머신러닝으로 스포츠 부상을 예측할 수 있을까?

기본 정보

제목: Machine Learning Approaches to Injury Risk Prediction in Sport: A Scoping Review
저자: Christopher Leckey, Nicol van Dyk, Cailbhe Doherty, Aonghus Lawlor, Eamonn Delahunt
저널: British Journal of Sports Medicine (BJSM)
출판연도: 2024
DOI: 10.1136/bjsports-2024-108576
PMID: 39613453
근거 수준: 체계적 리뷰 (스코핑 리뷰)

스포츠 부상 예측을 위한 머신러닝 연구 38건을 체계적으로 분석한 대규모 스코핑 리뷰이다. 트리 기반 모델(Random Forest, XGBoost)이 전체 연구의 60%에서 최고 성능을 달성했으나, 로지스틱 회귀가 일부 연구에서 머신러닝을 능가하는 결과도 확인되었다. 데이터 표준화 부재와 소규모 코호트가 이 분야의 가장 큰 제약임을 밝혔다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

스포츠 부상은 선수의 경력과 팀의 성과에 치명적인 영향을 미치며, 사전 예방이 가장 효과적인 전략이라는 점은 널리 알려져 있다. 최근 웨어러블 기기의 보급과 데이터 과학의 발전으로 머신러닝을 활용한 부상 위험 예측 연구가 급증했다. 그러나 이 분야의 연구들은 종목, 데이터, 방법론, 성과 지표가 제각각이어서 전체적인 흐름을 파악하기 어려운 상황이었다.

"다양한 ML 모델이 스포츠 관련 부상 예측에 적용되었으나, 여러 연구가 강력한 예측 성능을 보고함에도 불구하고 임상적 유용성은 제한적일 수 있다."

이 스코핑 리뷰는 2023년 5월까지 발표된 모든 관련 연구를 체계적으로 정리하여, 어떤 알고리즘이 효과적인지, 어떤 데이터가 중요한지, 그리고 실제 현장 적용을 위해 무엇이 부족한지를 종합적으로 조망하고자 했다. 연구자들은 PubMed, EMBASE, SportDiscus, IEEEXplore 네 개 데이터베이스를 검색하여 1,241건 중 최종 38건을 선별했다.

2. 어떻게 연구했을까

이 리뷰는 PRISMA-ScR(체계적 리뷰를 위한 보고 가이드라인) 프레임워크를 따라 수행되었다. 두 명의 독립적인 연구자가 제목과 초록을 스크리닝했으며, 연구자 간 일치율은 98%로 매우 높았다. 58건의 전문 검토를 거쳐 최종 38건이 포함 기준을 충족했다.

분석 대상 38개 연구에서 총 1,359개의 종속변수가 사용되었으며, 연구당 평균 61개 변수가 투입되었다. 변수 수의 변동계수가 246%에 달할 정도로 연구 간 편차가 극심했다. 코호트 규모는 11명에서 15,682명까지 다양했고 중앙값은 122명이었다. 축구(soccer)가 9건으로 가장 많이 연구된 종목이었다.

AUC(곡선 아래 면적)가 가장 흔한 평가 지표로, 전체 연구의 71%에서 사용되었다. 연구팀은 알고리즘 유형, 코호트 특성, 부상 정의, 성능 지표 등을 체계적으로 정리하여 비교했다.

3. 무엇을 발견했을까

알고리즘 성능

트리 기반 모델이 전체 연구의 60%에서 최고 성능을 달성했다. Random Forest는 54%의 연구(23개 모델)에서 적용되었으며, XGBoost와 함께 가장 높은 예측 성능을 보인 알고리즘으로 보고되었다. 트리 기반 모델의 평균 AUC는 0.77 수준이었다.

"3건의 연구에서 AUC 0.9를 초과했으나, 임상적 관련성에는 의문이 제기되었다."

흥미로운 점은 로지스틱 회귀가 12개 비교 연구 중 4건에서 머신러닝을 능가했다는 것이다. 이는 복잡한 모델이 항상 단순한 통계 방법보다 우월하지 않다는 점을 시사한다.

설명 가능성의 부재

리뷰 대상 연구 중 SHAP(모델 해석 기법) 등을 적용한 연구는 18%에 불과했다. 모델이 왜 특정 선수를 고위험군으로 분류했는지 설명할 수 없다면, 코칭스태프와 의료진이 실무에서 이를 신뢰하고 활용하기 어렵다. 정확도를 보고한 6개 연구의 평균은 89.79%로 높았지만, 이 수치가 실제 현장에서의 유용성을 보장하지는 않았다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

이 리뷰의 핵심 발견은 활동량 데이터와 HRV 회복률이 부상 위험의 주요 예측 인자라는 점이다. FastingWorks 앱에서 Apple Watch의 활동 데이터와 HRV를 이미 수집하고 있으므로, 사용자의 활동 패턴 급변이나 HRV 회복률 저하를 감지하여 과훈련 경고 기능을 구현할 수 있다. 예를 들어 급성/만성 워크로드 비율(ACWR)이 급격히 증가하면 경고 알림을 제공하는 방식이다.

"이번 주 활동량이 평소보다 급격히 증가했어요. 충분한 회복 없이 운동 강도를 높이면 부상 위험이 올라갈 수 있습니다."

콘텐츠 활용

스포츠 부상, AI가 4주 전에 예측할 수 있다고?
운동량을 갑자기 늘리면 위험한 이유: 급성/만성 워크로드 비율의 과학
HRV가 낮으면 쉬어야 하는 진짜 이유

적용 시 주의사항

체계적 리뷰 수준의 근거이므로 전반적 경향에 대해서는 비교적 신뢰도 높게 표현할 수 있다. 다만 개별 사용자에게 특정 부상 확률을 제시하는 것은 피해야 한다. 앱에서는 부상 위험을 직접 예측하기보다, 활동 패턴 변화와 회복 부족에 대한 일반적 경고 형태로 제공하는 것이 적절하다.

5. 한계점

이 리뷰에 포함된 연구 대부분이 단일 종목, 단일 팀의 프로 선수를 대상으로 했다. 따라서 일반 사용자나 아마추어 운동인에게 동일한 예측 성능이 적용될 수 있는지는 검증되지 않았다. 앱에서 활용할 때는 프로 스포츠 맥락의 연구 결과를 일반 사용자에게 과도하게 일반화하지 않도록 주의가 필요하다.

또한 부상 정의와 변수 선택이 연구마다 크게 달라 표준화된 비교가 어렵다는 점이 근본적 한계이다. 소규모 데이터셋과 부상의 낮은 발생률로 인한 데이터 불균형도 모델 성능의 신뢰성에 의문을 제기한다. 향후 대규모 다종목 코호트 연구와 표준화된 부상 정의 채택이 필요하다.

마무리

이 스코핑 리뷰는 머신러닝 기반 스포츠 부상 예측 분야의 현재 수준을 종합적으로 보여준다. 트리 기반 모델이 유망하지만, 데이터 표준화와 모델 해석력 향상 없이는 실무 적용이 어렵다는 점을 분명히 했다. 우리 서비스에서는 부상 예측보다는 활동 패턴과 회복 상태 모니터링을 통한 예방적 안내에 초점을 맞추는 것이 현실적이다.