Bu çalışma, spor sakatlanmalarının öngörülmesinde ve yönetilmesinde makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamalarının kullanımını kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Spor sakatlanmaları, özellikle yüksek performans gerektiren spor dallarında önemli bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Geleneksel yöntemler genellikle gözlem ve deneyime dayanırken, son yıllarda makine öğrenimi tekniklerinin gelişmesi, veri tabanlı analizlerin yapılmasına olanak sağlamıştır.

Makine öğrenimi modelleri arasında karar ağaçları, destek vektör makineleri (SVM), yapay sinir ağları (ANN), konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve yineleyici sinir ağları (RNN) gibi teknikler, spor sakatlanma risklerinin tahmin edilmesinde etkin olarak kullanılmaktadır. Özellikle futbol, basketbol ve atletizm gibi yüksek sakatlık riski taşıyan spor dallarında yapılan çalışmalar, bu modellerin doğruluğunu ortaya koymaktadır.

Giyilebilir sensörlerden elde edilen biyomekanik veriler, GPS verileri ve yapay zeka destekli analiz araçları, sporcuların performanslarını değerlendirmede ve sakatlanma risklerini belirlemede önemli rol oynamaktadır. Özellikle kalp atış hızı değişkenliği (HRV) ve hareket patern analizleri gibi biyomarker verileri, bireyselleştirilmiş sakatlanma önleme stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Makine öğrenimi ayrıca, sakatlanma sonrası iyileşme ve takip süreçlerinde de önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka destekli geri bildirim sistemleri ve hareket izleme cihazları, sporcuların rehabilitasyon sürecini optimize etmekte ve yeniden sakatlanma riskini azaltmaktadır. Bu teknolojilerin kullanımı, sporcu sağlığını korumak ve performansı artırmak adına büyük bir potansiyel sunmaktadır.