KI-Analysen in der Leistungsdiagnostik: Schnell, aber mit Tunnelblick

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Es ist verlockend:

Die eigenen Trainingsdaten, Laktatwerte und Spiroergometrie-Ergebnisse einfach bei ChatGPT und Co. hochladen und auf die „perfekte“ Analyse hoffen. Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Sportwissenschaft zwar ein faszinierendes Werkzeug geworden, doch bei der Interpretation hochkomplexer physiologischer Daten stößt die Technologie an ihre Grenzen.

Warum die Interpretation einer Leistungsdiagnostik in Expertenhände gehört und wo KI an ihre Grenzen stößt, zeigen fünf entscheidende Punkte:

1. Sprachlogik statt physiologisches Verständnis

Chatbots wie ChatGPT basieren auf hochentwickelten Sprachmodellen (LLMs), die Textbausteine auf Basis von statistischen Wahrscheinlichkeiten zusammensetzen. Sie besitzen jedoch kein echtes biologisches oder physiologisches Verständnis. Dadurch können Antworten zwar fachlich fundiert klingen, im Detail jedoch ungenau sein – was ohne tiefen sportwissenschaftlichen Hintergrund schwer zu erkennen ist.

2. Die Bedeutung des individuellen Kontexts

Laborergebnisse entfalten ihren vollen Wert erst im Gesamtzusammenhang. Eine fundierte Analyse berücksichtigt die aktuelle Trainingsphase, die Saisonplanung, die sportliche Historie und das subjektive Belastungsempfinden der Athlet:innen. Eine KI wertet primär die eingegebenen Datenpunkte aus, kann diese persönlichen Facetten und das individuelle Stoffwechselprofil jedoch nicht vollständig miterfassen.

3. Individuelle Anpassung vs. standardisierte Muster

Die Bestimmung von Trainingszonen ist ein dynamischer Prozess. Bei iQ athletik arbeiten erfahrene Sportwissenschaftler:innen, die über Standardformeln hinausblicken und die Feinheiten des Körpers einbeziehen. KI-Modelle greifen meist auf standardisierte Algorithmen und gängige Literatur zurück. Bei hochgradig individuellen Leistungsdaten kann dies zu Ungenauigkeiten führen, die sich auf die nachfolgenden Trainingsempfehlungen auswirken.

Sebastian Mühlenhoff, Sportwissenschaftler, iQ athletik

» Unsere Erfahrung aus Tausenden von Leistungsdiagnostiken und 20 Jahren Trainingsbegleitung zeigt: Weit über 30 Prozent aller Sportler:innen weichen so stark von der Norm ab, dass Standardmuster versagen.«

Sebastian Mühlenhoff M.A.
Mitbegründer von iQ athletik, Sportwissenschaftler und Experte für Leistungsdiagnostik

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4. Relevanz für den optimalen Trainingserfolg

Ungenau interpretierte Testdaten haben direkten Einfluss auf die Trainingssteuerung. Liegen die berechneten Werte unter dem tatsächlichen Potenzial, bleibt das Training unter Umständen wirkungslos. Sind sie zu hoch angesetzt, kann dies zu einer ungewollten Überlastung führen. Die professionelle Validierung der Daten stellt sicher, dass das Training genau im optimalen und gesunden Bereich stattfindet.

5. Verantwortungsvoller Umgang mit sensiblen Daten

Leistungs- und biometrische Daten sind persönliche Gesundheitsdaten und damit hochsensibel. Bei der Nutzung öffentlicher KI-Tools ist oft nicht vollständig transparent, wie die eingegebenen Daten gespeichert und weiterverarbeitet werden. Professionelle Diagnostik-Tools, wie sie bei iQ athletik zum Einsatz kommen, garantieren hingegen eine absolut vertrauliche Behandlung gemäß strengster Datenschutzrichtlinien.

Andreas Wagner, Sportwissenschaftler, iQ athletik

Fazit für die Praxis:

» Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar! KI in der Leistungsphysiologie funktioniert nicht ohne einen „Human-in-the-Loop“. Es braucht menschliche Expert:innen mit sehr viel sportwissenschaftlicher und praktischer Erfahrung, um KI-Ergebnisse zu validieren, Fehler zu korrigieren und das System intelligent zu steuern. «

Andreas Wagner M.A.
Mitbegründer von iQ athletik, Sportwissenschaftler mit Schwerpunkt Sportmedizin

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