傷病似乎是阻擋著天才運動員前往成功道路上最大的敵人。
曾經的中國飛人劉翔因為傷病曾兩度棄賽、最終退役，令人扼腕嘆息。
昔日的巴西金童卡卡，也是足球史上最貴的球星之一，但在他二十幾歲職業生涯巔峰時期，卻因為接連不斷的傷病，屢戰屢敗，淡出大型比賽。
曾經擁有聯盟最快第一步的麥迪，同樣因為傷病，由曾經的火箭核心淪為被甩賣的對象。
......
傷病，或斷送了本該屬于他們的榮耀，或縮短他們的職業生涯...
據統計，在2015年美國職棒大聯盟（MLB）賽季期，球員受傷造成的薪水損失超過了7.14億美元；
同年的美國國家橄欖球聯盟（NFL）賽季期，球員受傷讓NFL損失了5.56億美元。
為什么職業運動員易受傷？
職業運動員為了能夠在競爭中取勝，所做運動都達到身體最大能力極限，甚至是突破，這是高負荷的狀態，受傷機率相對常人就提高了許多倍。
雖然在過去幾十年里，訓練、營養、器材都有所提升，而運動受傷率卻在增加。數據顯示，2012年倫敦奧運會上，有1000名運動員因受傷影響到比賽，占到了總數的11%。
迄今為止，還有沒有明確的方法讓運動員在體育賽事中避免受傷，但人們一直都在尋找。
如果能有方法幫助他們減少受傷，那這一定是一件偉大的事情，球場上又可以多出無數的精彩。
Kitman實驗室開發運動員優化系統
成立于2012年11月的體育數據科技公司Kitman實驗室（Kitman Labs）開發了一套運動員優化系統 Athlete OS。它可以記錄并分析運動員在訓練或比賽時的身體上和精神上反應，通過大數據與生物技術分析，主動幫助運動員避免受傷。
該公司在2014年8月獲得了400萬美元的A輪融資。
在過去兩年里，Kitman實驗室為5支職業運動隊提供了檢測和監測的服務，運用專業知識分析并為運動員提供受傷的預防和恢復方案。Kitman已經讓賽季期內的運動員受傷率下降了65%，因傷不能參加比賽的天數下降了41%，嚴重的傷病（康復期1個月以上）發生機率下降了31%。
Kitman如何收集數據？
通常，影響運動員表現的因素包含了訓練重復次數、每個動作的加速與減速信息、心理因素（睡眠、壓力、情緒、幸福感等）、運動力學響應、瘋勞、酸痛等，Kitman就是通過收集這些數據，為每位運動員提供智能化、綜合性的分析結果，系統還會向教練提供實時提醒，并通過具體的數據來告訴教練運動員有受傷的風險。
這套系統包括了三個部分。
1、捕捉部件
用傳統方法捕捉運動員的動作需要昂貴的設備，Athlete OS利用了微軟的Kinect（Xbox的體感設備）攝像頭，和機器學習算法來掃描運動員的運動軌跡，并在幾分鐘內生成生物力學數據。
2、運動員App
運動員可以使用定制的App，隨時向教練反饋健康和心理數據，這些數據也可以根據教練的需求進行定制。
3、分析系統
分析系統整合捕捉部件捕獲的數據，以及運動員提交的數據等，運用獨特的算法來診斷每個運動員的不同的應激反應，如果有危害到運動員健康的情況，系統就會向教練發出警告。
每位運動員的弱點有所不同，Athlete OS最大的特點是它能夠收集不同運動員身體承受能力的極限數據，對風險評估模式進行個性化的調整。例如，在籃球運動中，有的球員身體強壯，有的則相對瘦一點，同樣的撞擊力度，對強壯的人就沒事，對瘦一點的人來說就可以會受傷。因此，一成不變的風險評估模型不能適合所有運動員。
創始人曾經是橄欖球隊教練
在成立Kitman實驗室之前，公司創始人Smith在一支愛爾蘭橄欖球隊——Leinster當教練，那時他就開始收集大量的運動員訓練的數據，但是缺少將這些數據轉換成實時預防受傷的知識和機制，不知道如何來利用這些數據。
后來，很多球員因傷病被迫提前退役，Smith對此頗有感觸，“為什么要收集這些數據，這些數據應該怎樣使用？”這些問題困擾著他。
于是，他選擇了重新學習，攻讀碩士學位，選擇了綜合風險因素的傷病預測作為研究領域。
后來，他利用他的研究結果讓Leinster隊獲得了2009年、2011年歐洲冠軍。這為他成立Kiman實驗室打下了基礎。
目前，已經有NBA的底特律活塞隊、NFL的邁阿密海豚隊等職業球隊在使用Kitman的運動員優化系統。在今年的里約奧運會期間，南非國家七人制橄欖球隊、愛爾蘭國家男子曲棍球隊都將與Kitman合作。
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