In der faszinierenden Welt des menschlichen Körperverständnisses und Künstlicher Intelligenz werden stetig neue Grenzen erkundet und erweitert. Bahnbrechende Entwicklungen in der medizinischen Forschung revolutionieren das Verständnis des menschlichen Körpers, ermöglichen präzisere Diagnosen, personalisierte Behandlungen und den Zugang zu unentdeckten Erkenntnissen. Sebastian Rettlinger, Experte der medizinischen KI-Forschung, teilt sein Wissen dazu im folgenden Gastbeitrag und informiert umfangreich zu diesem spannenden Thema.
Sebastian Rettlinger ist Doktorand am Center for Tactile Internet (CETI) der Technischen Universität Dresden und erforscht innovative Technologien im Bereich der taktilen Kommunikation. Neben seiner akademischen Laufbahn ist er Geschäftsführer der Enari GmbH, einem Unternehmen, das Forschungsergebnisse des CETI für Endanwender zugänglich macht. Sebastian Rettlinger stärkt die Verbindung zwischen Wissenschaft und Praxis, um die Ergebnisse der Forschung in die reale Welt zu übertragen und sowohl die Universität als auch die Gesellschaft von diesen Erkenntnissen profitieren zu lassen.
Der bisherige Status quo
Die bisherige Erfassung und Beurteilung menschlicher Bewegungen erfolgten qualitativ durch Ärzte, Therapeuten und Trainer, basierend auf Erfahrung und Expertenwissen. Die Beurteilung der Bewegungsqualität ist herausfordernd, da verlässliche "Ground-Truth"-Daten aus der Praxis fehlen. Herkömmliche Ansätze wie Motion-Capturing-Verfahren und Muskelaktivierungsmessungen liefern wichtige Informationen, erfassen jedoch nicht die gesamte Komplexität des Bewegungsapparats. Diese Messungen finden meist im Labor statt und beinhalten Annahmen und Voreingenommenheit.
Neue Ausrichtungen und Tools treten auf den Plan
Durch innovative Systeme wie die der Enari GmbH ist es möglich, die gesamte Wirkkette menschlicher Bewegungen im Feld zu erfassen. Diese Systeme bieten Antworten auf komplexe Fragen zur Bewegungsanalyse, sie ermöglichen eine umfassende Erfassung und Echtzeitanalyse von Bewegungsdaten und eignen sich gut für die Verarbeitung mit maschinellen Lernmodellen. Individuelle Bewegungsprofile schaffen eine präzisere Analyse von Bewegungsmustern und liefern wichtige Informationen zur Verbesserung der Bewegungsqualität. Die Integration von maschinellem Lernen eröffnet Möglichkeiten für personalisierte Trainingsprogramme und Rehabilitation, denn durch gezielte Anpassungen und Interventionen können Verletzungsrisiken minimiert und die Leistung optimiert werden.
Konkrete Arbeitsbereiche und Anwendungsmöglichkeiten
Die Nutzung fortschrittlicher Sensorsysteme und Datenmodelle zur präzisen Erfassung und Beschreibung von Bewegungen eröffnet neue Anwendungsmöglichkeiten. Im Leistungssport können sie zu innovativen Trainingsmethoden beitragen und Athleten helfen, ihre Leistung zu optimieren und Verletzungsrisiken zu minimieren, zusätzlich durch maschinelles Lernen können personalisierte Trainingsprogramme entwickelt werden. In der Medizintechnik bieten präzise Bewegungsdaten einen großen Nutzen für die Rehabilitation, da individuelle Bewegungsprofile maßgeschneiderte Rehabilitationstechniken möglich machen und eine genaue Überwachung des Fortschritts kreieren. Zudem können diese Technologien in der Entwicklung intelligenter Prothesen zur natürlichen Bewegungssteuerung eingesetzt werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite von Sebastian Schröder.