美国职业橄榄球大联盟(NFL)希望大数据工具可以帮助减少每场职业橄榄球比赛中脑震荡、韧带撕裂和其他伤害的发生。目前，每场比赛的伤病数稳定在平均六次或七次。《华尔街日报》本周报道称，NFL工程师正在与Amazon Web Services合作，将机器学习和人工智能工具应用于球员数据，希望能找到通常会导致受伤的比赛情况。

NFL工程委员会主席Jeff Crandall表示：“最终，我们将能够确定伤害风险的情况，并能够预测伤害风险的情况，并且我们将能够找到创新，使我们的运动员在保持高水平比赛质量的同时更加安全。”

NFL和亚马逊拥有大量资源可供使用。但是，很难预测伤害，尤其是在诸如橄榄球这样的混乱运动中。“这是圣杯。每个人都想这样做，没有人能做到。曾与NFL合作的流行病学专家兼顾问Zachary Binney表示：“我一直持怀疑态度，直到看到结果为止。”预测伤害是具有挑战性的，因为有很多因素可能导致伤害。Binney称“这只是一个非常困难的问题。”

亚马逊网络服务合作伙伴关系将尝试利用NFL的“下一代”统计数据中的联赛水平数据来弥补差距，该数据通过其垫板上的芯片每分钟数百次为该场比赛的每个球员捕获位置数据 。据NFL报道，它还包括比赛的视频片段，有关比赛场地和环境因素的信息以及匿名的球员伤害数据。Binney称，它没有收集有关身体部位如何撞击地面或其他参与者的数据，这是一个限制。但是，它可以细致地看到球员如何以及以怎样的速度进行比赛等。目的是找出橄榄球比赛中的任何常见元素是否比其他元素更可能导致任何伤害。

Binney说道：“当宽幅接收器快速移动并转弯时，您可能会看到会发生什么，并且也许能够从中挑出一些东西。”联赛级别的数据仅包括球员活动的一些度量。各个团队在其运动员上都有更详细的数据，通常跟踪诸如心率、疲劳和其他指标之类的所有信息，所有这些因素都可能导致特定运动员受伤的风险。在橄榄球比赛中受伤的其他危险因素包括柔韧性、受伤历史、力量和身体成分。但是，许多特定于球员的数据都停留在团队水平上，以避免为对手提供有关其球员表现的潜在有用信息。

根据NFL发言人发给The Verge的电子邮件，球员健康数据不会包含在伤害预测程序中。这可能会影响其预测能力。“这将真的很有趣。我不知道可能会有什么影响，而且我也无法想象它们也有影响。”Binney说道。

即使没有更详尽的信息，该联盟也拥有来自所有32支球队的运动员的数据，这为他们提供了更多的合作机会。Binney表示：“您失去了数据的某些细节，但增加了样本量。”

过去，NFL的员工手动检查数百小时的游戏画面和头盔撞击，以识别导致伤害的情况，并进行了更改（例如更新启动规则），目的是防止此类情况的发生。Binney推测该项目可能会带来其他变化，但是它们能够收集的任何信息都可能具有其他价值。

如果NFL在伤害预测和预防方面的努力证明是有效的，那么它们也可以为其他体育运动提供路线图。Binney说这是积极的一步。“我很高兴看到它发生，尽管我对我们可能从中吸取多少持谨慎态度。”