Force-Dependent Kinematics: ชีวกลศาสตร์เชิงคำนวณและการพยากรณ์การบาดเจ็บเอ็นเข่าจากการเปลี่ยนทิศทางในกีฬา

ศิริเชษฐ์ พูลทิพายานนท์
ภาควิชาวิทยาศาสตร์การกีฬา คณะพลศึกษา
 มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ

ในทุกสนามฟุตบอลอาชีพ สนามบาสเกตบอล คอร์ทแบดมินตัน ทุกสังเวียนศิลปะการต่อสู้แบบผสมผสาน (MMA) ทั่วโลก มีคำถามหนึ่งที่นักวิทยาศาสตร์การกีฬายังไม่สามารถตอบได้อย่างแม่นยำใน  ในเสี้ยววินาทีที่นักกีฬาลงเท้าเพื่อเปลี่ยนทิศทาง เอ็นไขว้หน้า (Anterior Cruciate Ligament — ACL) รับแรงเท่าไร และเมื่อใดที่แรงนั้นจะทะลุขีดจำกัดของโครงสร้างเนื้อเยื่อ  คำถามนี้ไม่ใช่เพียงเรื่องของสถิติการบาดเจ็บ แต่คือช่องว่างระหว่างชีวกลศาสตร์ ที่วัดได้จากภายนอก (external biomechanics) และแรงกระทำ ที่เกิดจริงภายในข้อ (in vivo internal loading) ซึ่งเป็นสิ่งที่ระบบวิเคราะห์การเคลื่อนไหว และ Force Plate  ไม่สามารถบอกได้โดยตรง

การบาดเจ็บ ACL แบบไม่ปะทะ (non-contact ACL injury) โดยเฉพาะที่เกิดขณะเปลี่ยนทิศทาง (change-of-direction, COD) หรือลงพื้นหลังกระโดด (jump landing) เป็นสาเหตุการหยุดแข่งขันของนักกีฬาอาชีพเป็นแรมปี บ่อยครั้งจบด้วยการผ่าตัดสร้าง ACL ใหม่ (ACLR) และกระบวนการฟื้นฟูที่กินเวลา 9–12 เดือน ทั้งที่แรง ณ ช่วงเวลาที่เกิดการบาดเจ็บ กินระยะเวลาไม่เกิน 50 มิลลิวินาทีนับจากสัมผัสพื้น (1)

วันนี้จะพาทุกท่านกลับไปสู่บทความวิชาการกันบ้าง หลังจากที่ไปเขียนบทความเกี่ยวกับการจัดการทางการกีฬา ไปหลายตอน โดยผมจะพาผู้อ่านเข้าไปทำความเข้าใจกับเทคนิคการคำนวณด้วยคอมพิวเตอร์ การพยากรณ์การบาดเจ็บเอ็นเข่า  ในรอบทศวรรษที่ผ่านมา คือ Force-Dependent Kinematics (FDK) ในระบบแบบจำลองระบบกล้ามเนื้อและกระดูก AnyBody Modeling System (AMS) ผมจะไม่อธิบายเฉพาะทฤษฎี แต่จะพาไปถึงการประยุกต์กับการเปลี่ยนทิศทาง (cutting, sidestepping, pivoting) และปิดท้ายด้วยข้อเสนอถ้าหากใครสนใจจะนำไปทำการศึกษาวิจัยต่อ

เหตุใดชีวกลศาสตร์แบบดั้งเดิมจึงไม่พอ

การวิเคราะห์ชีวกลศาสตร์ของการเปลี่ยนทิศทางในกีฬาแบบเดิม อาศัยกระบวนการที่เรียกว่า inverse dynamics โดยใช้ข้อมูลตำแหน่งของมาร์คเกอร์ (marker trajectories) จากระบบวิเคราะห์การเคลื่อนไหวสามมิติร่วมกับแรงปฏิกิริยาจากพื้นที่วัดโดยแผ่นวัดแรง เพื่อคำนวณย้อนกลับหาโมเมนต์ข้อต่อ (joint moments) นี่เป็นวิธีที่ทรงพลังวิธีนึง ในการเปรียบเทียบกลุ่มนักกีฬาที่มีความเสี่ยงกับที่ไม่มีความเสี่ยง

ตัวแปรอย่าง knee abduction moment (KAM) จากงานของ Hewett และคณะทีมงาน กลายเป็นสัญลักษณ์ของการพยากรณ์ ACL injury ในนักกีฬาหญิง งานวิจัยเชิงคาดการณ์แสดงว่า มุมของเข่าที่บิดเข้าด้านใน (knee abduction angle) ที่มากกว่า 4.6° ขณะสัมผัสพื้น สามารถแยกนักกีฬาที่จะบาดเจ็บ ACL ในอนาคตออกจากกลุ่มควบคุมด้วยความไวในการจำแนก 78% และความจำเพาะ 83% (2) และงานของ Ueno และคณะแสดงชัดว่า KAM ที่สูงขึ้นสัมพันธ์กับแรงกล้ามเนื้อ gluteus medius ที่ลดลง ประกอบกับแรงปฏิกิริยาในแนวดิ่งและแนวข้างที่สูงขึ้น ระหว่างการทำ drop jump (3)

แต่ทั้งหมดนี้ก็ยังเป็น ตัวแทนภายนอก ของสิ่งที่เกิดภายในข้อเข่า มันไม่ได้บอกโดยตรงว่าเอ็น ACL รับแรงกี่นิวตัน เอ็นไขว้หลัง (PCL) ถูกช่วยแบกภาระเท่าไร หรือ posterolateral corner (PLC) กำลังต้านการหมุนภายในของกระดูกหน้าแข้งด้วยแรงเท่าใด ที่สำคัญ inverse dynamics แบบมาตรฐานอาศัยสมมติฐานพื้นฐานที่จำกัดอย่างยิ่ง คือการมองข้อเข่าเป็น บานพับ (hinge joint) ที่มีเพียงองศาอิสระเดียว (การงอ–เหยียด)

ความจริงทางกายวิภาคคือ ข้อเข่ามีองศาอิสระถึง 6 ในระดับข้อ tibiofemoral และเมื่อรวมข้อ patellofemoral จะเป็น 12 องศาอิสระ การเคลื่อนที่ที่เรียกว่า secondary kinematics  ได้แก่ การเลื่อนของกระดูก tibia ในทิศ anteroposterior, การหมุนภายใน/ภายนอก, การเลื่อนในแนว medial–lateral — ไม่ได้เป็นเพียง แค่ปัจจัยรอง แต่คือปัจจัยหลักที่ ACL รับแรง โดยเฉพาะการเลื่อนไปข้างหน้าของ tibia (anterior tibial translation) และการหมุนภายในของ tibia (internal tibial rotation) ซึ่งเป็นกลไกหลักของการฉีกขาดของ ACL (4)

การจำลองแบบบานพับ hinge จึงล้มเหลวในการอธิบายสิ่งที่สำคัญที่สุด นั่นคือแรงที่ตกลงบนเอ็น ACL ในระหว่างที่ tibia หมุนและเลื่อนภายใต้ภาระของการปักเท้าเปลี่ยนทิศทาง

Force-Dependent Kinematics: จากทฤษฎีสู่การประยุกต์

Force-Dependent Kinematics (FDK) คือกรอบวิธีคิดที่พัฒนาโดยกลุ่มวิจัยของ Michael S. Andersen จาก Aalborg University ร่วมกับ AnyBody Technology A/S ที่พยายามคลี่คลายปัญหานี้ด้วยการปล่อยองศาอิสระของข้อต่อที่ปกติถูกจำกัดในแบบจำลอง inverse dynamics ให้กลับมาเป็นอิสระอีกครั้ง แล้วคำนวณตำแหน่งสมดุลจากสมการดุลแรง

ในกรอบวิธี FDK ระบบจะรวมกระบวนการวิเคราะห์เชิง inverse dynamics เข้ากับการวิเคราะห์ quasi-static equilibrium ในลักษณะ combined analysis กล่าวคือ ณ ทุกกรอบเวลาของการเคลื่อนไหว ระบบจะแก้สมการพร้อมกันเพื่อหาการทำงานของกล้ามเนื้อ (muscle recruitment) โดยใช้เกณฑ์ optimization ตามหลักของ AnyBody พร้อมกับหาตำแหน่งสมดุลของ secondary kinematics ที่ผลรวมแรงบนโครงสร้างที่ไม่ได้ถูกขับเคลื่อน (unactuated degrees of freedom) เท่ากับศูนย์ (5)

พูดให้เข้าใจง่าย FDK ตอบคำถามว่า “ถ้ากล้ามเนื้อออกแรงเท่านี้ แรงปฏิกิริยาพื้นดินเท่านั้น และเนื้อเยื่อรอบข้อเข่ามีคุณสมบัติเชิงกลอย่างที่กำหนด ทิศทางและตำแหน่งของกระดูก tibia จะไปอยู่จุดไหน?” ทำให้ tibiofemoral kinematics ในแบบจำลองไม่ใช่ ข้อมูลนำเข้า จากการวัด แต่กลายเป็น ผลลัพธ์เชิงพยากรณ์ จากการจำลอง

งานตรวจสอบความถูกต้องของ Marra และคณะ (2015) ในกลุ่มผู้ป่วยที่ได้รับการผ่าตัดเปลี่ยนข้อเข่าเทียมที่มีเซนเซอร์วัดแรงในตัว (instrumented TKA) ภายใต้โครงการ Grand Challenge ระดับนานาชาติ พบว่าแบบจำลอง FDK สามารถพยากรณ์แรงกด tibiofemoral ในการเดินและ การเลี้ยวขวา (right-turn) — ซึ่งเป็นกิจกรรมการเปลี่ยนทิศทางในระดับต่ำ  ด้วย root-mean-square error น้อยกว่า 0.4 น้ำหนักตัว และ R² มากกว่า 0.8 ที่สำคัญ secondary kinematics ที่พยากรณ์จาก FDK มีความใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากกว่าแบบจำลอง hinge อย่างมีนัยสำคัญ (Sprague and Geers’ combined error 0.06 เทียบกับ 0.34 ตามลำดับ) (6)

จุดสำคัญคือ FDK เปลี่ยนธรรมชาติของแบบจำลองจาก เครื่องพรรณนา (descriptive) ให้กลายเป็น เครื่องพยากรณ์ (predictive) ที่สามารถตอบคำถามแบบ “จะเกิดอะไรถ้า…” (what-if scenarios) ได้ เช่น จะเกิดอะไรถ้า ACL ถูกตัดออก จะเกิดอะไรถ้ากล้ามเนื้อ hamstring ทำงานช้าลง 30 มิลลิวินาที จะเกิดอะไรถ้ามุมการปักเท้าเปลี่ยนไป 15 องศา คำถามเหล่านี้เป็นไปไม่ได้ในแบบจำลอง inverse dynamics แบบ hinge

 โครงสร้างเอ็นในแบบจำลอง FDK: มากกว่าเส้นสปริง

ความสามารถของ FDK ในการพยากรณ์แรงเอ็นขึ้นอยู่กับการจำลองเอ็นในเชิงกลอย่างละเอียด ในแบบจำลองเข่าที่ทันสมัย ACL ถูกจำลองเป็นชุดของ เส้นใยแบบ nonlinear spring หลายเส้น มักแยกเป็นสองมัด (bundle) ตามกายวิภาคจริง คือ anteromedial (AM) และ posterolateral (PL) bundle เพื่อสะท้อนพฤติกรรมเชิงกลที่ต่างกันในมุมงอเข่าต่าง ๆ ในทำนองเดียวกัน PCL, MCL, และ LCL รวมถึงโครงสร้าง PLC เช่น popliteus tendon และ popliteofibular ligament ก็ถูกจำลองเป็นเส้นใยที่มีความสัมพันธ์ระหว่างแรงกับการยืด (force–length relationship) ที่ไม่เชิงเส้น

งานของ Kang และคณะที่ตีพิมพ์ใน PLOS ONE (2019) เป็นตัวอย่าง ของการใช้ FDK เพื่อประเมินบทบาทของโครงสร้าง PLC ต่อภาระใน ACL และ PCL ทีมนักวิจัยเกาหลีร่วมกับ AnyBody Technology พัฒนาแบบจำลองเข่า subject-specific ที่มีองศาอิสระ 12 องศา (tibiofemoral 6 + patellofemoral 6) และจำลองการตัด selective resection ของโครงสร้าง PLC ทีละส่วน (LCL, popliteofibular ligament, popliteus tendon) เพื่อดูผลกระทบต่อแรงในเอ็นไขว้ ผลการศึกษาชี้ชัดว่า การขาด PLC ทำให้แรงในทั้ง PCL และ ACL เพิ่มขึ้นระหว่างการเดินและ squatting และในบรรดาโครงสร้าง PLC ทั้งหมด popliteus tendon เป็นตัวแปรที่มีอิทธิพลต่อแรงในเอ็นไขว้มากที่สุด ภายใต้เงื่อนไขภาระเชิงพลวัต (7)

ในงานก่อนหน้าของกลุ่มเดียวกันที่ตีพิมพ์ใน Bone & Joint Research (2017) ทีมนักวิจัยใช้ FDK ตรวจสอบผลกระทบของภาวะ PCL deficiency ต่อการทำงานของ PLC และแรงกดใน patellofemoral joint พบว่าการขาด PCL ทำให้แรงใน popliteus tendon เพิ่มขึ้นทั้งในการเดินและการย่อเข่า และแรงกดใน patellofemoral joint เพิ่มขึ้นมากที่สุดในการย่อเข่า (8) นี่คือข้อมูลเชิงกลไกที่ไม่สามารถได้จากการทดลองในสิ่งมีชีวิตจริง (in vivo experiment) เนื่องจากไม่สามารถตัดโครงสร้างของนักกีฬาเพื่อเปรียบเทียบได้

FDK กับการเปลี่ยนทิศทาง

การเปลี่ยนทิศทางในกีฬา ไม่ว่าจะเป็น sidestepping ในฟุตบอล การ cutting ในบาสเกตบอล การหมุนตัวใน MMA หรือการสับเท้าเปลี่ยนจังหวะในมวยไทย ล้วนเป็นสถานการณ์ที่ combine ปัจจัยเสี่ยงหลายชั้น: การรับแรงกระแทกสูง ณ ช่วงต้นของ stance phase, ภาระใน frontal และ transverse plane ที่มากกว่าการเดินปกติ, และการทำงานของกล้ามเนื้อในลักษณะ pre-activation ที่ต้องประสานเวลา (timing) อย่างแม่นยำ

งานของ Sigurðsson และคณะ (2020) ในนักกีฬาวัยรุ่นชาวไอซ์แลนด์จำนวน 177 คน ระหว่างทำการเปลี่ยนทิศทาง (cutting maneuver) แสดงให้เห็นว่า waveform ของ knee abduction moment ในช่วง early peak (ที่ต้องสงสัยว่าคือช่วงที่เกิดกลไก ACL injury) มีความสัมพันธ์กับตัวแปรทาง kinematics หลายตัวที่พบขณะการบาดเจ็บ ACL จริง ได้แก่ ระยะห่างระหว่างเท้ากับลำตัวในแนว mediolateral (odds ratio 3.4), มุมงอเข่าขณะสัมผัสพื้น (OR 1.9), และช่วงการกางเข่า (knee abduction excursion, OR 1.8) (9) การจำลองแบบ 8-segment musculoskeletal model ในงานนี้ยังคงอาศัย inverse dynamics เป็นหลัก แต่ก็ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของ frontal plane loading ที่แบบจำลอง FDK สามารถลงลึกได้อีกระดับ

งานล่าสุดของ Kim และคณะ (2024) ที่ตีพิมพ์ใน BMC Musculoskeletal Disorders ใช้ musculoskeletal modeling วิเคราะห์การเปลี่ยนทิศทางในนักกีฬาชายก่อนและหลังได้รับโปรแกรมวิดีโอเพื่อการเรียนรู้ทักษะ (educational video program) โดยวัดแรงในทั้ง ACL และ MCL ผลชี้ว่า การให้ feedback ในการฝึกด้าน preparatory posture, foot landing orientation, gaze/trunk direction, soft landing และ eversion angle ทำให้ลด knee ligament load โดยเฉพาะที่ MCL ได้อย่างมีนัยสำคัญ (10) นี่คือตัวอย่างของการใช้แบบจำลองในเชิง translational science คือแปลผลการจำลองไปสู่การออกแบบการฝึกจริง

งานของ Bedo และคณะ (2024) ที่ใช้ OpenSim ประเมินผลกระทบของความเมื่อยล้ากล้ามเนื้อต่อ tibiofemoral contact forces ระหว่างการทำ sidestep cutting ในนักกีฬาแฮนด์บอลหญิง 20 คน พบว่าหลังการฝึก fatigue protocol เฉพาะแฮนด์บอล มุมงอเข่าในช่วง early stance ลดลง แรงในกลุ่มกล้ามเนื้อ vasti ลดลง และแรงกด tibiofemoral ในแนวดิ่งและแนวหน้าลดลง (11) ผลลัพธ์นี้ทั้งท้าทายสมมติฐานที่ว่า “ความเมื่อยล้าเพิ่มความเสี่ยงบาดเจ็บเข่า” อย่างตรงไปตรงมา และเน้นให้เห็นว่าแบบจำลองระดับกล้ามเนื้อและกระดูกสามารถเปิดเผยพลวัตที่ซับซ้อนกว่ามุมมองมหภาค

หลักฐานจากการลงพื้น: บทเรียนที่ประยุกต์ได้กับ COD

แม้ประเด็นหลักของบทความนี้อยู่ที่การเปลี่ยนทิศทาง แต่งานวิจัยจำนวนมากที่มุ่งเป้าไปที่ jump landing ให้บทเรียนเชิงกลไกที่ประยุกต์ได้กับ COD โดยตรง เพราะทั้งสองสถานการณ์แชร์กลไกร่วมคือการรับแรงกระแทกในช่วงต้นของ stance phase ภายใต้ลำตัวที่อยู่ในตำแหน่งที่ไม่เอื้อต่อการดูดซับแรง

Heinrich และคณะ (2022) พัฒนาแบบจำลอง sagittal plane 25 องศาอิสระของนักสกี และใช้ dynamic optimization framework จำลองสถานการณ์ jump-landing แบบเสี่ยงต่อ ACL 190 สถานการณ์ พบว่า แรงบน ACL ถึงจุดสูงสุดภายใน 50 มิลลิวินาทีแรกหลังสัมผัสพื้น และรูปแบบการทำงานกล้ามเนื้อที่ ลด peak ACL force ได้แก่ การเพิ่มการทำงานของกล้ามเนื้อ monoarticular hip flexors, ankle dorsi- และ plantar flexors รวมถึง hamstrings ก่อนและระหว่างช่วงกระแทกในระยะแรก ประกอบกับ kinematic ที่ hip และ knee งอมากขึ้นและลำตัวเอนไปข้างหลังน้อยลง (12) งานก่อนหน้าของทีมเดียวกัน (13) วางกรอบวิธีทางคณิตศาสตร์ที่ทำให้การพยากรณ์เหล่านี้เป็นไปได้

งานของ Bakker และคณะ (2016) ผสาน musculoskeletal model ที่ประเมินแรงกล้ามเนื้อในนักกีฬา 7 คน กับการทดสอบเชิงกลบนเข่าศพ 5 ข้าง โดยใช้ dynamic knee simulator วัด ACL strain ตรง ๆ ผลระบุว่าปัจจัยกายวิภาคภายในตัว (intrinsic anatomic factors) อธิบายความแปรปรวนของ strain ได้มากที่สุด แต่ในกลุ่มปัจจัยภายนอก (extrinsic) นั้น มุมงอสะโพก และ มุมงอลำตัว มีความสัมพันธ์กับ peak ACL strain อย่างมีนัยสำคัญ (14) ข้อค้นพบนี้ตอกย้ำหลักการที่ว่า การควบคุมของ ACL ไม่ใช่เรื่องของเข่าเพียงลำพัง แต่คือเครือข่าย proximal control ของสะโพกและลำตัวด้วย

งานของ Ueno และคณะ (2021) ใช้ whole-body musculoskeletal finite element model ผสม OpenSim และ finite element เพื่อประเมิน ACL strain ในนักกีฬาหญิงระหว่างทำ drop vertical jump ผลแสดงว่าค่ามัธยฐานของ peak ACL strain อยู่ที่ 3.3% และแรง 195.1 N ในกลุ่มการกระโดดที่ไม่สมมาตร และการเคลื่อนไหวที่มี ACL strain สูงมีลักษณะร่วมกันคือ มุมกางเข่ามากขึ้น, การหมุนภายในของ tibia มากขึ้น, และการเลื่อนไปข้างหน้าของ tibia มากขึ้น ร่วมกับแรงปฏิกิริยาพื้นดินในแนวดิ่งและแนวข้างที่มากขึ้น แรง gluteus medius ที่น้อยลง และการเอียงกระดูกเชิงกรานด้านข้างที่มากขึ้น (15) รูปแบบนี้เรียกว่า pivot-shift mechanism ซึ่งคือกลไกที่ตำราคลาสสิกอธิบายการฉีกขาดของ ACL แบบไม่ปะทะ

ทั้งหมดนี้ชี้ให้เห็นว่า แม้ FDK เต็มรูปแบบยังไม่ได้ถูกประยุกต์กับสถานการณ์ COD ที่ซับซ้อนอย่างการ sidestep cutting ที่ความเร็วสูงในระดับที่แพร่หลาย แต่กรอบวิธีคิดและองค์ประกอบเชิงกายวิภาคของแบบจำลองพร้อมแล้ว งานที่จะขับเคลื่อนต่อไปคือการสังเคราะห์แบบจำลอง FDK เข้ากับ dynamic optimization framework สำหรับ COD โดยเฉพาะ

การผสาน FDK กับ Machine Learning และเซนเซอร์

ข้อจำกัดใหญ่ที่สุดของ FDK คือ ต้นทุนการประมวลผล การแก้สมการ quasi-static equilibrium ณ ทุกกรอบเวลาต้องใช้เวลาการคำนวณสูง งานของ Marra และคณะ (2017) เสนอทางออกด้วยการสร้าง surrogate contact model ที่ใช้ artificial neural network เรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่าง TF pose กับแรงบน implant การประยุกต์ในการเดิน, การเลี้ยวขวา, การลุกจากเก้าอี้, และการย่อเข่า พบว่า surrogate model พยากรณ์แรง TF ด้วย RMSE น้อยกว่า 10 N และ secondary knee kinematics ด้วย RMSE น้อยกว่า 0.2 มม. โดยใช้เวลาคำนวณเพียง หนึ่งในสาม ของแบบจำลองอ้างอิง (16) นี่ทำให้ FDK เข้าใกล้การใช้งานแบบ real-time มากขึ้น

อีกแนวทางหนึ่งที่น่าสนใจในเชิง translational: แทนที่จะรัน FDK แบบเต็มรูปแบบทุกครั้ง ใช้แบบจำลองระบบกล้ามเนื้อและกระดูกจำลองแรง ACL ในนักกีฬา 56 คนระหว่าง single-leg landing ทั้งก่อนและหลังภาวะเมื่อยล้า จากนั้นสอน machine learning model (SSA-ELM และ SSA-LSTM) ให้ทำนายแรง ACL จากตัวแปรที่วัดได้ง่าย เช่น ankle initial contact angle และ ankle range of motion ผลลัพธ์คือ R = 0.9992 กับ MSE = 0.0023 ในแบบจำลองหลัก (17) นี่คือสะพานสำคัญที่จะย้ายพลังการพยากรณ์ของ FDK จากห้องปฏิบัติการที่มีค่าใช้จ่ายสูงสู่การใช้งานจริงในสนามซ้อม

แสดงว่า full-body musculoskeletal model ของ AnyBody สามารถขับเคลื่อนด้วย depth sensor เพียงตัวเดียว (ระดับราคาผู้บริโภคทั่วไป) เพื่อประเมินแรงปฏิกิริยาพื้นดินในผู้ป่วยหลังผ่าตัด ACLR ระหว่างการเดินขึ้นบันได โดยได้ผลใกล้เคียงกับ inverse dynamics ที่ใช้แผ่นวัดแรงจริง (18) นี่เป็นก้าวสำคัญของการทำให้ musculoskeletal modeling สามารถ ออกจากห้องแล็บ ไปสู่คลินิกและสนามซ้อม

ปัญหาในการใช้งาน FDK

ประเด็นแรก คือปัญหา validation gap งาน validation หลักของ FDK ในเข่ามนุษย์ยังคงอาศัยข้อมูลจาก instrumented TKA เป็นสำคัญ (6, 16) ซึ่งเป็นเข่าที่ถูกผ่าตัดใส่ implant แล้ว การถ่ายโอนความมั่นใจจากบริบทนี้สู่เข่าธรรมชาติของนักกีฬาระดับสูงยังต้องการงานยืนยันเพิ่มเติม โดยเฉพาะในสภาวะที่เรียกว่า มีภาระหรือโหลดต่อข้อต่อในปริมาณมาก (high strain rate)

ประเด็นที่สอง คือคุณสมบัติเชิงกลของเอ็น พารามิเตอร์ที่ป้อนเข้าแบบจำลอง เช่น slack length, stiffness, และรูปแบบ nonlinear ของเส้นใย มีความไม่แน่นอนสูง  จึงต้องรันการวิเคราะห์เชิง probabilistic เพื่อสะท้อนความไม่แน่นอนนี้ (7) ผลลัพธ์ของแบบจำลองจึงควรถูกตีความเป็นช่วงความน่าจะเป็น มากกว่าค่าเดี่ยวที่ชัดเจน

ประเด็นที่สาม คือการปรับให้เข้ากับผู้ทดสอบเฉพาะราย (subject-specificity) แบบจำลอง FDK ที่สมบูรณ์ต้องการ MRI, morphing algorithm, และการ scaling ที่ละเอียด ซึ่งไม่ใช่กระบวนการที่ทำได้กับนักกีฬาทุกคนในระดับสโมสร กับแบบจำลองไหล่ FDK แสดงว่าแม้จะเทียบกับ dynamic uniplanar fluoroscopy แล้ว การเลื่อนของ glenohumeral ที่แบบจำลองพยากรณ์ก็ยังสูงกว่าค่าที่วัดได้จริงเล็กน้อย (2.8→1.8 มม. เทียบกับ 1.4 มม. ที่วัดจริง) ซึ่งชี้ว่า ความมีเสถียรภาพของข้อต่อจากการเกณฑ์กล้ามเนื้อ (muscle recruitment) อาจถูกประเมินต่ำเกินจริง (19) นี่คือข้อสังเกตทางเทคนิคที่นักวิจัยต้องระมัดระวังเมื่อขยับไปใช้ FDK กับข้อเข่าในกิจกรรม COD ความเร็วสูง

ประเด็นที่สี่ คือความสัมพันธ์เชิงเหตุ (causality) งานส่วนใหญ่ที่กล่าวมาเป็นงาน retrospective หรือ cross-sectional งานคาดการณ์เชิง prospective ที่ใช้ FDK เพื่อพยากรณ์การบาดเจ็บ ACL ที่จะเกิดในอนาคตในระดับปัจเจกยังมีจำนวนจำกัด แม้ว่าตัวแทน (surrogate measures) จาก inverse dynamics เช่น knee abduction moment/angle จะมีหลักฐาน prospective ที่แข็งแรงแล้ว (2)

จากประสบการณ์ ผมมองว่าเทคโนโลยี FDK ให้โอกาสหลายด้านที่ควรได้รับการพัฒนาอย่างเป็นระบบ

ในบริบทกีฬาการต่อสู้ ทั้งมวยไทยและ MMA มีลักษณะการเปลี่ยนทิศทางที่มีเอกลักษณ์เฉพาะ การสับเท้าถอยหน้าถอยหลัง (foot shift) ในมวยไทยที่ต้องการรักษาสมดุลบน axis กลาง การหมุนตัวเมื่อต่อสู้ระยะประชิด (clinch) การลงพื้นหลังการเตะสูง และการ takedown recovery ใน MMA ล้วนสร้างภาระบนข้อเข่าในทิศทางที่ยังไม่มีการจำลองอย่างเป็นระบบ

ในบริบทฟุตบอลอาชีพไทย ที่การบาดเจ็บ ACL ส่งผลต่อทั้งสโมสรและทีมชาติ การสร้างศักยภาพในการรัน musculoskeletal modeling ในระดับปัจเจกนักกีฬาระดับสูงจะเปลี่ยนธรรมชาติของ return-to-play (RTP) protocol อย่างมาก จากการใช้ criteria แบบมาตรฐาน (เช่น Y-balance test, hop test, quadriceps symmetry index) ไปสู่การประเมินเชิงกลของภาระที่ ACL รับจริงในทาสก์เฉพาะกีฬา (sport-specific tasks)

ในเชิงระเบียบวิธีเร่งด่วน ข้อเสนอเป็นรูปธรรมคือการสร้าง pipeline การประเมินที่รวม (1) การจับความเคลื่อนไหวแบบ markerless เช่น OpenCap ที่มีศักยภาพขยายสู่สนามซ้อมจริง, (2) การนำเข้าสู่ AnyBody พร้อม morphing ที่อิง MRI ของนักกีฬาไทยจริง, (3) การรัน FDK simulation กับ task ที่จำเพาะกับกีฬาเป้าหมาย, และ (4) การพัฒนา machine learning surrogate model ที่ทำให้ผลลัพธ์ของ FDK สามารถแปลงเป็น real-time feedback ให้กับโค้ชและนักกีฬาได้ในระดับสนาม สิ่งนี้ไม่ใช่ความฝันในระยะยาว งานของ Xu และคณะ (17) และ Oh และคณะ (18) แสดงให้เห็นแล้วว่าเป็นไปได้

Force-Dependent Kinematics ในระบบ AnyBody Modeling System เป็นตัวแทนของการพัฒนาชีวกลศาสตร์ที่เปลี่ยนสถานะของแบบจำลองจากเครื่องมือพรรณนา ให้เป็นเครื่องมือพยากรณ์ที่สามารถตอบคำถามระดับกลไกเกี่ยวกับแรงในเอ็นเข่าระหว่างการเปลี่ยนทิศทางในกีฬา จุดแข็งของ FDK คือการปลดข้อจำกัดของสมมติฐาน hinge joint ที่คลาสสิก ในขณะที่ยังคงรักษาความเข้ากันได้กับกรอบ inverse dynamics และ optimization ของ AnyBody ที่มีประวัติการตรวจสอบยาวนาน

การประยุกต์ FDK กับการเปลี่ยนทิศทางในกีฬายังอยู่ในช่วงต้น แต่หลักฐานที่มีอยู่จากการเดิน, การเลี้ยว, การย่อเข่า, และการลงพื้นหลังกระโดด ให้ความมั่นใจอย่างมีนัยสำคัญว่ากรอบวิธีนี้พร้อมสำหรับการขยายผล ความท้าทายที่แท้จริงไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการสร้างเครือข่ายความรู้ (knowledge infrastructure) ที่ผสาน motion capture, medical imaging, computational biomechanics, และการฝึกโค้ชและนักกีฬาให้เข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างมีความหมาย

สำหรับประเทศไทย นี่คือช่วงเวลาสำคัญที่วิทยาศาสตร์การกีฬาไทยต้องตัดสินใจว่าจะยังคงเป็น ผู้ใช้ ผลของแบบจำลองที่พัฒนาในตะวันตก หรือจะก้าวสู่การเป็น ผู้พัฒนาความรู้ ที่มีบริบทเฉพาะทางวัฒนธรรมและทางกีฬาของตัวเอง

เอกสารอ้างอิง (Vancouver Style)

1. Heinrich D, van den Bogert AJ, Nachbauer W. Predicting neuromuscular control patterns that minimize ACL forces during injury-prone jump-landing manoeuvres in downhill skiing using a musculoskeletal simulation model. Eur J Sport Sci. 2023;23(5):703–713. doi:10.1080/17461391.2022.2064770. https://doi.org/10.1080/17461391.2022.2064770
2. Bates NA, Myer GD, Hale RF, Schilaty ND, Hewett TE. Prospective frontal plane angles used to predict ACL strain and identify those at high risk for sports-related ACL injury. Orthop J Sports Med. 2020;8(10):2325967120957646. doi:10.1177/2325967120957646. https://doi.org/10.1177/2325967120957646
3. Ueno R, Navacchia A, DiCesare CA, Ford KR, Myer GD, Ishida T, et al. Knee abduction moment is predicted by lower gluteus medius force and larger vertical and lateral ground reaction forces during drop vertical jump in female athletes. J Biomech. 2020;103:109669. doi:10.1016/j.jbiomech.2020.109669. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2020.109669
4. Chen Y, Gong T, Jiang N, Zhao A, Wang T, Wang X, et al. Dynamics analysis of the anterior cruciate ligament reconstruction surgery based on magnetic resonance imaging. Biotechnol Genet Eng Rev. 2024;40(1):576–588. doi:10.1080/02648725.2023.2186324. https://doi.org/10.1080/02648725.2023.2186324
5. Andersen MS. Introduction to musculoskeletal modelling. In: Zhang Y, Cao Y, editors. Computational Modelling of Biomechanics and Biotribology in the Musculoskeletal System. 2nd ed. Elsevier; 2021. [กรอบทฤษฎีของ FDK อ้างถึงในเอกสารต่อไปนี้]
6. Marra MA, Vanheule V, Fluit R, Koopman BHFJM, Rasmussen J, Verdonschot N, Andersen MS. A subject-specific musculoskeletal modeling framework to predict in vivo mechanics of total knee arthroplasty. J Biomech Eng. 2015;137(2):020904. doi:10.1115/1.4029258. https://doi.org/10.1115/1.4029258
7. Kang KT, Koh YG, Nam JH, Jung M, Kim SJ, Kim SH. Biomechanical evaluation of the influence of posterolateral corner structures on cruciate ligaments forces during simulated gait and squatting. PLoS One. 2019;14(4):e0214496. doi:10.1371/journal.pone.0214496. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0214496
8. Kang KT, Koh YG, Jung M, Nam JH, Son J, Lee YH, et al. The effects of posterior cruciate ligament deficiency on posterolateral corner structures under gait- and squat-loading conditions: a computational knee model. Bone Joint Res. 2017;6(1):31–42. doi:10.1302/2046-3758.61.BJR-2016-0184.R1. https://doi.org/10.1302/2046-3758.61.BJR-2016-0184.R1
9. Sigurðsson HB, Karlsson J, Snyder-Mackler L, Briem K. Kinematics observed during ACL injury are associated with large early peak knee abduction moments during a change of direction task in healthy adolescents. J Orthop Res. 2021;39(10):2281–2290. doi:10.1002/jor.24942. https://doi.org/10.1002/jor.24942
10. Kim S, So J, Jeon Y, Moon J. Effect of changes in motor skill induced by educational video program to decrease lower-limb joint load during cutting maneuvers: based on musculoskeletal modeling. BMC Musculoskelet Disord. 2024;25(1):527. doi:10.1186/s12891-024-07642-4. https://doi.org/10.1186/s12891-024-07642-4
11. Bedo BLS, Catelli DS, Moraes R, Pereira DR, Lamontagne M, Santiago PRP. Effect of fatigue on knee biomechanics during the sidestep cutting manoeuvre: a modelling approach. J Sports Sci. 2024;42(12):1120–1129. doi:10.1080/02640414.2024.2386206. https://doi.org/10.1080/02640414.2024.2386206
12. Heinrich D, van den Bogert AJ, Nachbauer W. Predicting neuromuscular control patterns that minimize ACL forces during injury-prone jump-landing manoeuvres in downhill skiing using a musculoskeletal simulation model. Eur J Sport Sci. 2023;23(5):703–713. doi:10.1080/17461391.2022.2064770. https://doi.org/10.1080/17461391.2022.2064770
13. Heinrich D, van den Bogert AJ, Csapo R, Nachbauer W. A model-based approach to predict neuromuscular control patterns that minimize ACL forces during jump landing. Comput Methods Biomech Biomed Engin. 2020;24(6):612–622. doi:10.1080/10255842.2020.1842376. https://doi.org/10.1080/10255842.2020.1842376
14. Bakker R, Tomescu S, Brenneman E, Hangalur G, Laing A, Chandrashekar N. Effect of sagittal plane mechanics on ACL strain during jump landing. J Orthop Res. 2016;34(9):1636–1644. doi:10.1002/jor.23164. https://doi.org/10.1002/jor.23164
15. Ueno R, Navacchia A, Schilaty ND, Myer GD, Hewett TE, Bates NA. Anterior cruciate ligament loading increases with pivot-shift mechanism during asymmetrical drop vertical jump in female athletes. Orthop J Sports Med. 2021;9(3):2325967121989095. doi:10.1177/2325967121989095. https://doi.org/10.1177/2325967121989095
16. Marra MA, Andersen MS, Damsgaard M, Koopman BFJM, Janssen D, Verdonschot N. Evaluation of a surrogate contact model in force-dependent kinematic simulations of total knee replacement. J Biomech Eng. 2017;139(8):081001. doi:10.1115/1.4036605. https://doi.org/10.1115/1.4036605
17. Xu D, Zhou H, Quan W, Gusztav F, Wang M, Baker JS, Gu Y. Accurately and effectively predict the ACL force: utilizing biomechanical landing pattern before and after-fatigue. Comput Methods Programs Biomed. 2023;241:107761. doi:10.1016/j.cmpb.2023.107761. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107761
18. Oh J, Kuenze C, Signorile JF, Andersen MS, Letter M, Best TM, et al. Estimation of ground reaction forces during stair climbing in patients with ACL reconstruction using a depth sensor-driven musculoskeletal model. Gait Posture. 2021;84:232–237. doi:10.1016/j.gaitpost.2020.12.025. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2020.12.025
19. Menze J, Croci E, Andersen MS, Hess H, Lund ME, De Pieri E, et al. Advancing musculoskeletal shoulder modeling: reflecting glenohumeral translation with bony, ligamentous, and muscular stability constraints. Front Bioeng Biotechnol. 2025;13:1441530. doi:10.3389/fbioe.2025.1441530. https://doi.org/10.3389/fbioe.2025.1441530

Sirichet Punthipayanon Researcher

ศิริเชษฐ์ พูลทิพายานนท์ (Sirichet Punthipayanon, Ph.D.) การศึกษา ปริญญาเอก สาขาวิทยาศาสตร์การกีฬา (ชีวกลศาสตร์การกีฬา) Fellow of the Higher Education Academy (FHEA) ไลฟ์สไตล์ นอกจากงานวิชาการแล้ว เป็นคนชิลๆ ชอบใช้เวลาว่างไปเที่ยวที่ต่างๆ อ่านหนังสือ ดูหนัง ฟังเพลง ขี่จักรยาน Google Scholar · About

See Full Bio