Doelstelling
In dit project willen we mensen ondersteunen in het realiseren van een actieve en gezonde levensstijl door blessurevrij hardlopen. Ons doel is het ontwikkelen van een 24/7 monitoring- en feedback systeem dat recreatieve lopers ondersteunt om gezond en verantwoord te sporten en overbelastingsblessures te voorkomen.
Wetenschappelijke uitdagingen
Binnen dit project staan vier uitdagingen centraal:
- Bepalen van relevante parameters voor de totale belasting van recreatieve hardlopers tijdens en buiten het sporten. We willen deze parameters samenbrengen in een model voor ontwerpers van technologie.
- 24/7 meten van de totale belasting van hardlopers in hun dagelijkse context door een combinatie van sensoren en subjectieve meetmethoden.
- Door modellering (i) de interactie bepalen tussen de verschillende parameters (hardloopgerelateerd en dagelijkse patronen). Bovendien op individuele basis de optimale sport-/belastingsbalans bepalen in relatie tot het voorkomen van overbelastingsblessures.
- Deze informatie integreren in feedbacksystemen op maat voor individuele hardlopers.
Aanpak
De voornaamste redenen voor drop-out bij (beginnende) hardlopers zijn blessures die ontstaan door een combinatie van individuele en omgevingsfactoren. De afgelopen jaren zijn er heel wat commerciële wearables ontwikkeld die hardlopers inzicht geven in hun hardloopgedrag. Deze wearables kiezen echter veelal een one-size-fits-all benadering en houden weinig tot geen rekening met verschillen tussen hardlopers, individuele behoeften, leefstijl, etcetera. Bovendien is de feedback die deze wearables geven vaak vrij beperkt, niet gepersonaliseerd en weinig bruikbaar.
In ons project maken we gebruik van een zogenaamde datagestuurde en ontwerpgerichte aanpak om recreatieve hardlopers meer inzicht te geven in hun gedrag. Ook ondersteunen we hen bij het aanpassen van hun gedrag om het risico op (overbelastings)blessures te verminderen. We combineren sensortechnologie, algoritmiek en gepersonaliseerde feedbacksystemen.
“Als we daadwerkelijk impact willen hebben op hardloopblessures, moeten we het potentieel van sensortechnologie en datascience combineren met kennis en methodieken uit de bewegingswetenschappen en de gedragswetenschappen, en dit vertalen naar gepersonaliseerde oplossingen waarin de eindgebruiker centraal staat.”
Uitkomsten
In een eerste fase hebben we op basis van literatuuronderzoek een model ontwikkeld -de ONE23cycle- dat inzicht geeft in de factoren die samenhangen met overbelastingsblessures bij hardlopers. Op basis van dit model hebben we twee studies opgezet om door een combinatie van sensoren en subjectieve meetinstrumenten (zoals dagboeken en vragen) gedurende 30 dagen gedetailleerde informatie te verzamelen bij een groep van hardlopers. Met deze informatie worden individuele algoritmes ontwikkeld om met name overbelastingsblessures te verminderen.
In diverse design exploraties werden prototypes ontwikkeld om hardlopers inzicht te geven in hun eigen data. Ook worden ze ondersteund bij het vinden van een evenwicht tussen de belasting van hun dagelijkse routine en gezonde hardloop gewoontes. Een voorbeeld van zo’n prototype is Tradable: een systeem dat recreatieve lopers in staat stelt hun eigen fysieke en mentale belasting, mogelijkheden en beperkingen beter te begrijpen. Tradable is er met name op gericht om hardlopers te helpen in het aanpassen van hun hardloop gedrag. In de komende periode wordt Tradable verder doorontwikkeld en getest met verschillende types recreatieve hardlopers.
Projectpartners
Binnen dit project werken we samen met TU Eindhoven, Vumc, 2M Engineering, Innosportlab Sport & Beweeg, Gemeente Eindhoven, Golazo SX en Fontys Sporthogeschool.
Meer informatie over hardlopen
Op de website www.data-enabledrunning.com vind je meer informatie over het 24/7 monitoring- en feedback systeem dat recreatieve lopers ondersteunt om gezond en verantwoord te sporten en overbelastingsblessures te voorkomen.
Meer weten?
Steven Vos
TU Eindhoven
Evert Verhagen
VUmc
Juan Restrepo
Phd-researcher
TU Eindhoven
