NFL用数据驱动的方式减少伤病情况，并在人工智能、亚马逊AWS和“数字运动员/Digital Athlete”计划的帮助下取得了进展
下肢伤病已经是NFL联盟关注的焦点，在季前训练营的前两周，也就是选手们重新适应运动强度的时候，正是下肢伤病风险最大的时候。但现在，联盟官方终于发现，腿部伤病的患者数量连续几年都在走低，这是有史以来第一次。
纽约的CNBC Evolve电视节目（主要介绍志在创新的公司和高管））制作了“AI机遇”专题内容，在这期节目中，NFL负责球员健康与安全的创新顾问詹妮弗-兰顿分享了这一发现。她表示，下肢伤病发生的持续下降以及开球规则的改变，都要归功于联盟与亚马逊AWS在“数字运动员”项目中的合作——该项目中每支球队阵容中的每位球员的数据都被匿名化处理和分析。此外，基准位置追踪数据在全联盟范围内共享，为球员的运动训练和其它应用提供助力。
兰顿说：“当你能整合、汇总所有32支球队各53名球员的数据时，你就能获得更多的数据用来建模，”多年来，他一直作为联盟办公室的高级副总裁，协助领导球员的健康和安全工作，今年8月因个人原因离开了全职岗位。
兰顿强调的其它工作包括——利用计算机视觉技术、Next Gen Stats数据平台和射频识别传感器进行三角测量，评估运动员头部撞击的严重程度。她表示，联盟在去年首次以每周分发的方式，将这些数据传给进攻和防守线教练，这样他们就可以“制定伤病预防策略，避免头部损伤。”
“重新制定的开球规则”是联盟生物力学顾问团队Biocore与AWS合作的直接成果，针对规则的变化，合作双方用数据分析的方式模拟了一万个赛季，以确定规则变化的最佳组合方案，既要保证安全，又要激发场上的热血与激情。
NFL在计算机视觉方面进行了众包创新，并与AWS合作收集更准确的追踪数据。兰顿指出，对数据采集方面的投资正在产生效益，未来将扩展到全身肢体和关节追踪。对联盟来说，获得可操作的深度洞察所需的数据精度是一项挑战，尤其是橄榄球这种遮挡率很高的对抗性运动。
兰顿在小组采访后告诉记者：“我们与AWS达成了新的协议，重点是建立姿态预估，以便让真正的‘数字运动员’量化选手的身体运动情况。”
迄今为止，联盟所做的大部分努力都是为了提高工作效率。例如在6年前，工作人员需要花四天时间，通过耗时费力的录像逐帧回放，手动将头部撞击情况制成表格。现在，这些工作都是实时完成的。同样，在联盟的电子医疗记录数据库中，受伤情况只显示发生比赛的某一节，因此工作人员必须翻看比赛录像才能找到具体原因。现在，这些受伤情况都会自动标注上相关比赛的片段。
兰顿在谈到与 AWS 的合作时说：“将基础设施和数据融合在一起，就形成了一种力量。如果能将它们标准化并同步，那我们就能在整个联盟中进行整合和汇总。”
这项计划在2022年开始试验性地推行，到2024年，与计划实施前的2021年相比，联盟的下肢伤病减少了27%。兰顿曾指出，这是联盟首次出现连续几年病例下降的情况。
米勒说道：“在去年的季前训练营中，下肢伤病的减少，让球员们在常规赛少缺席了700多场比赛。因此，降低腿筋拉伤或软组织损伤的发病率，所带来的增益会延续到常规赛中。这些伤病不会经常复发，只要球员不在赛季一开始就遭遇这些伤病，这就意味着他们在常规赛会更加健康。”
在季前赛中，新的动态开球规则让70%的开球形成回攻，比去年增加了15%。米勒指出，在重新制定的开球规则下，球员的平均速度（由球员护肩中的Next Gen Stats射频芯片计算）降低了约 20%，在这种开球中，大多数球员排成一排，彼此相距5到10码（4.6-9.1米）。
米勒表示：“由于我们消除了一些赛场空间，因此降低了球员的速度，让他们的受伤率大幅下降。事实上，我们能看到，开球阶段的前十字韧带和内侧副韧带损伤率都是零，这些都是治疗时间相当漫长的膝盖伤病，这项变化将为众多球员省下大量的康复时间。
