Vijf dagen voor zijn ritzege was wielrenner Victor Campenaerts nog oververmoeid, zo waarschuwden zijn fitheidsdata. Door de volgende dagen zoveel mogelijk krachten te sparen, kantelde de balans naar positief op de dag voor zijn overwinning. Een korte blik achter de schermen van data-analyse bij wielerteam Lotto Dstny.
Sportwetenschappers begrijpen al vrij goed hoe fysiologische processen sportprestaties beïnvloeden, maar om inzicht te krijgen in de fitheid en evolutie van een atleet moeten ze veel data verzamelen en analyseren. Dat gebeurt ook in het wielrennen. Zo dragen renners een hartslagmeter, en in hun fiets zit een wattagemeter verwerkt die het geleverde vermogen, een graadmeter voor de inspanning, registreert. AI-modellen kunnen vervolgens helpen om uit de geregistreerde data inzichten te filteren. Als de hartslag van een atleet bijvoorbeeld plotseling hoger is voor hetzelfde geleverde vermogen, kan dit een alarmsignaal zijn dat er iets mis is, zoals vermoeidheid of ziekte.
‘We bespreken de data van een renner voor en na elke rit’, zegt Jeroen Dingemans, die hoofdcoach is bij wielerploeg Lotto Dstny. ‘We schatten bijvoorbeeld elke ochtend in welke impact de etappe van de dag ervoor heeft gehad, en hoe klaar of niet klaar een renner is voor de volgende etappe. Uiteraard kunnen we de zwaarte van een rit en de manier waarop andere renners koersen niet beïnvloeden, maar wel de koerstactiek. Een renner die dreigt oververmoeid te raken, kan dan bijvoorbeeld proberen om de rit in de luwte af te werken.’
Wielercoaches gebruiken daarnaast ook zogenaamde ochtendwaarden, waaronder slaapkwaliteit en de hartslagvariabiliteit, om de paraatheid van een renner voor een rit in te schatten. ‘Hartslagvariabiliteit is een populaire maat om de fitheid te monitoren’, legde inspanningsfysioloog Jan Boone van de Universiteit Gent eerder al uit aan Eos Wetenschap. ‘Het gaat over de tijd die tussen twee hartslagen zit. Stel dat je hart zestig keer per minuut slaat, dan zal het hart niet exact één keer per seconde slaan. Er zit bijvoorbeeld eens negenhonderd milliseconden tussen, dan eens 1.050 milliseconden. De variabiliteit wordt beïnvloed door de gevoeligheid van je autonome zenuwstelsel, en zegt iets over je vermoeidheid. Wanneer een atleet zich in een zware trainingsperiode bevindt, ziek is of net een hoogtestage achter de rug heeft, dan zien we een daling in de hartslagvariabiliteit. Een uitzonderlijke daling kan wijzen op oververmoeidheid. Omgekeerd bevestigt een stijgende hartslagvariabiliteit dat een atleet goed herstelt van een zware trainingsperiode en klaar is voor een wedstrijd.’
Dat laatste fenomeen was zichtbaar bij wielrenner Victor Campenaerts van Lotto Dstny in de aanloop naar zijn zege in de achttiende etappe. Dingemans: ‘Campenaerts won de rit op donderdag. Tijdens het weekend ervoor was zijn HRV laag, wat wijst op vermoeidheid. Campenaerts heeft zich daarna drie ritten bewust kalm gehouden. Op woensdag, daags voor zijn overwinning, nam de HRV terug toe, een teken van herstel. Op de dag van de bewuste rit was de HRV waarde zelfs nog beter.’
Heeft de data de overwinning dan voorspeld? Dat vindt Dingemans overdreven. ‘Maar de ochtendwaarden toonden wel aan dat Campenaerts vrij fris aan de start zou staan, terwijl zijn concurrenten misschien vermoeider waren. Dat soort inzichten geven renners altijd een extra boost. Het helpt soms ook om hen gerust te stellen. Soms maakt een renner zich zorgen over een slechte nachtrust, terwijl de waarden wel goed zijn. Of een renner met een mindere ochtendwaarde kan beslissen om het vandaag wat rustiger aan te doen in functie van de komende ritten.’
‘We gebruiken deze data ook tijdens de trainingsopbouw, dus buiten competitie. Dan kan het soms net de bedoeling zijn dat een renner duidelijk vermoeid van een vorige training aan de volgende training moet beginnen, om de conditie op die manier te verbeteren. De interpretatie van de data hangt dus altijd van meerdere omstandigheden af.’
Dingemans maakt onder andere gebruik van Brailsports, een AI-applicatie die de conditie van een atleet onmiddellijk na elke training evalueert op basis van de hartfrequentie en het geleverde vermogen. Zo’n applicatie kan een coach helpen om de trainingsopbouw van de atleten training na training bij te sturen. ‘Een coach kan uit die analyse bijvoorbeeld afleiden dat een renner de afgelopen trainingen te vaak in het rood ging of, net andersom, te weinig impulsen kreeg om zijn conditie te verbeteren’, verduidelijkte sportcoach Bart Nonneman, die bij imec de applicatie verder ontwikkeld, eerder in Eos Wetenschap (zomernummer 2024).
Pacingstrategie
Victor Campenaerts had in de zevende etappe, een tijdrit van 25 kilometer, ook al zijn goede vorm laten zien. Hij werd er knap vijfde, Remco Evenepoel won. Dingemans: ‘Voor zo’n tijdrit maken wij op voorhand een pacingstrategie. Dat plan geeft aan hoe Campenaerts zijn inspanning onderweg moet verdelen om aan de aankomst de snelst mogelijke tijd neer te zetten. We laten ons helpen door Best Bike Split, een populaire AI-applicatie die op basis van onder andere de prestatiedata van de renner, het parcours en zelfs de weersvoorspelling een pacingplan berekent.’
‘Tijdens de tijdrit communiceren wij als coaches vanuit de volgwagen over de pacingstrategie met de renner, in de hoop hem naar de best mogelijke prestatie te pushen. Uiteraard is het geen goed idee om dat plan blind te volgen, maar het geeft wel een zeer goed idee van wat je aan het presteren bent. In het geval van Campenaerts tijdens de tijdrit in de Tour was dat beter dan het vooraf berekende plan.’
