Персоналізовані алгоритми дозування оздоровчо-рекреаційної рухової активності на основі машинного навчання та польових фізіологічних даних

Анотація

Актуальність дослідження зумовлено зростанням потреби у впровадженні індивідуалізованих практик організації рухової активності, що враховують фізіологічні особливості, рівень підготовленості та адаптаційні реакції людського організму. Метадослідження полягає у науковому обґрунтуванні та розробленні персоналізованих алгоритмів дозування оздоровчо-рекреаційної рухової активності, заснованих на методах машинного навчання та комплексному аналізі польових фізіологічних показників з метою підвищення безпечності та результативності тренувальних процесів. Методологія дослідження охоплює аналіз сучасних наукових засад персоналізації рухової активності, систематизацію фізіологічних показників (ЧСС, HRV, VO₂max, SpO₂, рівень лактату), використання методів регресійного аналізу, кластеризації та нейронних мереж для моделювання індивідуальних реакцій організму, зокрема впровадження концептуальної моделі з інтеграцією даних у реальному часі. Результати. Виявлено основні залежності між фізіологічними маркерами та ефективністю оздоровчих програм, створено базову модель персоналізованого алгоритму дозування, здатного динамічно адаптувати навантаження відповідно до стану користувача. Доведено, що використання таких алгоритмів підвищує точність визначення тренувальних зон, зменшує ризик перевантаження та сприяє стабільному прогресу фізичних показників. Наукова новизна дослідження полягає у створенні моделі, що поєднує методи машинного навчання з польовими фізіологічними даними для формування персоналізованих тренувальних стратегій. Встановлено ефективність комбінованого використання HRV, ЧСС та показників відновлення для прогнозування індивідуальної готовності до навантаження. Висновки. Підтверджено, що персоналізовані алгоритми дозування навантаження здатні оптимізувати процес оздоровчо-рекреаційної діяльності, забезпечуючи баланс між ефективністю та безпечністю. Виявлено проблеми, пов’язані з недостатньою точністю сенсорів, відсутністю стандартів збирання даних і слабкою інтеграцією алгоритмів у практику фітнес-центрів. Перспективи подальших досліджень пов’язані з удосконаленням гібридних моделей, розширенням баз даних для навчання алгоритмів, підвищенням точності сенсорних технологій, стандартизацією методик та впровадженням хмарних платформ для довгострокового прогнозування ефективності тренувальних програм.