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KI hilft bei der Diagnose von Rückenproblemen

Medica 2021
KI für medizinische Diagnose bei Rückenproblemen

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Das neue Verfahren soll mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Ursachen für Rückenprobleme effizienter aufspüren (Bild: Interprofessionelles Studienzentrum für Bewegungsforschung (SZB)
An einem Verfahren, mit dem sich Fehlstellungen und -belastungen des Rückens effizienter beobachten lassen, arbeitet ein Forscherteam der TU Kaiserslautern (TUK), der Universitätsmedizin in Mainz und mehrerer Unternehmen. Auch KI soll dabei helfen.

Zu viel am Rechner sitzen, zu wenig Bewegung, ob im Beruf oder im Privatleben, gerade zu Corona-Zeiten ein häufiges Phänomen. Die Folge: Viele Menschen haben Rückenprobleme. Dabei gibt es viele bewährte Präventionsmaßnahmen, wie zum Beispiel Kurse für Rückengymnastik oder Entspannungsverfahren, die meist auch von den Krankenkassen angeboten und erstattet werden.

Rückenprobleme: Ursache erkennen – mit KI

„Doch all dies nützt wenig, wenn die Ursache für die Schmerzen nicht klar definiert ist“, sagt Carlo Dindorf, Wissenschaftler in der Arbeitsgruppe Bewegungs- und Trainingswissenschaft an der TU Kaiserslautern. Genau daran arbeitet das Team der TUK – zusammen mit Jürgen Konradi und dem Forschungsteam des Interprofessionellen Studienzentrums für Bewegungsforschung (SZB). Dieses ist an der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz angesiedelt. Ebenfalls am Projekt beteiligt sind das Medizintechnikunternehmen Diers International GmbH aus Schlangenbad sowie weitere Projektpartner.

Rasterstereographie – Lichtlinien auf dem Rücken als Basis

Das interdisziplinäre Team setzt auf eine in der Praxis bereits gut erprobte und verbreitete Diagnosetechnik. „Wir scannen den Rücken mit einem Projektor und einer Kameraeinheit“, sagt Dindorf. Dabei wird ein Lichtgitter auf den Rücken projiziert. Mittels der so genannten Rasterstereographie kann so ein individuelles Modell der Wirbelsäule berechnet werden.

Künstliche Intelligenz wertet die Linien für die Mediziner aus

Neu bei der Methode ist der Einsatz von Verfahren der KI und des maschinellen Lernens. „Unser System lernt mit Hilfe der gewonnenen Daten dazu“, erläutert Dindorf. „Je mehr Wirbelsäulen analysiert werden, desto besser wird das System und somit unser Verständnis der Wirbelsäule.“

Dies kann unter anderem der Medizin künftig helfen, zum Beispiel Fehlstellungen besser aufzuspüren und personalisierte Diagnosen zu treffen, die eine individualisierte Therapie ermöglichen. Die Technologie ist aber auch für den Leistungs- und Breitensport sowie für die Grundlagenforschung generell von Interesse. So entstehen ein wesentlich differenzierteres Bild und ein besserer Einblick in die Funktion der Wirbelsäule.

Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in die Praxis bringen

Die Offene Digitalisierungsallianz Pfalz ist ebenfalls in das Vorhaben eingebunden. Das Ziel aller Partner: „Erkenntnisse in die Praxis zu überführen“, sagt Professor Dr. Michael Fröhlich, Sprecher des Innovationsbereichs Gesundheit und Leiter der Arbeitsgruppe Bewegungs- und Trainingswissenschaft an der TUK. „Dem Ziel, eine punktgenauere, individuell ansetzende Medizin zu ermöglichen, die ihren Beitrag zur Rückengesundheit leisten kann, kommen wir Schritt für Schritt näher“, so Fröhlich weiter.

Auf der Medizintechnikmesse Medica stellen die Beteiligten ihr Projekt vom 15. bis 18. November am Forschungsstand Rheinland-Pfalz (Halle 3, Stand E80) vor.

Über die Offene Digitalisierungsallianz Pfalz
Die Offene Digitalisierungsallianz Pfalz ist ein Verbundvorhaben der Hochschule Kaiserslautern, der Technischen Universität Kaiserslautern sowie des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM). Das Vorhaben stärkt den Ideen-, Wissens- und Technologietransfer mit Wirtschaft und Gesellschaft und basiert auf einer gemeinsamen Kooperationsstrategie der beiden Hochschulen. Die Offene Digitalisierungsallianz Pfalz wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Bund-Länder-Initiative „Innovative Hochschule“ gefördert.

Kontakt zu den Forschern:
Carlo Dindorf und Prof. Michael Fröhlich
Fachgebiet Sportwissenschaft / Arbeitsbereich Bewegungs- und Trainingswissenschaft
TU Kaiserslautern
E-Mail: carlo.dindorf@sowi.uni-kl.de

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