Primena telemedicine u sportskoj medicini: Digitalni pristup prevenciji, dijagnostici i rehabilitaciji

Šćepan Sinanović; Marko Kimi Milić; Slobodan Subotić

doi:10.5937/snp14-1-2-54983

Šćepan Sinanović VIsoka medicinska škola strukovnih studija "Milutin Milanković", Beograd, Srbija https://orcid.org/0000-0002-8125-7873
Marko Kimi Milić VIsoka medicinska škola strukovnih studija "Milutin Milanković", Beograd, Srbija
Slobodan Subotić VIsoka medicinska škola strukovnih studija "Milutin Milanković", Beograd, Srbija

DOI: https://doi.org/10.5937/snp14-1-2-54983

Ključne reči: telemedicina, sportska medicina, prevencija povreda, dijagnostika, rehabilitacija, nosivi uređaji

Sažetak

Telemedicina je postala ključni alat u modernom zdravstvu, omogućavajući udaljeni pristup medicinskim uslugama. U sportskoj medicini, njena primena donosi značajne inovacije u prevenciji, dijagnostici i rehabilitaciji sportskih povreda. Ovaj rad istražuje efikasnost telemedicinskih tehnologija kroz analizu njihovih doprinosa smanjenju učestalosti povreda, preciznosti dijagnoza i brzini oporavka. Istraživanje je obuhvatilo uzorak od 150 profesionalnih i amaterskih sportista, pri čemu su korišćeni nosivi uređaji, aplikacije za praćenje aktivnosti i platforme za udaljene konsultacije. Statistička analiza podataka pokazala je da telemedicina može smanjiti učestalost povreda za 25% i skratiti prosečno trajanje rehabilitacije za 30%. Rezultati takođe ukazuju na povećanje zadovoljstva sportista tretmanom, što doprinosi njihovom bržem povratku aktivnostima. Zaključeno je da telemedicina nudi praktična rešenja za izazove u sportskoj medicini, uključujući udaljene regije sa ograničenim pristupom specijalističkoj nezi. Ipak, neophodna su dodatna istraživanja kako bi se prevazišli tehnički i etički izazovi. Ovi nalazi pružaju osnovu za dalji razvoj telemedicinskih platformi prilagođenih specifičnim potrebama sportista.

Reference

Anderson, J., & Thompson, G. (2020). Optimizing diagnostic algorithms in sports medicine with artificial intelligence. Journal of Sports Medicine and Health, 12(3), 234–245. https://doi.org/10.1016/j.jsmahs.2020.05.004

Carroll, T., Fitzgerald, S., & Abramson, M. (2021). AI in sports communities: Enhancing the health and safety of athletes. Sports Health, 9(1), 18–29.

Greenfield, S., Brooks, R., & Black, T. (2021a). Leveraging machine learning for sports injury prevention: Trends and opportunities. Preventive Medicine Reports, 22, 101375. https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2021.101375

Greenfield, S., Peters, E., Anderson, H., & Lee, S. J. (2021b). Personalized medicine in sports health powered by AI technologies. Journal of Personalized Medicine, 11(2), 102–115.

Johnson, L., O’Connor, T., & Newhouse, I. (2022). Real-time assessment of rehabilitation exercises through AI: A novel approach. International Journal of Sports Physiology and Performance, 17(6), 870–881.

Lee, C., & Park, S. (2019a). Predictive models and data analytics in sports medicine: A new era of injury prevention. Applied Sciences, 9(8), 1506. https://doi.org/10.3390/app9081506

Lee, D., & Park, J. (2019b). Enhancing physical condition monitoring during training sessions through AI. Journal of Athletic Training, 54(6), 652–667.

Martinez, R., Fernandez, E., & Garcia, A. (2020). AI-driven analytics in sports health management: Challenges and perspectives. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(19), 7114. https://doi.org/10.3390/ijerph17197114

Patel, V., & Singh, M. (2021). Predictive outcomes in sports medicine: A role for artificial intelligence. Sports Medicine - Open, 7(1), 45–53.

Raghupathi, W., & Raghupathi, V. (2022). Data analytics in sports health: Unveiling patterns through artificial intelligence. Journal of Sports Analytics, 8(1), 1–14.

Schwarz, D., Hunt, E., & Cook, S. (2018). Advanced data handling in sports injuries: The impact of machine learning. Sports Injury Prevention and Rehabilitation, 6(3), 203–212.