Ett athlete management system är programvara som samlar idrottarnas data på ett ställe, så att tränare, idrottsforskare och prestationsteam kan följa träning, återhämtning och allmänt välmående över tid. Beroende på plattform kan det handla om wearable-data, träningspass, hälsoenkäter, prestationstester och hälsojournaler.
Målet är inte att samla in mer data. Ett bra athlete management system ordnar informationen så att tränare kan jämföra en idrottare med idrottarens egna utgångsvärden och upptäcka mönster som förtjänar en närmare titt. Det AMS som Australian Institute of Sport använder kombinerar datainsamling, analys och rapportering och ger på så sätt underlag för prestationsbeslut i hela elitidrottsnätverket.

Ett athlete management system, ofta förkortat AMS, är en central plattform som samlar information om idrottare och deras prestationer.
Utan ett sådant system sprids informationen snabbt. Träningsdatan ligger i en plattform medan idrottarna följer sin sömn via Garmin, Oura eller Apple Watch. Styrketesterna hamnar i ett kalkylblad och hälsoenkäterna någon helt annanstans.
Ett AMS för samman de bitarna till en mer sammanhållen bild.
Det överlappar tydligt med monitorering av idrottare, men begreppen betyder inte samma sak. Monitorering är själva processen: att följa träningsbelastning, kroppens svar och återhämtning över tid. Ett AMS är den programvara som bär processen.
Som kategori är den ganska bred. Vissa system kretsar mest kring träningsbelastning och prestation, medan andra också täcker tester, skadestatus och vilka som är spelklara. Samma gränssnitt kan vara användbart för gym och kliniker med många klienter.
Det finns inget universellt dataset som varje lag behöver. Vilka värden som är rätt beror på idrotten och på de beslut som ledarstaben ska fatta.
Forskning om monitorering av träningsbelastning och trötthet återkommer till samma sak: inget enskilt mått visar hela bilden av hur en idrottare svarar på träningen. I praktiken kombinerar monitorering därför yttre belastning med kroppens inre svar och idrottarens egen upplevelse.
Det är här ett AMS gör nytta. I stället för att luta sig mot en enda readiness-poäng eller ett löst mått kan tränarna se flera signaler i sitt sammanhang.
| Kategori | Exempel på data | Vilket sammanhang det ger |
|---|---|---|
| Träningsbelastning | Tid, distans, effekt och RPE för passet | Hur mycket arbete idrottaren gjort och hur tungt det kändes |
| Återhämtning | HRV, vilopuls och readiness | Förändringar i kroppens svar mellan passen |
| Sömn | Sömnlängd, tider och sömnpoäng | Förändringar i återhämtning eller ork |
| Välmående | Trötthet, träningsvärk, stress och humör | Hur idrottaren mår |
| Aktiviteter | Styrketester, träningshistorik och aktivitetsloggar | Förändringar i fysisk prestation |
| Kost | Kalorier, makron, vätskeintag och måltidsloggar | Sammanhang kring energiintag och återhämtning |
Värdet i ett AMS ligger i de frågor det hjälper ledarstaben att besvara.
En tränare vill veta vilka idrottare som haft en ovanligt tung vecka. En performance director letar efter dem vars sömnkvalitet försämrats samtidigt som träningsvolymen ökat. En styrketränare jämför de senaste testerna med idrottarens utgångsvärden från försäsongen.
Om plattformen har AI-analys kan staben också ställa frågor över hela truppen, till exempel: "Vilka idrottare avviker mest från sitt normalläge i dag, och vad beror det på?"
Det är här sammanförd data blir mer värd än ännu en instrumentpanel.
Ett enskilt HRV-värde under det normala säger inte så mycket i sig. Om HRV sjunker flera dagar i rad samtidigt som vilopulsen stiger, sömnen blir sämre och idrottaren rapporterar mer träningsvärk finns det däremot något värt att titta närmare på.
Det betyder ändå inte att programvara ska avgöra om någon ska träna. Idrottsdata gör mest nytta när de startar ett samtal och ger tränarens bedömning mer sammanhang.
Wearables har gjort monitorering av idrottare betydligt mer tillgänglig. Smartklockor, ringar, pulsmätare och GPS-system ger löpande information om aktivitet, träning och kroppens svar.
Problemet är att idrottarna inte använder samma enhet.
En spelare bär Garmin. En annan använder Oura medan en tredje håller sig till Apple Watch. Att gå igenom varje tillverkares app och instrumentpanel för sig blir snabbt ohanterligt när truppen växer.
Ett athlete management system med breda integrationer kan samla de källorna till en mer sammanhållen bild. Sonar Atlas gör just det och hämtar in data från olika wearables, hälsoappar och andra källor i en plattform. Det är också här en bredare plattform för hälsoanalys överlappar med traditionell athlete management-programvara.
I sitt konsensusuttalande om registrering av skador och sjukdom uppmuntrar Internationella olympiska kommittén användningen av wearable-aktivitetsmätare för att mäta exponering. Samtidigt påpekar den att lag bör välja utrustning som passar syftet och som har stöd i dokumenterad validitet och reliabilitet.
En lång funktionslista gör inte automatiskt ett AMS bättre än ett annat. Titta hellre på om systemet passar det sätt din ledarstab redan arbetar på.
Kontrollera om plattformen fungerar ihop med de enheter dina idrottare redan använder. Att koppla på befintliga källor är betydligt enklare än att få en hel trupp att byta till en ny wearable.
Idrottare svarar olika på samma belastning. Ett användbart system gör det enkelt att jämföra en idrottare med idrottarens egna tidigare värden i stället för att bara luta sig mot lag- eller befolkningsgenomsnitt.
Varningar ska smalna av var tränarna behöver titta. Om varje liten förändring utlöser en notis försvinner de viktiga signalerna i bruset.
Ledarstaben ska kunna gå från en överblick över truppen till en enskild idrottare utan att manuellt sätta ihop rapporter från flera plattformar.
Idrottsdata kan innehålla känslig biometrisk information och hälsoinformation. Lag bör veta vem som har åtkomst, hur länge data sparas och vad som händer när en idrottare lämnar programmet.
Ett verktyg för monitorering av träningsbelastning är oftast smalare. Det fokuserar gärna på mått som distans, tid, puls, GPS-data eller RPE för passet. Ett athlete management system kan föra samman den informationen med hälsodata, prestationstester, tillgänglighet och rapportering i en plattform.
Ett AMS kan hjälpa staben att upptäcka förändringar i belastning och andra mönster som förtjänar uppmärksamhet, men det kan inte tillförlitligt förutsäga eller förhindra varje skada. Skaderisk har många orsaker. Behandla monitoreringsdata som en informationskälla bland flera, vid sidan av idrottarens egen återkoppling, medicinska bedömningar och yrkeserfarenhet.
Athlete management-system är inte längre förbehållna proffsidrott och collegeidrott. Allt fler gym, hälsocoacher och longevity-kliniker använder nedskalade versioner av samma programvara för att följa sina klienters välmående över tid.
AI kan hjälpa ett athlete management system att analysera stora datamängder och lyfta fram mönster som är svåra att upptäcka manuellt. Den kan till exempel markera förändringar i sömn, återhämtning eller belastning, sammanfatta hur enskilda idrottare utvecklas och peka ut vilka som bör följas närmare. AI bör stötta tränings- och prestationsbeslut, inte fatta dem automatiskt, särskilt inte när data rör skaderisk eller återgång till spel.
Priset beror på antalet idrottare, vilka funktioner som ingår och om systemet är byggt för elitidrott eller för ett mindre gym eller en klinik. Det sträcker sig från en fast månadsavgift för mindre verksamheter till skräddarsydda enterprise-priser för proffslag och stora idrottsavdelningar.
Din kropp talar. Lyssnar du? Sonar samlar alla dina wearables, livsstils- och biomarkördata och ger dig personliga insikter och upptäckter som tidigare var förbehållna eliteidrottare och biohackare. Över 250 000 användare i fler än 170 länder förlitar sig på Sonar – appen skär igenom bruset kring sömn, återhämtning, stress, aktivitet och kost så att du kan lägga fokus på det som faktiskt spelar roll. Sonar är inte bara ännu en hälsotracker. Appen har sitt ursprung vid Columbia University i New York och kombinerar det senaste inom medicin, idrotts- och datavetenskap med AI-motorer som hela tiden fångar upp små förskjutningar och mönster i miljontals datapunkter – så du vet när du ska trycka på, när du ska pausa och var du ska lägga krutet härnäst.
Få det senaste från Sonar
Lämna din e-postadress för att hålla dig uppdaterad om allt kring Sonar
SV