TTVN và bài học Asiad 20: Khi thể thao đỉnh cao là thi đấu bằng KH-CNKì 2: ‘Khoảng trống’ dữ liệu - rào cản lớn của TTVN
Asiad 20 (Nhật Bản) cho thấy khá rõ một vấn đề lớn của TTVN: Dù đã từng bước đưa khoa học - công nghệ (KH-CN), dữ liệu và y học thể thao vào quá trình huấn luyện, nhưng những mảnh ghép này vẫn chưa được kết nối thành một hệ thống đủ mạnh để tạo ra lợi thế ổn định trước các nền thể thao hàng đầu châu lục.
TTVN và phép thử Asiad 20
Điểm tích cực là KH-CN đang được đặt vào vị trí rõ ràng hơn trong chiến lược phát triển TTVN. Kế hoạch KH-CN và đổi mới sáng tạo giai đoạn 2026 - 2030 của Bộ VHTTDL xác định khoa học dữ liệu, AI và công nghệ phân tích hiệu suất là một trong những hướng quan trọng của thể thao thành tích cao. Kế hoạch cũng đề cập đến cơ sở dữ liệu VĐV, HLV và thành tích; công nghệ mô phỏng, VR (thực tế ảo)/AR (thực tế tăng cường), cảm biến sinh học, thiết bị đeo thông minh; cùng với y sinh học thể thao, dinh dưỡng, phục hồi chức năng và phòng chống chấn thương.
Đây là một bước tiến lớn về mặt nhận thức, nhưng chiến lược đúng chưa đồng nghĩa với thành tích sẽ lập tức tăng.
Asiad 20 là phép thử rõ nhất. Ông Nguyễn Hồng Minh - Trưởng đoàn TTVN - chỉ ra rằng sự chênh lệch giữa nước ta và các nền thể thao hàng đầu châu lục như Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc thể hiện không chỉ ở trình độ VĐV mà còn ở y học thể thao, dinh dưỡng, phục hồi và ứng dụng KH-CN. Theo ông, quá trình chuẩn bị của nhiều bộ môn vẫn dựa phần lớn vào nỗ lực tự thân của HLV và VĐV, chưa có được sự hỗ trợ mang tính hệ thống, kĩ thuật toàn diện.
“Với bắn cung, tôi chưa thấy áp dụng được KH-CN vào tập luyện, thi đấu so với trước đây. Điểm khác biệt rõ nhất chỉ đến từ trang thiết bị tập luyện mới hơn, tốt hơn”.
Cung thủ Lộc Thị Đào chia sẻ với Một Thế Giới
Một khoảng trống khác được ông Nguyễn Hồng Minh nhắc đến là hỗ trợ tâm lý cho VĐV. Theo Trưởng đoàn TTVN, việc giải tỏa áp lực cho các VĐV trọng điểm chưa được thực hiện tốt, trong khi nhiều nền thể thao hàng đầu châu Á đã xây dựng các chương trình hỗ trợ tâm lý chuyên biệt.
Tôi chưa thấy những ứng dụng KH-CN được đưa vào trong tập luyện, thi đấu, quá trình hồi phục, dinh dưỡng... cho VĐV. Khác biệt rõ nhất so với trước đây là với sự phát triển của Internet, mạng xã hội, chúng tôi có nhiều cơ hội tiếp cận với video thi đấu của đối thủ để cùng ban huấn luyện phân tích, biết được điểm mạnh, điểm yếu của đối thủ, từ đó có chiến thuật hợp lí hơn.
Nữ võ sĩ boxing Nguyễn Thị Tâm trao đổi với Một Thế Giới
Một trong những trăn trở lớn của TTVN là thành tích thường tốt ở SEA Games nhưng khi bước ra đấu trường Asiad lại gặp khó khăn trước nhiều đối thủ Đông Nam Á như Thái Lan, Indonesia, Malaysia hay Singapore. Theo ông Nguyễn Hồng Minh, nguyên nhân trước hết nằm ở sự khác biệt trong tư duy và chiến lược đầu tư. Một số quốc gia trong khu vực đã chấp nhận không quá chú trọng thứ hạng SEA Games để tập trung nguồn lực cho các môn Olympic và những nội dung có khả năng cạnh tranh huy chương ở cấp độ châu lục. Trong khi đó, Việt Nam vẫn phải cân đối giữa nhiều mục tiêu, vừa duy trì thành tích tại SEA Games, vừa hướng tới Asiad và Olympic. Điều này khiến nguồn lực dành cho các VĐV và môn trọng điểm chưa thực sự đủ chiều sâu.
Việt Nam vẫn phải cân đối giữa nhiều mục tiêu, vừa duy trì thành tích tại SEA Games, vừa hướng tới Asiad và Olympic. Điều này khiến nguồn lực dành cho các VĐV và môn trọng điểm chưa thực sự đủ chiều sâu.
Ông Nguyễn Hồng Minh - Trưởng đoàn TTVN
Khoảng cách còn nằm ở khoa học thể thao, điều kiện phục hồi, dinh dưỡng và cơ hội thi đấu quốc tế. Asiad ngày càng có trình độ cao, nên thành tích không thể chỉ dựa vào ý chí và nỗ lực của HLV, VĐV mà cần một hệ thống hỗ trợ khoa học, y học và kỹ thuật toàn diện.
Trong khi nhiều VĐV hàng đầu của Thái Lan, Singapore được tập huấn dài hạn ở Mỹ, châu Âu và thường xuyên thi đấu trong hệ thống giải quốc tế, VĐV Việt Nam vẫn chủ yếu tập luyện trong nước và ít có cơ hội cọ xát đỉnh cao. Thế nên việc thay đổi không đơn thuần là tăng đầu tư, mà cần tập trung nguồn lực vào những VĐV và nội dung thực sự có tiềm năng tranh chấp huy chương, đồng thời kiên trì với một lộ trình phát triển dài hạn, dựa trên khoa học thể thao và cơ hội thi đấu quốc tế.
Khoa học thể thao không chỉ được hiểu là AI, dữ liệu hay thiết bị y tế, mà phải là hệ thống hỗ trợ toàn diện, kết hợp giữa chuyên môn HLV với y học thể thao, dinh dưỡng, phục hồi, tâm lý và dữ liệu để giúp VĐV đạt phong độ tốt nhất vào đúng thời điểm.
Điều này cho thấy khoa học thể thao không thể chỉ được hiểu là AI, dữ liệu hay thiết bị y tế, mà phải là hệ thống hỗ trợ toàn diện, kết hợp giữa chuyên môn HLV với y học thể thao, dinh dưỡng, phục hồi, tâm lý và dữ liệu để giúp VĐV đạt phong độ tốt nhất vào đúng thời điểm.
Hệ thống dữ liệu - một trong những rào cản lớn nhất
Những chia sẻ của ông Nguyễn Hồng Minh cho thấy khoảng cách không chỉ nằm ở từng thiết bị hay công nghệ riêng lẻ, mà còn ở cách các nguồn lực được tổ chức và kết nối. Đây có lẽ là một trong những điểm nghẽn lớn nhất của TTVN hiện nay. Những mảnh ghép cần thiết đã bắt đầu xuất hiện: Một số đội tuyển sở hữu HLV giàu kinh nghiệm, bác sĩ thể thao, trung tâm được trang bị thiết bị theo dõi thể trạng, dự án thử nghiệm AI và những chương trình hợp tác với đối tác nước ngoài về phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, nếu các nguồn lực này hoạt động riêng rẽ và dữ liệu không được kết nối, giá trị mà chúng tạo ra sẽ bị hạn chế đáng kể.
Hãy hình dung một VĐV có dữ liệu về nhịp tim, giấc ngủ, tình trạng thể chất, khối lượng, cường độ tập luyện, dinh dưỡng, chấn thương cũng như thành tích kỹ thuật. Nếu những thông tin này nằm ở nhiều hệ thống khác nhau và không được liên kết, HLV vẫn phải tự tổng hợp từng mảnh dữ liệu để đánh giá tình trạng VĐV và đưa ra quyết định.
Trong khi đó, một hệ thống theo dõi được thiết kế tốt có thể kết hợp nhiều loại dữ liệu để giúp phát hiện những thay đổi bất thường và cung cấp thêm cơ sở cho việc điều chỉnh tập luyện, hồi phục hoặc phòng ngừa chấn thương.
Khi các dữ liệu được kết nối theo thời gian, AI có thể hỗ trợ nhận diện những xu hướng mà con người khó theo dõi đầy đủ bằng cách thủ công, chẳng hạn cường độ tập luyện tăng quá nhanh, chất lượng giấc ngủ giảm, khả năng hồi phục có dấu hiệu đi xuống, cân nặng thay đổi bất thường hoặc các chỉ số kỹ thuật bắt đầu suy giảm.
Từ đó, HLV có thể điều chỉnh chế độ tập luyện phù hợp với thể trạng của VĐV; bác sĩ có thêm thông tin để đánh giá và can thiệp sớm khi cần thiết; chuyên gia dinh dưỡng thay đổi khẩu phần theo nhu cầu thực tế; chuyên gia phục hồi điều chỉnh chương trình. Khi tất cả những thông tin này được đặt trong cùng một hệ thống và chia sẻ đúng lúc, ban huấn luyện cũng có thêm cơ sở để quyết định khi nào VĐV đủ điều kiện trở lại tập luyện hoặc thi đấu.
Đó mới là hệ sinh thái khoa học thể thao, trong đó AI, dữ liệu, y học, dinh dưỡng, phục hồi và chuyên môn của HLV không hoạt động như những mảnh ghép riêng lẻ mà hỗ trợ lẫn nhau để phục vụ mục tiêu cuối cùng là giúp VĐV tập luyện hiệu quả hơn, hạn chế rủi ro chấn thương và đạt phong độ tốt nhất vào thời điểm thi đấu quan trọng.
Bài toán không chỉ là tăng đầu tư
Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 816/QĐ-TTg ngày 07/5/2026 phê duyệt Chương trình “Phát triển các môn thể thao trọng điểm chuẩn bị tham dự các kỳ ASIAD, Olympic giai đoạn 2026 - 2045".
Chương trình đã đặt mục tiêu rất cụ thể: Việt Nam phấn đấu giành 5 HCV Asiad 2026 và 6 HCV Asiad 2030 trong nhóm môn trọng điểm (Bắn súng, Bắn cung, Cử tạ, Xe đạp, Đua thuyền, Điền kinh, Bơi, Karate và Cầu mây), đồng thời hướng tới huy chương Olympic 2028. Chương trình yêu cầu xây dựng đội ngũ chuyên gia hỗ trợ đa ngành gồm y sinh học, tâm lý thể thao, phân tích dữ liệu và dinh dưỡng thể thao. Hướng đi về chính sách đã khá rõ, còn thách thức tiếp theo là phân bổ nguồn lực.
Không nhất thiết mọi môn đều phải có một hệ thống công nghệ đắt tiền giống nhau. Việt Nam cần xác định những nội dung có khả năng cạnh tranh huy chương thực tế, sau đó tập trung nguồn lực vào nhóm VĐV có tiềm năng.
Đây cũng là tinh thần của chương trình mới: Yêu cầu rà soát, bổ sung khoảng 35 - 40 VĐV và nội dung thi đấu có tiềm năng cạnh tranh huy chương tại Asiad và Olympic, đồng thời bổ sung chuyên gia đa ngành và tăng cường huấn luyện quốc tế. Cách tiếp cận này khác căn bản với đầu tư dàn trải.
Dưới góc nhìn chuyên gia, trao đổi với phóng viên Một Thế Giới, TS Lý Đại Nghĩa - Tổng Thư ký Hội Khoa học Thể dục Thể thao, Giám đốc Trung tâm Huấn luyện và Thi đấu Thể dục Thể thao TP.HCM thẳng thắn nói:
“Thể thao thành tích cao Việt Nam hiện vẫn chưa xây dựng được một hệ thống cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh về VĐV trên phạm vi toàn quốc. Nguồn dữ liệu này đang bị lưu trữ phân tán tại các trung tâm huấn luyện, các đội tuyển, thiết bị cá nhân hoặc thậm chí là trên hồ sơ giấy; trong khi đó, cơ chế kết nối và chia sẻ thông tin giữa các đơn vị còn rất hạn chế.
Trên thực tế, một số đơn vị đã bước đầu ứng dụng công nghệ phân tích chuyển động và đánh giá sinh cơ học để điều chỉnh kĩ thuật, nâng cao hiệu quả tập luyện cho VĐV. Tuy nhiên, việc phân tích động tác mới chỉ giải quyết được một phần của bài toán. Để xây dựng được một phương pháp huấn luyện hiện đại, ngành thể thao cần tổng hợp được nguồn dữ liệu dài hạn về thể trạng, chiều cao, cân nặng, tuổi xương, các chỉ số y sinh học, tố chất vận động cũng như quá trình phát triển thành tích của từng cá nhân”.
“Hiện nay, dữ liệu của chúng ta đang rất rời rạc, chưa được tích hợp thành một bộ dữ liệu chung”.
TS Lý Đại Nghĩa
Theo TS Lý Đại Nghĩa, việc thiếu hụt dữ liệu tích lũy qua nhiều năm khiến công tác huấn luyện gặp khó khăn trong việc hình thành các mô hình đánh giá chính xác quá trình phát triển của VĐV. Từ đó, rất khó để đưa ra dự báo về tiềm năng thành tích hay tối ưu hóa kế hoạch tập luyện.
So với những nền thể thao đã phát triển thành công hệ thống phân tích dữ liệu đồng bộ, Việt Nam hiện còn khoảng cách khá xa, đặc biệt là ở khả năng kết nối dữ liệu, dự báo thành tích và xây dựng mô hình huấn luyện dài hạn. Ngay trong khu vực, các quốc gia như Singapore, Thái Lan, Indonesia và Malaysia cũng đã có những bước đi đột phá trong lĩnh vực này.
TS Lý Đại Nghĩa cho rằng, rào cản lớn nhất không chỉ nằm ở kinh phí hay trang thiết bị, mà cốt lõi là nhận thức về vai trò của dữ liệu trong huấn luyện hiện đại. Khi công tác tuyển chọn VĐV vẫn chủ yếu dựa vào thành tích thi đấu tức thời và kinh nghiệm cảm tính của HLV, tiềm năng ứng dụng khoa học công nghệ sẽ khó được khai thác đầy đủ.
Để thu hẹp khoảng cách này, ngành thể thao cần sớm ban hành bộ tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất, quy định rõ ràng về quy trình thu thập, lưu trữ và chia sẻ thông tin VĐV. Các địa phương phải chủ động xây dựng cơ sở dữ liệu theo chuẩn chung này để sẵn sàng tích hợp vào hệ thống quốc gia, tránh phát sinh chi phí lớn cho việc chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu về sau.
“Các địa phương có thế mạnh và tiềm lực thể thao lớn như TP.HCM, Hà Nội, Cần Thơ và Đà Nẵng cần phải tiên phong triển khai. Chỉ khi dữ liệu được tích lũy đầy đủ, chuẩn hóa và phân tích hiệu quả, TTVN mới có cơ sở vững chắc để chuyển đổi từ mô hình huấn luyện dựa vào kinh nghiệm sang mô hình kết hợp chặt chẽ giữa chuyên môn, khoa học và công nghệ; từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh trên đấu trường quốc tế”, TS Lý Đại Nghĩa nhấn mạnh.
(Còn tiếp - Kì cuối: Làm gì để đưa KH-CN thành 'động cơ chính' giúp TTVN tăng tốc)
