性，是增强健身活动黏性的重要手段。未来，可以应用 新一代信息技术开发更加富有现场感的沉浸式在线竞技比赛平台，提 供多人同时在线、对抗性更强、品类更多的运动项目，创建体育锻炼 虚拟空间，吸引更多的年轻人参与健身活动。 大众健身智慧化要解决好各平台互联互通的问题。在大众健身公 共服务的接触层面，要为人民群众提供一站式服务，实现体育管理政 务服务的一网通办，避免在不同区域、参与不同活动、查询不同信息 时需要登录不同系统的问题，为此需要统筹规划服务门户，集成各个 专业服务系统，实现一点接入、全网服务；在大众健身公共服务的服 务层面，要为人民群众提供更加个性化、精准化、科学化的服务供给， 为此要与各类智能体育装备、健身管理系统、体质检测平台、互联网 运营平台、诊疗信息平台、健康查体平台等互联互通，构建以个体为 中心的主动健康大数据，开展数据智能分析和深度挖掘，做好个人敏 感信息安全保护；在大众健身公共服务的公共支撑层面，要实现各类 传感设备、物联设备、采集设备、应用系统的即插即用，研究建设公 共数据采集和处理平台，编制数据互联规范标准，为构建大众健身智 慧空间奠定基础。
3.2 构建个性化运动处方管理系统，完善主动健康模式
运动处方是由运动处方技术培训合格人员，依据处方对象的基本 健康信息、体力活动水平、医学检查与诊断、运动风险筛查、运动测 试等结果，以规范的运动方式和规定的运动频率、强度、时间、周运 动总量、进阶以及注意事项，形成局部和整体相结合、近期和远期目 标相结合的个性化健康促进及疾病防治的主动运动指导方案[27]。推广 使用运动处方是推动体医融合、体卫融合、大众健身与全民健康深度 融合的重要手段，而基于大数据、人工智能技术构建个性化运动处方 管理系统，是促进运动处方推广应用的基础[28]。运动处方的运用过程 大体可以分为如下几个阶段。 运动前的健康评价阶段。根据目前世界上较多国家所采取的做法 （如英国、美国、德国、澳大利亚等，各个国家因为具体情况不同， 所采取的具体措施也有所不同），由医生、康复和健身机构从业者、 其他健康领域专家和处方接受者自身中的任何一方提出转诊需求，由 专业机构组织对处方接受者进行健康检查、分诊评估和风险分层，通 常需要做的健康检查内容包括病史、血压、脉搏、关节等一般检查， 必要时做心电图、胸透和化验检查等，主要的健康评估方法包括既往 身体活动水平评价、身体活动准备问卷、心脑血管疾病危险因素评价 和分级、基于危险分层的医学检查、运动测试和医学监督建议等[28-29]。 随着科学技术的进步，应用线上工具开展在线健康筛查成为趋势，例 如澳大利亚运动专家们联合开发的运动前筛查系统（the Adult Pre-Exercise Screening System，APSS）能够帮助准备参加运动的人群 在线完成运动前健康筛查，它根据接受者的患病状态和病情程度，将 其分为高风险、中等风险和低风险 3 类，不同风险类型的接受者将被 按照不同的策略开具运动处方[29]。
运动处方安全性的临床运动测试阶段。运动心肺功能测试 （cardiopulmonary exercise testing，CPET）是进行风险分层、量化心肺功能、评估最大运动能力和运动中能量代谢的重要临床评估方法， 也是国际上确定运动强度（exercise intensity，EI）的重要依据，其测 量指标通常包括心率、血压、心电图、主观体力感觉、气体交换相关 指标等，测试结果往往结合受试者的病史、运动史、日常生活方式、 健康状况和运动需求等其他信息，共同用于确定 EI（主要有公式推 算法和实验室测量法）、制定运动处方和指导临床决策[29-31]。随着心 脏康复（cardiac rehabilitation，CR）领域飞速发展，专家们提出了一 系列针对心血管疾病患者运动风险监控的方法及其数字化解决方案， 例如比利时 Hasselt 大学和欧洲多国心血管疾病康复专家共同研发了 线上交互式培训决策支持系统 EXPERT，能够帮助临床医生和医疗保 健专业人员完成数字化培训和制定心血管疾病运动处方[29,32]。
运动处方制定、实施和调整阶段。制定运动处方应遵循个性化、 特异性、渐进性超负荷和休息/恢复 4 个原则[29]。近些年，学者基于 循证医学证据提出了“循证运动处方”（evidence informed exercise prescriptions），是指在制定处方前，医生和运动科学专家与运动员、 受试者或患者进行互动，结合其个人表现、健身或健康需求就运动目 标达成一致，然后基于循证医学证据以及医生和运动科学专家的经验 制定训练计划[29,33]。运动处方包括运动项目、运动强度、运动持续时 间、运动频率、注意事项等方面的内容[28]，根据不同的个体情况和运 动目标，运动处方的内容通常有所不同。受试者或患者在执行运动处 方的过程中，通常对身体状况、运动情况进行记录和监控，及时总结 运动处方执行情况并适时对运动处方进行动态调整。
