Die Sportindustrie legt großen Wert auf die Verletzungsprävention, doch die derzeitigen Methoden scheitern an der Komplexität der Daten. Maschinelles Lernen (ML) bietet vielversprechende Möglichkeiten, indem es Daten von Sportlern für fundierte Entscheidungen zusammenführt. In der Forschung werden ML-basierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung vorgeschlagen, die Variablen vereinfachen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen. Klassifizierungsalgorithmen dominieren die Verletzungsvorhersage, wobei ML zwar vielversprechend ist, es aber an Konsistenz bei den Vorhersagen mangelt. Kurzfristige Modelle helfen dem Trainerstab, während langfristige Modelle den Leistungs- und Betriebsabteilungen zugute kommen. Zu den Herausforderungen gehören zeitliche Abhängigkeiten und Datenverluste bei der Vorverarbeitung. Eine gründliche Datenprüfung und Fachwissen sind entscheidend, um ein übermäßiges Vertrauen in die Modellvorhersagen zu vermeiden. ML bietet die Möglichkeit, die Verletzungsvorhersage und das Athletenmanagement im Sport zu verbessern, aber es ist wichtig, die wichtigsten Herausforderungen zu bewältigen und die Robustheit sicherzustellen, bevor sie in der Praxis eingesetzt werden.