Yuval Noah Harari als inspiratiebron
Jan de Leeuw - opleider, auteur en adviseur - heeft 3 hoofdwerken bestudeerd van Yuval Noah Harari, die tot de grootste intellectuelen wereldwijd wordt gerekend. Daardoor geïnspireerd maakt Jan de Leeuw voor Sport Knowhow XL een serie boeiende columns over de toekomst van de sport die - voor zover ze gepubliceerd zijn - hier te vinden zijn. 

door: Jan de Leeuw

In de vorige bijdrage hebben we gezien dat in de toekomst er meer en meer ‘gesleuteld’ zal worden aan de mens. De designmens komt in beeld: een geconstrueerde mens met de beste kwaliteiten en ‘levensduur’. Dat zal ook impact hebben op de sporter. Ook hij zal superieure capaciteiten hebben, mede mogelijk gemaakt door het verbond van biowetenschappen en informatietechnologie. We spreken daarom over een designsporter. Van deze toekomstige sporter zijn álle data bekend. Hoe zal de begeleiding van deze sporter eruit zien? Dat is het onderwerp van deze bijdrage. De focus zal liggen op de sporttechnische en medische begeleiding.

Computeralgoritmen zullen in de toekomst een dominante rol spelen bij de technische en tactische begeleiding van sporters en sportteams. Harari beschrijft in Home Deus een voorproefje daarvan: het klassieke voorbeeld van het honkbalteam Oakland Athletics (Homo Deus 2017). Traditie was dat spelers in de honkbalcompetitie werden gescout en geselecteerd door professionele scouts en managers. Ze deden dat op gevoel, intuïtie en ervaring. Billy Beane, manager van het relatief arme Oakland Athletics, besloot aan het begin van deze eeuw tot een geheel andere aanpak. Hij gebruikte een computerprogramma om een winnend team samen te stellen. Het bood de mogelijkheid spelers te selecteren die door de professionals over het hoofd waren gezien of te laag ingeschaald. De software analyseerde onder andere de individuele statistieken van spelers. 

Sensatie
Het algoritmisch team van Beane werd de sensatie van de Noord-Amerikaanse honkbalcompetitie. Oakland Athletics was het eerste team in de geschiedenis van deze competitie dat twintig wedstrijden achter elkaar won. Veel andere teams stapten ook over naar de werkwijze van Beane. Teams als de Yankees en de Red Sox hadden vele grotere budgetten, ook voor computersoftware, en herstelden de orde.

Het verhaal van Beane en de Oakland Athletics was de basis voor de gedramatiseerde film Moneyball, gebaseerd op een non-fictie boek van Michael Lewis (Joshi 2019). Inmiddels is de sport met grote sprongen geëvolueerd. De technische begeleiding van sporters is steeds meer gebaseerd op technologie en data. Begrippen die daarvoor worden gebruikt zijn sports analyses en data analytics. De verwachting is dat dit zich in de toekomst radicaal zal doorzetten, zeker omdat juist de sport zoveel elementen bevat die kwantificeerbaar zijn. 

Input voor analyses en tactiek
Bij teamsporten zoals voetbal kunnen data verzameld worden betreffende snelheid, conditie, positie op het veld, bewegingshandelingen, looplijnen, passingaccuratesse, duelkracht, aantal gelopen (kilo)meters, voorassits, assists en doelpunten. Data, en de analyses daarvan, geven een compleet beeld van de prestaties van de speler en zijn huidige vorm (Van Beek 2019). Data zijn behulpzaam bij het identificeren van waar spelers achterblijven, waarin ze uitblinken en hoe de prestaties verbeterd kunnen worden (Blauw & Den Hartigh 2018). Ook bij het vastleggen en analyseren van patronen in tactieken bij bepaalde sporten is computerkennis zeer bruikbaar en efficiënt. Data van tegenstanders (van afzonderlijkere spelers tot tactieken van teams) geven input voor analyses en te volgen tactieken. Het is denkbaar dat de geadviseerde tactieken worden toegepast, zonder dat daar expliciete autorisatie van een coach aan te pas komt.

Kunstmatige intelligentie zal ook een prominente rol gaan spelen in het aan- en verkoopbeleid. Het kan een inschatting geven van de huidige of toekomstige waarde van een sporter. Dat kan bedrijfseconomisch en commercieel van belang zijn.

De medische begeleiding van Raymond van der Poel
We schrijven het jaar 2050. Wielrenner Raymond van der Poel is de zoon van wielerlegende Matthieu van der Poel. Hij is vernoemd naar zijn overgrootvader Raymond Poulidor. Kleinzoon Raymond is de beste wielrenner van zijn tijd. Hij heeft de genen van de families Van der Poel en Poulidor. Bovendien heeft hij de beste upgrade gehad die maar denkbaar is. Raymond rijdt voor de ploeg van AppleFace, met afstand de rijkste wielerploeg in het peloton. Rijk in financiële zin, maar vooral wat betreft het bezit van data. 

Hoe ziet de medische begeleiding van Raymond eruit uit? In eerste instantie denken we aan een sportarts (Harari 2017). Hij stelt diagnoses en schrijft behandelingen voor aan de wielrenners van het team. Stel: Raymond klaagt over koorts en diarree. Hij zou voedselvergiftiging kunnen hebben. Maar de symptomen kunnen ook het gevolg zijn van andere ziekten, zoals buikgriep, dysenterie, kanker of een onbekende nieuwe ziekte. De sportarts heeft vaak maar beperkte tijd om de juiste diagnose te stellen. Raymond van der Poel moet zo snel mogelijk worden opgelapt en kunnen fietsen. 

Wellicht kan de sportarts een kort onderzoekje doen waarbij hij ook de persoonlijke medische geschiedenis van Raymond betrekt en uiteraard de uitgebreide wereld van menselijke aandoeningen. Maar dat heeft zijn beperkingen. Vaak is niet alles bekend van de persoonlijke medische geschiedenis en behandelingen. Bovendien kan geen enkele arts op de hoogte zijn van alle kwalen, ziekten, bijpassende symptomen en medicijnen. Daar komt bij: de sportarts is zelf ook wel eens ‘minder in vorm’. Hij kan ziek zijn, oververmoeid of depressief. Dat gaat ten koste van zijn analytisch vermogen en oordeelsvermogen. Artsen, ook sportartsen, maken fouten, stellen verkeerde diagnosen en doen voorstellen voor inadequate behandelingen. 

Moet de sportarts nog wel een dokter zijn?
Computertechniek is eigenlijk veel beter in het stellen van juiste diagnoses en het adviseren van effectieve behandelingen (Harari 2017). Kunstmatige intelligentie (AI) kan informatie van álle bekende ziekten en medicijnen opslaan in databanken, die elke dag, elk uur, elke minuut worden geüpdatet vanuit de medisch-wetenschappelijke wereld. Ook beschikt de computer over het totale genoom van Raymond van der Poel, zijn medische geschiedenis, maar ook van de familie van de sporter. Door dataverwerving uit andere sectoren zal de computer ook weten dat Raymond tijdens een break na afloop van het veldritseizoen op vakantie is geweest op de Canarische eilanden en al het andere gedrag van Raymond, privé en sociaal. En nog iets: de computer is nooit ziek, nooit vermoeid, nooit depressief. Hij staat 24 uur per etmaal ‘aan’. 

Betekent dit dat de sportarts - als persoon - gaat verdwijnen? Nou, dat weten we niet. Harari geeft aan dat taken van de arts waarbij meer creativiteit wordt gevraagd nog steeds wel bij de arts als persoon zullen blijven liggen. Maar zaken waarbij algoritmen een hoofdrol vervullen, zeg maar de technische kanten van het beroep van een sportarts, zullen worden overgelaten aan ‘de computer’. 

Yuval Harari stelt dat AI de mens beter kent dan hijzelf en ook de sportarts. Als Raymond van der Poel reflecteert over zichzelf, bijvoorbeeld zijn eigen gezondheid, zal dat altijd gekleurd zijn door beperkingen, belangen en wensbeelden. De sportarts zou in een gesprek met Raymond van der Poel op het verkeerde been gezet kunnen worden als hij gegevens wil achterhalen voor een diagnose. Raymond zal informatie over zijn ziekte wellicht achterhouden omdat hij een langdurige behandeling vreest, terwijl hij over drie weken hoe dan ook wil uitkomen in de Ronde van Vlaanderen. Kunstmatige intelligente kent deze problemen niet. 

Tot slot: geïntegreerde systeembegeleiding van sporters
De laatste jaren heeft datagestuurde systeemgeneeskunde (ook wel: netwerkgeneeskunde) steeds meer ingang gekregen (Ottes 2016). Deze richting in de geneeskunde gaat er vanuit dat het menselijk lichaam zeer complex is. De systeemgeneeskunde beschouwt het leven van een mens, dus ook de sporter, als één geheel van hiërarchisch georganiseerde netwerken. Toegepast op de sport gaat het er dan om de gegevens van deze netwerken en hun interacties in beeld te krijgen. Daarvoor is grootschalige dataverzameling nodig, van het lichaam en de psyche van de sporter, zijn gedrag, maar ook van zijn omgeving. 

Voor de langere termijn lijkt systeembegeleiding van de sporter, op basis van geïntegreerde kunstmatige analyses, de meest voor de hand liggende ontwikkeling. Dat wil zeggen dat data en kennis uit verschillende disciplines deel uitmaken van één systeem van kunstmatige intelligentie. De bijdragende disciplines zijn biowetenschappen, geneeskunde, sociale psychologie, weerkunde, sportwetenschap, filosofie (inclusief ethiek), sociologie, geschiedenis, etc. Dit geïntegreerde systeem zal geautomatiseerd kunnen adviseren voor de verschillende dimensies van begeleiding van de sporter: technisch, medisch, mentaal, sociaal, etc. 

Jan de Leeuw is opleider, auteur en adviseur. Hij is auteur van De Sportwereld voor het hbo, Het sportbeleid voor het hbo (beiden Arko Sports Media) en Sportbusiness en ethiek (Damon).