Player Readiness: van reageren naar voorspellen met slimme inzichten uit data

Player Readiness: van reageren naar voorspellen met slimme inzichten uit data

feb 05, 2026 | 4 minuten leestijd

English version below

"De echte stap vooruit is niet beter meten wat er is gebeurd, maar eerder zien wat eraan komt." Met die observatie zette Laurens Pronk, business development manager bij Philips, de toon tijdens het Player Readiness event dat Philips samen met PSV hield.

In het Philips Stadion gingen vertegenwoordigers uit zorg, defensie, overheid en kennisinstellingen met elkaar in gesprek over de rol van AI bij het versterken van gezondheid, veiligheid en inzetbaarheid van mensen in veeleisende werkomgevingen.

Het doel van de avond was helder: laten zien hoe kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan betere besluitvorming rond gezondheid en inzetbaarheid. Niet door mensen te vervangen, maar door professionals eerder en beter te ondersteunen. Het onlangs gestartte Player Readiness project van Philips en PSV diende daarbij als concreet voorbeeld.

Van reactief naar voorspellend

In zijn presentatie schetste Laurens de bredere context. "In veel domeinen leveren we zorg of ondersteuning pas als er klachten zijn", legde hij uit. "Met voorspellende kunstmatige intelligentie ontstaat de mogelijkheid om eerder signalen te herkennen en daar tijdig op te handelen."

Het algoritme binnen het Player Readiness project analyseert data uit wearables om subtiele veranderingen in het lichaam zichtbaar te maken. Daarbij gaat het niet om één losse waarde, maar om patronen en trends in samenhang. Binnen het project wordt gewerkt met drie typen algoritmes: Wellness, gericht op vroegtijdige signaleren van 'ziekte (mogelijke luchtweginfecties), Recovery, dat inzicht geeft in herstelvermogen, en Readiness, dat laat zien hoe fit iemand is om te presteren.

Oorsprong in het militaire domein

De technologie achter Player Readiness komt niet uit de sport. De basis ligt in het RATE-algoritme, dat Philips eerder ontwikkelde met het Amerikaanse leger. Op basis van wearable data kan dit algoritme indicaties geven van luchtweginfecties tot 48 uur vóór het optreden van symptomen, en in sommige gevallen zelfs eerder. In de Verenigde Staten wordt deze technologie al op schaal toegepast bij duizenden militairen. Deze beroepsgroep valt, net als voetballers van PSV en chirurgen in een ziekenhuis, in de 'high-perfomance groups', waardoor de stap van het leger naar andere domeinen mogelijk is.

De potentie van deze innovatie reikt verder dan het monitoren van high-performance groups, maar een vorm van predictive analytics wordt ook al toegepast in de zorg voor het op afstand monitoren van patiënten. Het bijzondere aan deze aanpak is dat innovaties die met investeringen uit defensie zijn ontwikkeld, in de sport worden getest en verbeterd, en vervolgens ook in de zorg kunnen worden gebruikt.

Tijdens het event werd ook duidelijk hoe inzichten op meerdere niveaus kunnen worden ingezet. Op organisatieniveau om trends en risico's op grotere schaal te herkennen. Op teamniveau om inzetbaarheid te beoordelen (zoals team readiness). En op individueel niveau om afwijkingen tijdig te signaleren. Daarbij werd steeds benadrukt dat het algoritme geen medische beslissingen neemt. De interpretatie en het nemen van vervolgstappen blijft altijd bij medische professionals.

De toepassing bij PSV

Voor PSV is Player Readiness een aanvulling op bestaande werkwijzen. Ruud van Elk, sportwetenschapper bij PSV, lichtte toe hoe de club met de inzichten werkt. "We kijken nooit naar één bron", gaf hij aan. "Data uit wearables combineren we met biomarkers, observaties en gesprekken. Iedere ochtend bespreken we dat met de staf, zodat we betere beslissingen kunnen nemen."

De waarde zit volgens Van Elk vooral in het eerder herkennen van signalen. "De sport wordt steeds intensiever en het programma steeds voller. De ruimte om harder te trainen is beperkt. De winst zit in beter begrijpen wanneer iemand richting overbelasting gaat en wanneer niet." Hij benadrukte dat het geen exacte wetenschap is. "Het is geen wiskunde. Het gaat om het totaalbeeld en om het maken van betere afwegingen."

Vertrouwen, adoptie en ethiek

Tijdens de paneldiscussie was er veel aandacht voor de menselijke kant van data en AI. Van Elk beschreef hoe spelers verschillend reageren op het delen van data. Van direct enthousiast tot terughoudend, of afhankelijk van duidelijke voorwaarden. "Transparantie over wie de data ziet en hoe deze wordt gebruikt, is daarbij cruciaal", zegt hij.

Ook ethische en juridische vragen kwamen aan bod. Wie is eigenaar van gezondheidsdata? Wat mag wel en niet binnen bestaande wet- en regelgeving? De conclusie uit de zaal was dat technologische ontwikkelingen sneller gaan dan regelgeving. Dat vraagt om zorgvuldige interpretatie, samenwerking en soms experimenteerruimte, bijvoorbeeld in gecontroleerde proeftuinen.

Breder dan sport alleen

De avond ging nadrukkelijk over meer dan topsport, het ging ook vooral over de kracht van samenwerken. De toepasbaarheid werd besproken voor defensie, zorg en andere omgevingen waar mensen onder hoge druk moeten presteren, zoals brandweer en industrie. Volgens Laurens zit de kracht juist in die samenwerking met partners. "Je kunt technologie bedenken, maar zonder partners die het in de praktijk toepassen, blijft het theoretisch. Het werkt alleen als je het samen doet."

Van speeltje naar waarde

De belangrijkste conclusie van de avond was duidelijk: AI krijgt pas echte waarde wanneer technologie, medische expertise en context samenkomen. Zonder integratie en samenwerking blijft het een los hulpmiddel. Met de juiste partners kan AI bijdragen aan beter onderbouwde keuzes, meer voorspelbaarheid en uiteindelijk duurzamere inzetbaarheid van mensen.

"Dit project van Philips en PSV laat zien hoe inzichten uit een topprestatie omgeving kunnen dienen als brug naar bredere toepassingen, zoals defensie of de zorg", zegt Laurens. "Niet als eindpunt, maar als leeromgeving voor wat er mogelijk is wanneer innovatie, praktijk en verantwoordelijkheid samenkomen."

Player Readiness: from reacting to predicting with smart data-driven insights

"The real step forward is not measuring better what has already happened, but seeing earlier what is coming." With that observation, Laurens Pronk, Business Development Manager at Philips, set the tone during the Player Readiness event organized by Philips together with PSV.

At the Philips Stadium, representatives from healthcare, defense, government and knowledge institutions engaged in discussions about the role of AI in strengthening health, safety and employability in demanding work environments.

The objective of the evening was clear: to demonstrate how artificial intelligence can contribute to better decision-making around health and employability. Not by replacing people, but by supporting professionals earlier and more effectively. The recently launched Player Readiness project of Philips and PSV served as a concrete example.

From reactive to predictive

In his presentation, Laurens outlined the broader context. "In many domains, care or support is only provided once symptoms occur," he explained. "Predictive artificial intelligence makes it possible to recognize signals earlier and act on them in a timely manner."

The algorithm within the Player Readiness project analyzes data from wearables to make subtle changes in the body visible. Rather than focusing on a single isolated value, it looks at patterns and trends in combination. The project works with three types of algorithms: Wellness, aimed at early detection of illness (including potential respiratory infections); Recovery, which provides insight into recovery capacity; and Readiness, which indicates how fit someone is to perform.

Origins in the military domain

The technology behind Player Readiness did not originate in sports. Its foundation lies in the RATE algorithm, which Philips previously developed in collaboration with the US military. Based on wearable data, this algorithm can indicate respiratory infections up to 48 hours before symptoms appear, and in some cases even earlier. In the United States, this technology is already applied at scale among thousands of military personnel. This professional group-like PSV football players and surgeons in hospitals-belongs to so-called high-performance groups, making the transition from the military to other domains possible.

The potential of this innovation extends beyond monitoring high-performance groups. Forms of predictive analytics are already being applied in healthcare for the remote monitoring of patients. What makes this approach distinctive is that innovations developed through investments in defense are tested and improved in sports, and can subsequently be applied in healthcare as well.

During the event, it also became clear how insights can be applied at multiple levels: at the organizational level to identify trends and risks at scale; at the team level to assess deployability (such as team readiness); and at the individual level to detect deviations in a timely manner. It was consistently emphasized that the algorithm does not make medical decisions. Interpretation and follow-up actions always remain the responsibility of medical professionals.

The application at PSV

For PSV, Player Readiness is an addition to existing ways of working. Ruud van Elk, sports scientist at PSV, explained how the club uses the insights. "We never rely on a single source," he said. "We combine wearable data with biomarkers, observations and conversations. Every morning we discuss this with the staff, enabling us to make better decisions."

According to Van Elk, the main value lies in recognizing signals earlier. "The sport is becoming increasingly intense and the schedule ever more demanding. There is limited room to train harder. The gains are in better understanding when someone is moving toward overload and when they are not." He emphasized that this is not an exact science. "It's not mathematics. It's about the overall picture and making better-informed trade-offs."

Trust, adoption and ethics

During the panel discussion, there was considerable attention for the human side of data and AI. Van Elk described how players respond differently to sharing data, ranging from immediate enthusiasm to reluctance, or acceptance under clearly defined conditions. "Transparency about who sees the data and how it is used is crucial," he noted.

Ethical and legal questions were also discussed. Who owns health data? What is allowed and what is not within existing laws and regulations? The conclusion from the audience was that technological developments are progressing faster than regulation. This calls for careful interpretation, collaboration and, at times, room to experiment-for example in controlled pilot environments.

Broader than sports alone

The evening explicitly went beyond elite sports; it was also primarily about the power of collaboration. Applicability was discussed for defense, healthcare and other environments where people perform under high pressure, such as firefighting and industry. Collaborations demonstrated how these AI solutions can be further developed on a single secure and certified platform.According to Laurens, the real strength lies in collaboration. "You can develop technology, but without partners who apply it in practice, it remains theoretical. It only works if you do it together."

From gadget to value

The key conclusion of the evening was clear: AI only delivers real value when technology, medical expertise and context come together. Without integration and collaboration, it remains a standalone tool. With the right partners, AI can contribute to better-informed decisions, greater predictability and ultimately more sustainable employability.

"This Philips and PSV project shows how insights from a high-performance environment can serve as a bridge to broader applications, such as defense or healthcare," Laurens concludes. "Not as an endpoint, but as a learning environment for what becomes possible when innovation, practice and responsibility come together."

Voor meer informatie

Deel dit artikel met je netwerk

• https://www.philips.nl/a-w/about/news/archive/standard/about/news/articles/2026/player-readiness-van-reageren-naar-voorspellen-met-slimme-inzichten-uit-data.html Link gekopieerd

Gerelateerd nieuws