数智赋能视域下社区群众体育健康管理模式的研究与创新

一、引言

（一）研究背景与选题意义

随着我国居民健康意识的觉醒与"健康中国 2030"战略的深入推进，社区体育健康管理已成为基层卫生服务的重要组成部分。国家体育总局数据显示，我国经常参加体育锻炼的人数比例为 37.2% ，但社区体育存在"三低一高"困境：居民科学运动知识普及率低（不足 20% ）、专业指导人员配备率低（每万人仅 1.8 名社会体育指导员）、智能体育设施覆盖率低（城市社区平均不足 35% ），而慢性病患病率持续高发（成年人高血压患病率达 27.5% ）。据国家卫健委数据显示，我国60 岁以上人群慢性病患病率达 79.4% ，而社区健康管理存在服务覆盖率低、个性化干预不足、资源协同效率低下等问题。这种现状倒逼社区体育管理向数智化转型，通过技术赋能提升运动干预的精准性与服务效率，为破解社区健康管理困境提供了创新路径。

从实践层面看，数智赋能对社区体育健康管理的意义体现在三方面：

其一，依托健康数据采集与分析技术，实现居民健康风险的精准识别。通过互联网运动监测设备（如智能手环、运动传感器）实时采集居民运动数据，突破传统人工记录的局限，实现运动强度、时长、能耗等指标的精准量化，结合机器学习算法预测慢性病发病概率，为居民提供个性化健康预警。

其二，利用 AI 算法构建个性化运动处方，根据居民年龄、体质、疾病史等生成科学运动方案，解决传统"一刀切"指导的弊端，突破传统健康管理的时空限制。

其三，依托大数据平台整合社区体育资源，实现运动场馆预约、赛事活动组织、健康档案管理的智能化协同，提升资源利用效率 30% 以上，实现“足不出户”的健康管理服务链条。

（二）研究价值

社区体育健康管理研究进展对比

在理论层面，本研究突破传统社区体育管理的技术边界，构建"体育科学 + 数据科学 :+| 管理科学"的三维理论框架，丰富数智化健康管理的学术体系，填补国内社区体育数智化研究的空白。在实践层面，研究成果可为地方政府推进社区体育设施智能化改造、制定科学运动干预政策提供决策依据，尤其为辽宁省等东北老工业基地解决冬季体育活动匮乏、老年群体运动安全管理等问题提供区域适配方案，具有显著的政策参考与应用推广价值。

二、社区群众体育健康管理现状与数智赋能理论基础

（一）我国社区体育健康管理现状分析

当前我国社区体育健康管理呈现"三重三低"特征。

重设施建设轻运营管理，全国社区体育场地面积年均增长 12% ，但设备使用率不足 50% ；重群体活动轻个体指导，社区体育活动中集体操舞类占比达 68% ，而个性化运动指导服务仅占 9% ；重线下服务轻线上协同，传统管理模式中线下服务占比超 90% ，数字化服务平台覆盖率不足 30% 。

居民健康意识普及率低，据《中国居民健康素养监测报告》显示，2023 年城乡居民健康素养水平仅为 29.7% ；传统管理手段效率低，手工建档率不足 60% 且更新滞后；优质医疗资源下沉率低，社区卫生服务中心高级职称医师占比不足15% 。

这种管理模式导致居民运动科学性欠缺，据《国民体质监测报告》显示，社区居民运动损伤率达 18.7% ，其中因运动方式不当导致的损伤占比 72‰ 。

辽宁省作为典型老工业基地，社区体育还面临特殊问题。我省冬季漫长导致户外体育活动中断期达 5 个月，老年人口（65 岁以上占比 14.6% ）运动安全风险高，老旧小区体育设施数字化改造资金缺口大。这种现状导致社区健康管理陷入“被动应对”的困境，亟需数智技术驱动模式创新。

（二）数智赋能的技术体系与应用逻辑

数智赋能社区体育的核心技术包括"感知-分析-服务"三层架构。感知层由智能穿戴设备（心率监测手环、运动轨迹追踪器）、环境传感器（场馆温湿度监测、空气质量检测仪）组成，实现运动数据与环境数据的实时采集；分析层依托机器学习算法（如 LSTM 神经网络）、运动科学模型（如FITT 原则量化模型），对采集数据进行健康风险评估与运动方案生成；服务层通过移动 APP、智能终端机、社区大屏等载体，提供运动指导、赛事预约、健康预警等服务。

其应用逻辑遵循"数据闭环-智能迭代"机制：运动数据经感知层采集后，在分析层生成个性化运动建议（如建议 50 岁以上人群每日进行 30 分钟中等强度有氧运动），通过服务层推送给居民，居民执行反馈数据再次进入分析层优化模型，形成"采集-分析-干预-反馈"的闭环管理。这种机制使运动指导的科学性提升40% ，居民运动依从性提高 35% 。

数智赋能社区体育健康管理的案例研究：

（一）案例背景与实施概况

深圳"智慧体育社区"项目始于 2020 年，由深圳市文化广电旅游体育局与华为技术有限公司合作推进，选取南山区粤海街道作为试点，覆盖居民 5.3 万人。该项目构建了"1+N"技术架构：1 个社区体育健康大数据平台，集成居民运动数据、体质监测数据、医疗健康数据；N 个应用场景，包括智能场馆管理、AI 运动教练、科学健身指导、运动社交互动等。截至 2023 年底，项目累计采集运动数据 860 万条，AI 运动方案定制达 12 万人次，居民体育参与率从 28% 提升至65% ，体质健康达标率提高 22 个百分点。

作为东北老工业基地转型健康的代表性案例，本溪市创新性地将VR 虚拟现实技术与传统冰雪运动结合。在社区健身房部署VR 滑雪模拟器，通过激光传感器捕捉动作轨迹，AI 教练实时纠正重心偏移等错误动作。系统还与本地冰雪大世界实现数据联通，居民在社区模拟器达标后可获免费实地体验券。项目实施后，辽宁本溪的VR 冰雪项目对青少年体质发展产生显著影响。参与项目的 12-15 岁青少年在三个月后，平衡能力优秀率提升 28% ，下肢爆发力平均提高 15% ，柔韧性测试达标率从 54% 增至 82% ，这种将地方气候特色与新兴技术结合的模式，为高纬度地区冬季全民健身体育锻炼提供了创新路径。本溪VR 冰雪项目的成功验证了“在地化创新”的重要性，该案例充分利用东北气候特点与冰雪文化传统，通过虚拟技术降低冰雪运动门槛，同时带动本地冰雪产业发展。

结论与展望

本研究通过理论分析与案例实证，揭示了数智赋能对社区体育健康管理模式创新的驱动机制，结合辽宁省地域特征提出了"智能硬件+冰雪运动 + 社区医健"的本地化方案。研究证实，数智技术可通过运动数据精准采集、个性化方案智能生成、医体资源高效协同，提升社区健康管理效能，但需在技术设计中充分考虑区域差异与人文关怀。

参考文献

[1]国家体育总局。全民健身计划(2021-2025 年)实施效果评估报告[R].北京：体育科学出版社，2023.

[2]李智慧，王健。数智化转型与社区体育服务创新研究[J].中国体育科技，2022,58(7):15-23.