06. 11. 2024
Verfasst von: Carsten Meyer, Dagmar Meyer, Faycal Nait Irahal, Dominic Batić
KI unterstützt die häusliche Physiotherapie
Wenn Menschen künstliche Hüft- oder Kniegelenke erhalten haben, trägt eine individuell angepasste Physiotherapie maßgeblich zu ihrer Genesung bei. Doch woher wissen die Patientinnen und Patienten, ob sie ihre häuslichen Physioübungen zu Hause korrekt ausführen? Die Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften entwickelt ein digitales System, das sie dabei unterstützt. Das System gibt eine Referenzbewegung vor und analysiert die ausgeführte Bewegung mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI).
Bewegungsvorgabe und Ausführungskontrolle vor und nach Operationen
Deutschlandweit wurden 2021 mehr als 172.000 künstliche Kniegelenke und 233.000 Hüftgelenke implantiert. Das betraf 30 beziehungsweise 25 Prozent der Personen im erwerbsfähigen Alter. Um die Klinikaufenthalte zu verkürzen, wird es immer wichtiger, dass Patientinnen und Patienten physiotherapeutische Übungen vor und nach derartigen Operationen eigenverantwortlich zu Hause durchführen. Im Projekt KI4Physio entwickelt ein Forschungsteam der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften ein digitales System, das Patienten bei ausgewählten physiotherapeutischen Übungen zu Hause unterstützt. Das Forschungsteam kooperiert dabei mit dem EndoProthetikZentrum der Maximalversorgung der Stiftung Herzogin Elisabeth Hospital Braunschweig und dem zugehörigen Zentrum für Physiotherapie. Die VolkswagenStiftung fördert das Projekt im Programm „zukunft.niedersachsen“.
KI analysiert ausgeführte Bewegungen
Ziel des geplanten Systems ist es, eine Referenzbewegung, die von den Patienten unter Anleitung und Aufsicht der Physiotherapie ausgeführt wird, digital aufzunehmen und beim häuslichen Üben als Anleitung auf einem „virtuellen Spiegel“ darzustellen. Zusätzlich erfasst eine Tiefenkamera die Bewegungsausführung, und KI-Methoden analysieren sie in Echtzeit. „Dies ermöglicht eine Erfolgskontrolle sowie Korrekturen bei fehlerhaften Bewegungsabläufen“, sagt Prof. Dr. Carsten Meyer. Im Falle von Bewegungsdefiziten kann das System einen erneuten Klinikbesuch empfehlen. Das Gesamtsystem besteht zurzeit aus einer Tiefenkamera, einem Tablet, das die individuelle Anwendung zeigt, und einem Mini-Beamer, der die Referenz- und die ausgeführte Bewegung projizieren soll.
Bewegungsdefizite und Fehler identifizieren
„Besondere Herausforderungen liegen in der Umsetzung und Genauigkeit der KI-basierten Verfolgung der Körperbewegungen“, erläutert Carsten Meyer. Weitere Ziele des Forschungsprojektes und des späteren Systems sind, Bewegungsdefizite und fehlerhafte Bewegungsausführungen zuverlässig zu ermitteln sowie Patientinnen und Patienten zu identifizieren, denen ein erneuter Besuch in der Klinik empfohlen wird. „Außerdem liegt der Fokus auf einer intuitiven Gestaltung der App, die keine Computerkenntnisse voraussetzt“, ergänzt Prof. Dr.-Ing. Dagmar Meyer. Die KI-Experten rechnen mit weiteren Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben, „zum Beispiel wächst mit dem Schwierigkeitsgrad der Physioübung auch der Umfang der KI-Analyse“. Das System wird zurzeit entwickelt. Auch die benötigte technische Ausstattung befindet sich noch in der Erprobungsphase.
Hier finden Sie weitere Informationen:
- KI-basierte, digitale Unterstützung von Patienten und Analyse des häuslichen physiotherapeutischen Trainings vor und nach orthopädischen Operationen, VolkswagenStiftung, Programm „zukunft.niedersachsen.“, Förderkennzeichen VWZN4284
Fakultät Informatik / Künstliche Intelligenz
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Fakultät Elektro- und Informationstechnik
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38302 Wolfenbüttel
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