Wat als iedereen begeleid wordt zoals Remco Evenepoel?

Deze zomer neem ik deel aan een ultratrailrun in de Alpen. En als ik in mijn omgeving rondkijk, lijkt het wel of iedereen ultramarathons loopt of de Mont Ventoux opfietst. Helaas matcht al die sportieve geldingsdrang soms niet met de geïmproviseerde voorbereiding of het mindere gestel. Dan dreigen blessures en revalidatie en is de nettogezondheidswinst beperkt. Zonde is dat.

Wat als iedereen even optimaal begeleid kan worden als pakweg Remco Evenepoel? Technologie kan dat mogelijk én betaalbaar maken. 

Innovatie gaat al langer hand in hand met topsport. Pioniers in de topsport plaveien daarvoor de weg. Serena Williams was de eerste toptennisster die geavanceerde data-analyse en biomechanische feedback gebruikte om haar slagtechniek te perfectioneren. Vandaag zijn zulke datagedreven methodes gemeengoed op het court.

Sinds de viervoudige Tourwinnaar Chris Froome is wielrennen misschien wel de sport die het sterkst naar datagedreven rationalisatie geëvolueerd is. Dat resoneert tot bij de gemiddelde wielertoerist, die tussen pot en pint vlot meepraat over wattages en trainingszones en over een fiets beschikt die in een windtunnel aerodynamisch geoptimaliseerd werd.

Toch gaapt een diepe kloof tussen de topsporter, die een interdisciplinair team ter beschikking heeft, en de recreant, die het moet stellen met sportapps en een sporthorloge. Die begeleiding is nog relatief weinig gepersonaliseerd: om de trainingsbelasting en hersteltijd te bepalen rekenen die tools met gemiddelde parameters, terwijl daarop behoorlijke individuele verschillen kunnen zitten. Bovendien hebben ze doorgaans geen zicht op de werkelijke spier- en gewrichtsbelasting of het lactaatgehalte in het bloed. Het is - cru gesteld - nattevingerwerk. Er is een risico om op basis van die toestellen foute conclusies te trekken. 

Door het samenspel tussen nauwkeurige sensoren en AI komen interessante zaken tot stand. Dankzij chiptechnologie hoeven die dingen overigens niet onhandig in de weg te zitten, maar kunnen ze verwerkt worden in slimme sportkledij om spierspanning te tracken of de loopergonomie en de fietshouding te analyseren. Het Gentse Ontracx monitort spierbelasting rechtstreeks via een soort slimme enkelband. Onderzoekers van Imec, UAntwerpen en UGent helpen de wielrenners van het profteam Lotto Dstny met een AI-model om hun trainingen te optimaliseren. Intussen komen sensoren op de markt die het lactaatniveau continu monitoren en doorsturen naar een smartphone - vergelijkbaar met de glucosesensoren die mensen met diabetes op hun bovenarm dragen. 

Apps die gevoed worden met kwaliteitsvollere data kunnen gerichter advies geven, waardoor blessures en overtraining vermeden worden. Zo worden ze meteen een stuk waardevoller als begeleider. En het grote voordeel: technologie houdt die begeleiding schaalbaar en dus betaalbaar.