論文の概要: Predicting Ulnar Collateral Ligament Injury in Rookie Major League Baseball Pitchers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00585v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 22:09:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-09 15:39:04.262528
• Title: Predicting Ulnar Collateral Ligament Injury in Rookie Major League Baseball Pitchers
• Title（参考訳）: 新人メジャーリーグ投手における尺骨側副靭帯損傷の予測
• Authors: Sean A. Rendar and Fenglong Ma
• Abstract要約: メジャーリーグベースボール(MLB)では、投手が最も重要なロースターポジションと見なされている。 尺側副靭帯(英語:ulnar collateral ligament、UCL)は、ピッチャーの投球腕の強度と安定性を制御する肘の小さな靭帯である。 オンラインピッチャーデータを分析し,UCL損傷の予測に機械学習技術を用いることができるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.146657925477058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the growing world of machine learning and data analytics, scholars are finding new and innovative ways to solve real-world problems. One solution comes by way of an intersection between healthcare, sports statistics, and data sciences. Within the realm of Major League Baseball (MLB), pitchers are regarded as the most important roster position. They often are among the highest paid players and are crucial to a franchise's success, but they are more at risk to suffer an injury that sidelines them for over a complete season. The ulnar collateral ligament (UCL) is a small ligament in the elbow that controls the strength and stability of a pitcher's throwing arm. Due to repetitive strain, it is not uncommon for pitchers to tear it partially or completely during their careers. Repairing this injury requires UCL reconstruction surgery, as known informally as Tommy John surgery. In this podium abstract, we want to investigate whether we can use machine learning techniques to predict UCL injury by analyzing online pitcher data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とデータ分析の世界で、研究者たちは現実世界の問題を解決する新しい革新的な方法を見つけつつある。 1つの解決策は、医療、スポーツ統計、データサイエンスの交差によって生まれる。 メジャーリーグベースボール(MLB)の領域内では、投手が最も重要なロースターポジションと見なされている。 彼らはしばしば最も報酬の高い選手であり、フランチャイズの成功に不可欠であるが、シーズンを終える前に怪我を負うリスクが高い。 尺側副靭帯(英語:ulnar collateral ligament、UCL)は、ピッチャーの投球腕の強度と安定性を制御する肘の小さな靭帯である。 繰り返しのストレッチのため、投手がキャリア中に部分的にあるいは完全に引き裂くことは珍しくない。 この怪我を修復するには、非公式にトミー・ジョン手術として知られるUCL再建手術が必要となる。 本稿では,オンラインピッチャーデータを解析することにより,UCL損傷の予測に機械学習技術を用いることができるかどうかを考察する。

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