Research in Motion – Nachwuchsförderung Exercise Sciences

AI4Ex: Leistungsdiagnostik & Energiesysteme

Hier folgt die wissenschaftliche Beschreibung des Themenbereichs Leistungsdiagnostik & Energiesysteme. Diese Unterseite kann mit Texten, Abbildungen, Literaturverweisen oder interaktiven Elementen angereichert werden.

Fokus: Leistungsdiagnostik & Energiesystemanalyse

Die Leistungsdiagnostik dient der objektiven Erfassung der sportlichen Leistungsfähigkeit und bildet die Grundlage für gezielte Trainingssteuerung. In Kombination mit der Analyse der Energiesysteme lassen sich individuelle Trainingsreize präzise setzen. Die aktuelle Forschung hebt die Bedeutung einer integrativen und adaptiven Diagnostik hervor.

• Integrierte Diagnostik (Jones et al., 2018): Kombination aus Spiroergometrie, Laktat und HRV erlaubt umfassende Systemanalyse.
• Energiestoffwechsel individuell (Meyer & Kindermann, 1999): Schwellenkonzepte zur Trainingszonendefinition.
• Leistungsfähigkeit & Genetik (Ahmetov et al., 2016): Genetische Marker beeinflussen aerobe/anaerobe Kapazitäten.
• Machine Learning in der Diagnostik (Van Hooren et al., 2022): KI-basierte Mustererkennung ermöglicht neue Perspektiven in der Leistungsprognose.
• Präzision durch Laktat- und Feldtests (Faude et al., 2009): Validierung sportartspezifischer Diagnostikmethoden.

Trainingsableitungen:

1. Durchführung sportartspezifischer Feld- und Labortests zur Erhebung leistungsrelevanter Parameter.
2. Individuelle Zuordnung von Trainingsintensitäten auf Basis von Schwellenwerten (z. B. Laktat, VT1/VT2).
3. Integration genetischer und physiologischer Daten in die Belastungssteuerung.
4. Verwendung digitaler Tools und Algorithmen zur Trainingsplanung und Verlaufskontrolle.
5. Regelmäßige Re-Diagnostik zur Anpassung der Trainingsreize und -struktur.

Literaturverzeichnis (Auswahl)

• Jones, A. M., et al. (2018). Physiological demands of running. Sports Medicine, 48(7), 1537–1555. https://doi.org/10.1007/s40279-018-0926-z
• Meyer, T., & Kindermann, W. (1999). Lactate thresholds and performance in endurance sports. Medicine & Science in Sports & Exercise, 31(6), 1023–1029.
• Ahmetov, I. I., & Fedotovskaya, O. N. (2015). Sports genomics: Current state and future directions. Cellular and Molecular Exercise Physiology, 4(1), e1.
• Van Hooren, B., et al. (2022). A critical review of machine learning in exercise physiology. European Journal of Sport Science. https://doi.org/10.1080/17461391.2022.2033093
• Faude, O., Kindermann, W., & Meyer, T. (2009). Lactate threshold concepts. International Journal of Sports Medicine, 30(08), 538–552. https://doi.org/10.1055/s-0029-1220723