https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9134447/
2022年，在運動醫學骨科期刊上，
林口和高雄長庚醫院的醫師們發表了一篇論文，
探討2016~2017年間，144名台灣最頂尖的青棒投手們的肩膀、手肘傷病問題。
這144名參與研究的投手中，有76名在過去一年間有肩膀、手肘的傷勢，
投手們接受問卷調查，內容涵蓋身體條件、手臂用量、傷病史、休季時的訓練等等
試圖透過統計手段尋找可能造成運動傷害的潛在因素。
毫不意外的，過往的出賽量和傷病史，被發現與傷勢有顯著的正相關。
不過和它們同時並列的，還有一項性質非常不同的特徵，那就是
"會投滑球"
21世紀以來，由於投手肩膀和手肘傷勢的高發，
許多學者們投入對投球機制的研究。
不少研究者們仔細整理過往投手們留下的數據，
試圖從其中找出傷病的蛛絲馬跡。
本文開頭提到的論文也是其中之一，通過統計手段，
研究者們成功發現了某些球種(EX:滑球)和選手的傷病確實存在機率上的聯繫。
然而統計結果的水面下，沒有人知道兩者之間是否存在明確的因果關係
畢竟滑球是強勢球種，會投很多滑球的投手也很有可能是球隊倚重的投手，
說不定只是被操壞的投手們也更傾向於投滑球而已呢?
另外一邊，通過穿戴式設備和動作捕捉技術，
學者們確實發現了各球種對手臂造成的負擔並不相同。
典型的就是速球，學界很早就發現了投速球時，手肘和肩膀受到了極大的力和力矩，
但這是否意味著速球就一定更傷手呢?
也不一定，畢竟人天生就會丟速球，搞不好人體更適合速球的機制呢?
況且長年以來，球界都不推薦一定年齡前的小孩投變化球，
這難道不是說明了經驗上來說，變化球比速球更傷手嗎?
要成功論證某一球種是否更為傷手，統計學和運動力學的合作不可避免。
一、大數據
自從Statcast系統在2015年上線，
MLB透過PITCHf/x、Trackman、Hawk-eye等系統，累積了大量關於投手的比賽數據。
如此巨量的數據，依靠人力來分析是十足的大工程，
但近年來人工智慧在模型趨勢預測上的大幅進步，
給予了現代的學者有效運用AI和大數據的技術可能性。
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11369970/
這是一篇在2024年發表於運動醫學骨科期刊，
由美國梅奧診所、瑞典哥德堡大學、MLB明尼蘇達雙城隊、挪威奧斯陸運動傷害研究中心
共同參與的研究。
透過MLB提供的Stats API，學者們獲取了2017~2021年間的投手使用數據和傷病數據，
包含完整的背景資料、手臂用量、球種資料，
最終運用了3808投手-年的數據，其中有606投手-年由於肩膀或手肘傷勢進到傷兵名單。
(註:要是一個投手投了其中三年，那就是1x3投手-年)
如此巨量的數據，就靠這幾個學者顯然是分析不完的。
研究中使用了XGBoost機器學習模型，
他們看上了XGBoost處理複雜資料結構和非線性資料關係的能力，
而且還能在學習中篩選掉對預測有負面影響的特徵，
這對於有太多可能的預測特徵的投手數據來說非常重要。
投手數據的因果要素錯綜複雜，一個數據在一個投手身上與傷病有顯著的相關，
但當考慮到與其他要素的交互作用後，在另外一個投手身上卻可能出現負相關。
為此他們導入基於賽局理論的SHAP數據來評估各個要素對於模型預測的效果和交互作用，
搭配機器學習，可以理清各種數據間的關係。
https://i.imgur.com/0GLVSba.png
越上方的要素，對於預測選手受傷越重要。
他們的結果非常出人意料。
首先，和三級棒球的選手不同，
MLB投手的投球量、出賽量並不太能用來預測選手的受傷機率。
這可能是因為存在倖存者偏差，比方說不耐操的投手早就在小聯盟中篩選掉絕大部分了，
即使僥倖升上了大聯盟，在大聯盟的出賽密度與比賽強度下也會早早的被操壞。
能在大聯盟留下大量局數和出賽的投手，都是已經受過千錘百鍊的猛者
自然不一定容易受傷。
第二，最能夠預測MLB投手的受傷的，就是球種數據。
https://i.imgur.com/x0Rl50M.png
越上方的要素對於模型預測越重要
越往右延伸的要素則對於預測選手受傷越有貢獻，往左則是對預測選手不會受傷有貢獻
模型中採計了FB(速球)、CB(曲球)、CH(變速球)、CT(卡特球)、SI(伸卡球)、SL(滑球)、
SP(叉指球/指叉球)等各式常見球種，
並錄入他們的%(使用頻率)、v(均速)、-X(水平位移)、-Z(垂直位移)，
乃至於旋轉軸、轉速、放球點等等。
經過模型分析，各球種的均速、滑球的使用率、速球的轉速和速球的水平位移
都是最能有效預測選手肩膀、手肘受傷的要素。
有細心看圖的讀者可能會問，從上面的圖來看，vCH(變速球均速)和vCB(曲球均速)
排行都非常高，為什麼呢?難道說它們很傷手嗎?
其實不然，如果我們檢視它們和速球均速之間的關係的話:
https://i.imgur.com/hBgTouT.png
每個點都是一個投手的數據
從圖B和圖C我們可以發現，變速球、曲球均速與速球均速之間存在非常明顯的正相關
速球均速越快的投手越容易受傷，而速球均速越快的投手，其他變化球也丟得快。
此外，以往的其他研究告訴我們，球速和轉速總體上來說呈現正相關，
轉速和位移總體上來說呈現正相關。
因此，各球種均速、速球的轉速、速球的水平位移，
背後真正的關鍵因素，很有可能都是速球均速。
那麼滑球的使用量呢?
https://i.imgur.com/tO2zCGA.png
滑球使用量和速球均速沒有明顯的正相關，但是有一點很影響模型預測:
"滑球使用多的投手，速球一快，就會比滑球使用少的速球投手容易受傷"
換言之，滑球並不無辜。
值得注意的是，這篇研究有採計叉指球，
而根據統計，雖然整體而言大家的叉指球用量都不多，
但是叉指球的用量和受傷存在顯著的負相關。
這可能有很多因素，比方說善用叉指球的投手，也許更不依賴速球與滑球來決勝負
但至少說明了，在MLB目前的樣本中來看，並沒有叉指球更傷手的證據。
============================
這篇文章我想要分兩次寫完，
不小心操作錯誤在半成品的情況下發出來了XD
本篇探討統計上的部分，下一篇就會探討運動力學上的根據了。

嗯 跟我想的一樣

推，光翻譯、截圖，應該就花了原PO不少時間

降速求健康

啊這，其實我不小心操作錯誤提早了發了，我待會編輯一下收個尾XD

滑曲球比較傷吧？ 滑球不一定吧

沒想到台灣有這樣的運科研究

幫推

文長，但就我理解以單一投手來看球速可能是最主要的原因，但同樣球速下，變速球的因素也是最大，是不是和過往想法不同?我以為變速不太傷手耶

文章裡面也有提到，速球越快的投手變速球越快，導致變速球很快的投手看起來很容易受傷

對啊，這就是和過往認為的不同，以前認為速球+變速比較不傷手，但其實統計結果不是是你球速快在歷史統計中就比較容易受傷

畢竟丟變速也不會改變你速球就是快的事實，只是統計上會稍微高估變速球的影響力而已

換言之 除了降速 根本無法減少受傷機率？

球速快的人所有球路都快阿...刻意放慢變化球速度容易導致投球動作不同失去欺騙性~

不管啦 這版只覺得指叉球最傷手

推推

這篇研究中，雖然沒有著重，但是他們實際上統計到了叉指球用的多反而更不容易受傷的數據背後的具體原因還有待探索，比方說是不是速球和滑球偏弱的投手更愛叉指球，但至少沒有叉指球傷手的證據

滑球傷手（x）投球傷手（o）

一般球迷說指叉球傷手的原因在於投球機制反人體工學吧

速球傷手，但沒有速球很難上場(當然也有例外)

應該去研究投球動作跟受傷的關聯性

樓上其實也沒錯XD 人類的手臂本來就不是用來密集投擲29樓

太有趣了！這個些圖表感覺還有很多資訊可以挖掘，像是曲球、變速球球速有一個大幅提高受傷的閥值，速球慢、曲球慢的投手受傷機率也很高，看起來反而是變化球越快越容易受傷，速球球速不是原罪

所以有哪個投手不會丟滑球？這篇怎麼感覺跟多喝水的人百年內必死一樣

找幾個完全不投滑球的來佐證看看數據

滑球使用少的投手當然是有的，這篇研究就是指出了滑球用的多，確實對受傷有影響

會丟滑球和頻繁使用是2回事

長文推一下好了

好文推

期刊引用的是美國研究 台灣沒有Statcast系統不知怎麼做

可以繼續發展成論文了！

謝謝分享。

推整理翻譯

有料

不過模型確實也指出了一條路，如果刻意降低曲球和變速球的球速，相對於高速的曲球和變速球，確實也能降低受傷機率

好文

只是在現代，高速的曲球和變速球都是顯學

好文～感謝原先整理

有趣

高速曲球還沒到顯學吧？高速變速倒是很多

應該是指滑曲球？高速橫向位移的？

MLB現在常見的那種強力曲球（常常砸到地上的）速度都不慢比方說Glasnow的曲球均速有81邁，對照文中的B圖，可以說是非常快再考慮他速球均速有95邁，在B圖是非常靠右上的，玻璃也不意外了

推

先推再看

丟得越快 越容易受傷

還是那個結論 球速與受傷機率成正相關

而且在越頂尖的層級可能越關鍵，因為會被操壞的都在低層級被刷掉了

推整理

當然三級棒球也很難有超出韌帶極限的球速，因此長庚的那篇研究雖然也有統計到速球的問題，但是不夠顯著MLB現在的曲球均速80邁，統計上是受傷風險非常高的速度，變速球均速86也很危險

有關聯性不等於有因果關係

期待下集

讚

感謝分享～然後想問一下「從圖B&C可以發現變速&曲球均速與速球均速之間存在非常明顯的正相關」不過我看Y軸好像不是速球均速 而是該球種的SHAP值」不確定是不是我理解錯誤了><

什麼球都會傷手 就使用頻率 而已

快還要更快，超負荷投球自然傷手

用心推

U沒U可能是球速慢的不會被重用,所以受傷少

指叉球的問題是 大小叉(Fork & Splitter)其實不太一樣

感謝分享

另外MLB好像20年來都不喜歡指叉系球種所以會丟得少 丟的量也就更少會不會還要分析 是因為丟指叉的丟不到受傷就被丟了...

回81樓，圖B和圖C都是用顏色表現速球均速，越往右的點往往越紅就是和速球均速正相關了Y軸確實是SHAP值，所以呈現右上趨勢就代表該球種的均速和受傷機率有正向聯繫也可以這樣解讀滑球那一張圖，也就是當速球均速高時，滑球使用率高會大大增加受傷機會

推

自己用兩根手指把球夾住就可以感受到手肘肌肉的變化

回88樓，他們的模型中並沒有發現在MLB這個層級，投球量和受傷機率有很顯著的關係，所以比較難做這個推論

要在職棒水準長期投指叉球 說指叉球傷手是完全合理

推

我以為指叉球傷手是常識

推

滑球和指叉球傷手這就過去很常聽到的

推 好文

有研究支持的話真可以考慮15歲以下禁止滑球之類的但聯盟優先採用球速更快的選手，不就也就等於想職業必定受傷，麥狗火箭那種都是蹷艣鴩

不是 我的意思是 球種量會因為訓練的bias偏差掉

我是81樓 有看懂意思了 感謝解說！

如果丟指叉的球員太少 那要拿來建立模型可能會因為bias所以沒辦法確認 就好像蝴蝶球一樣

在他們統計的那幾年中，聯盟的指叉使用率大概在1%~2%，占比確實比較少，所以確實是還有待以後驗證的地方

推推

好文推

推推推

真要講就是不同球種扣動跟投擲的方式會造成肌筋膜不同程度的影響

滑球和指叉傷手以前就有聽過 甚至有禁止青少年棒球用滑球的說法

如果指叉傷手只是依據反人體工學的感覺而來，為何同樣反人體工學的左投左打沒被質疑？

左投左打為什麼會反人體工學?總不可能右撇子是人 左撇子不是吧

先推再來慢慢看

原來分兩篇，難怪突然就結論了一下

他有沒有分析每個投手不分球種的整體均速呢？大家應該都同意滑球是變化球裡數一數二快的球種，假設大家速球配比差不多，那滑球投得多就意味著整體均速更高，或許問題是整體均速，而不是滑球。

推

這是可以免費看的嗎.jpg變速球球速就經典賣冰和溺水正相關 同原因但非因果關係吧找卡特球投手可以找到不丟滑球的吧 Lance Lynn之類？喔對Tyler Anderson，低球速，不丟滑球超健康 XD受傷都不是手臂 都是膝蓋另外山本也是滑球丟很少的投手 受傷也沒有到玻璃等級也還沒開到TJ 以這個球速的投手來說算滿健康的吧用回的好了

好文

推推推

推

推