Data Driven Training: Enhancing Athletic Performance through Wearable Technologies and Artificial Intelligence

Abstract This review examines the increasingly prominent concept of data-driven training in contemporary sports science, discussing the role of wearable technologies and artificial intelligence in enhancing athletic performance. Based on the existing body of published research, the literature indicates substantial advancements in performance assessment, load management, and injury prevention. The large datasets generated through wearable devices can be analysed through AI algorithms, enabling the development of highly individualised training models. However, persistent challenges—such as data security, ethical standards, algorithmic bias, and financial accessibility—continue to limit the widespread adoption of these technologies. The review emphasises the need for future systems to be developed in a more transparent, accessible, and ethically grounded manner. Ultimately, data-driven approaches signal a new era in modern sport, one that extends beyond performance optimisation to encompass sustainability and a more human-centred model of athletic training. Keywords: Artificial intelligence, Performance, Training Öz Bu derleme, son yıllarda spor biliminde giderek önem kazanan veri-odaklı antrenman anlayışını incelemekte; giyilebilir teknolojiler ve yapay zekâ uygulamalarının sporcu performansının geliştirilmesindeki rolünü tartışmaktadır. Yayımlanmış çalışmalar temel alınarak, literatür taraması sonucunda performans ölçümü, yük yönetimi ve sakatlık önleme konularında önemli gelişmeler olduğu görülmüştür. Giyilebilir cihazlar aracılığıyla elde edilen büyük veri setleri, yapay zekâ algoritmalarıyla analiz edilerek bireyselleştirilmiş antrenman modellerinin oluşturulmasına imkân tanımaktadır. Bununla birlikte, veri güvenliği, etik standartlar, algoritmik önyargı ve maliyet gibi sorunlar, teknolojilerin yaygın kullanımını sınırlamaktadır. Çalışma, gelecekte bu teknolojilerin daha şeffaf, erişilebilir ve etik temellere dayalı biçimde geliştirilmesinin gerekliliğini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, veri odaklı yaklaşımlar, modern sporun sadece performans optimizasyonu değil, aynı zamanda sürdürülebilirlik ve insan merkezli antrenman anlayışı açısından da yeni bir dönemi temsil etmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Performans, Antrenman

Institutions

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2025-10-24
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.17583375
Primary Topic
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Data Driven Training: Enhancing Athletic Performance through Wearable Technologies and Artificial Intelligence

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
article

Data Driven Training: Enhancing Athletic Performance through Wearable Technologies and Artificial Intelligence

article en

Abstract

Abstract This review examines the increasingly prominent concept of data-driven training in contemporary sports science, discussing the role of wearable technologies and artificial intelligence in enhancing athletic performance. Based on the existing body of published research, the literature indicates substantial advancements in performance assessment, load management, and injury prevention. The large datasets generated through wearable devices can be analysed through AI algorithms, enabling the development of highly individualised training models. However, persistent challenges—such as data security, ethical standards, algorithmic bias, and financial accessibility—continue to limit the widespread adoption of these technologies. The review emphasises the need for future systems to be developed in a more transparent, accessible, and ethically grounded manner. Ultimately, data-driven approaches signal a new era in modern sport, one that extends beyond performance optimisation to encompass sustainability and a more human-centred model of athletic training. Keywords: Artificial intelligence, Performance, Training Öz Bu derleme, son yıllarda spor biliminde giderek önem kazanan veri-odaklı antrenman anlayışını incelemekte; giyilebilir teknolojiler ve yapay zekâ uygulamalarının sporcu performansının geliştirilmesindeki rolünü tartışmaktadır. Yayımlanmış çalışmalar temel alınarak, literatür taraması sonucunda performans ölçümü, yük yönetimi ve sakatlık önleme konularında önemli gelişmeler olduğu görülmüştür. Giyilebilir cihazlar aracılığıyla elde edilen büyük veri setleri, yapay zekâ algoritmalarıyla analiz edilerek bireyselleştirilmiş antrenman modellerinin oluşturulmasına imkân tanımaktadır. Bununla birlikte, veri güvenliği, etik standartlar, algoritmik önyargı ve maliyet gibi sorunlar, teknolojilerin yaygın kullanımını sınırlamaktadır. Çalışma, gelecekte bu teknolojilerin daha şeffaf, erişilebilir ve etik temellere dayalı biçimde geliştirilmesinin gerekliliğini vurgulamaktadır. Sonuç olarak, veri odaklı yaklaşımlar, modern sporun sadece performans optimizasyonu değil, aynı zamanda sürdürülebilirlik ve insan merkezli antrenman anlayışı açısından da yeni bir dönemi temsil etmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Performans, Antrenman

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Bursa Uludağ Üni̇versi̇tesi̇ (TR)
Openalex Percentile: Top 48%
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.