Kontakt

Presse & Kommunikation

+49 (0) 441 798-5446

Mehr

Arbeitsgruppe Assistenzsysteme und Medizintechnik

Projekt SmartBT

Kontakt

Prof. Dr. Andreas Hein

Department für Versorgungsforschung

+49 441 798-4450

  • Physiotherapeutin tastet den Rücken einer Patientin ab.

    Die beste Therapie für Rückenschmerzen ist Bewegung. Individuelle Trainingspläne auf eine Patientin zuzuschneiden ist aufwändig. Bild: Adobe Stock/andreaobzerova

  • Aufnahme der 3D-Kamera von einer Person, die auf einem Bein steht und die Arme seitlich ausgestreckt hat. Einige Gelenke sind durch Punkte markiert und mit Linien verbunden..

    Beim Motion Tracking zeichnet eine 3D-Kamera die Bewegungen von Patienten auf. Mit einem KI-Verfahren lassen sich die Gelenkpunkte bestimmen. Foto: Universität Oldenburg/AMT

Persönliches Training einmal anders

Bewegung ist das beste Mittel gegen Rückenschmerzen – vorzugsweise in Form regelmäßiger Übungen zu Hause. Ein interdisziplinäres Team aus Informatikern und Ärzten entwickelt eine Smartphone-App, die den Therapieverlauf mit KI-Unterstützung überwacht.

Bewegung ist das beste Mittel gegen Rückenschmerzen – vorzugsweise in Form regelmäßiger Übungen zu Hause. Ein interdisziplinäres Team aus Informatikern und Ärzten entwickelt eine Smartphone-App, die den Therapieverlauf mit KI-Unterstützung überwacht.

Rückenschmerzen zählen zu den großen Volksleiden: Bis zu einem Siebtel der Bevölkerung leidet Umfragen zufolge unter chronischen Problemen. Oft werden diese Leiden medikamentös behandelt, dabei zeigen Studien, dass Bewegung die beste Therapie ist. Individuelle Trainingspläne auf einen Patienten zuzuschneiden ist allerdings aufwändig. „Auch aufgrund des hohen Personalaufwands wird eine Bewegungstherapie nur selten in ambulante Behandlungspläne aufgenommen“, sagt Prof. Dr. Andreas Hein, Leiter der Abteilung Assistenzsysteme und Medizintechnik an der Universität Oldenburg.

Ein weiteres Problem: Viele Patienten scheitern daran, ihre Übungen zu Hause eigenständig weiterzuführen, etwa weil sie es vergessen oder Angst haben, etwas falsch zu machen und so die Schmerzen zu verschlimmern. Mit seinem Team arbeitet Hein daran, dass Patienten künftig mehr Unterstützung erhalten – durch Künstliche Intelligenz (KI): In einem Teilvorhaben des Projekts „Smart-BT“ entwickeln die Forscher derzeit eine Smartphone-App des Vareler Medizin-Startups Herodikos weiter. Diese App unterstützt Ärztinnen und Ärzte schon heute dabei, Trainingspläne zu entwickeln. In Zukunft soll dieser Vorgang weiter automatisiert werden. Die App soll außerdem überwachen, ob die Patienten die Übungen zu Hause richtig durchführen.

Die Abkürzung Smart-BT steht für „Optimierte Bewegungstherapie durch die Interaktion künstlicher Intelligenz und Videotechnik mit Healthcare Professionals und Patienten“. Das Bundesforschungsministerium (BMBF) fördert das Vorhaben über zweieinhalb Jahre mit rund 530.000 Euro, die Leitung liegt bei Herodikos. Das Team der Universität bringt seine Expertise ein, Bewegungen automatisch zu erfassen und mit Verfahren des maschinellen Lernens zu analysieren.

Vorschlag für den Trainingsplan

Derzeit leitet die App Therapeuten durch einen Fragebogen und diagnostische Tests mit den Patienten. Die Betroffenen absolvieren dazu Übungen wie den Einbeinstand. Dabei werden zum Beispiel die Kraft der Rumpf- und Gesäßmuskulatur sowie die Stabilität im Sprunggelenk und das Gleichgewicht getestet. Therapeuten geben die Ergebnisse in die App ein. Diese generiert dann einen Vorschlag für einen Trainingsplan, den Ärztinnen und Therapeuten noch überprüfen und anpassen können. In Zukunft sollen die Patienten die Tests für die Diagnose selbständig unter Anleitung der App durchführen. „Die Expertenmeinung wird aber weiterhin mit einbezogen“, betont Hein. Ziel sei es, den Aufwand so gering wie möglich zu halten, ohne dass die Arzt-Patienten-Beziehung zu kurz kommt.

Heins Team entwickelt nun ein Entscheidungssystem, das auf KI-Verfahren basiert, also anhand von Beispielen angelernt wird und auf Basis dieser Ergebnisse Entscheidungen ableitet. Die Forscherinnen und Forscher sammeln dafür zum einen Daten von diagnostischen Tests. Sie lassen Probanden die Übungen durchführen und registrieren die Werte, die eine 3D-Kamera aufzeichnet. Die KI schätzt anhand der Aufzeichnungen, wo sich die Gelenke der Probanden befinden, und erkennt deren Bewegungen. Dieses so genannte Motion Tracking liefert die Grundlage, um fehlerhafte Bewegungsmuster aufdecken zu können.

Mit der Analyse von Bewegungen kennt sich Heins Team aus. In anderen Projekten der Wissenschaftler geht es beispielsweise darum, körperlich belastende Aktivitäten in der Pflege zu erfassen und zu analysieren. Die Forscherinnen und Forscher verwenden auch hierfür spezielle Kamerasysteme, die Gelenke und andere Skelettpunkte abbilden und erkennen können. Für das aktuelle Projekt trägt das Team neben den Bewegungsdaten weitere Daten zusammen, etwa Diagnosen und Trainingsverläufe. Mithilfe dieser Informationen entwickelt das Team ein System, das die von ihm entworfenen individuellen Trainingspläne immer besser an die Patienten anpasst.

Unterstützung beim Training zu Hause

Ein weiteres Ziel ist, dass die App mithilfe einer Webcam oder Handykamera automatisch kontrolliert, wie gut die Patientinnen das Training zu Hause durchführen. Weichen die Bewegungen vom optimalen Ablauf ab, soll sie einen visuellen Hinweis oder eine Sprachnachricht ausgeben.

Dem Team ist es besonders wichtig, alle Nutzer – also Therapeutinnen, Ärzte und Patienten – in den Entwicklungsprozess einzubeziehen. „Das Szenario ist eine komplexe Mensch-Technik-Interaktion“, erläutert Hein. Damit all das am Ende funktioniert, müsse die App für alle Nutzer so einfach wie möglich zu bedienen sein – ohne technische Barrieren.

(Stand: 28.09.2021)