Bewegungsanalyse in Sport und Medizin – Neue Möglichkeiten durch KI-Forschung

Bewegungsanalyse bekommt neue Bedeutung. In der faszinierenden Welt des menschlichen Körperverständnisses und der Bedeutung von Künstlicher Intelligenz werden stetig neue Grenzen des Möglichen erkundet und erweitert. Dabei revolutionieren bahnbrechende Entwicklungen in der medizinischen Forschung und Technologie das allgemeine Verständnis des menschlichen Körpers, da die künstliche Intelligenz Ärzten und Wissenschaftlern präzisere Diagnosen ermöglicht, die Entwicklung personalisierter Behandlungen vorantreibt und den Zugang zu bisher unentdeckten Erkenntnissen schafft.

Bewegungsanalyse auf KI-Basis – Auf diesem Innovationsfeld steht Sebastian Schröder als Experte der medizinischen KI-Forschung mit seinem umfangreichen Wissen zur Seite und informiert im folgenden Gastbeitrag umfangreich zu diesem spannenden Thema. Seine Erkenntnisse inspirieren und lassen den Leser erleben, wie die Künstliche Intelligenz die Vorstellung von Gesundheit und Wohlbefinden auf eine völlig neue Ebene hebt.

Sebastian Schröder ist Doktorand am renommierten Center for Tactile Internet (CETI) an der Technischen Universität Dresden, das wegweisende Forschung im Bereich der taktilen Kommunikation betreibt. Mit einem Schwerpunkt auf Human-in-the-loop Computing und Analyse-Systemen menschlicher Bewegung widmet er sich der Erforschung innovativer Technologien.

Neben seiner akademischen Laufbahn ist Sebastian Schröder auch als Geschäftsführer der Enari GmbH tätig. Es ist ein Unternehmen, das darauf abzielt, Forschungsergebnisse des CETI für Endanwender zugänglich zu machen. Sebastian Schröder möchte die Verbindung zwischen Wissenschaft und Praxis stärken

Bewegungsanalyse bisher

Die bis heute durchgeführte Erfassung und Beurteilung menschlicher Bewegungen erfolgte hauptsächlich auf qualitative Weise. Das bedeutet, dass Ärzte, Therapeuten oder Trainer die Bewegungsabläufe beobachten und Feedback basierend auf ihrer Erfahrung und dem Expertenwissen geben, das sie sich über die Jahre angeeignet haben. Für eine Bewegungsanalyse stützen sie sich auf ihre Fähigkeit, subtile Details wahrzunehmen und Bewegungsmuster zu erkennen.

Die Beurteilung der Bewegungsqualität stellt jedoch eine Herausforderung dar, da es oftmals an verlässlichen „Ground-Truth“-Daten aus der Praxis mangelt. Es gestaltet sich beispielsweise schwierig, die Bewegungen eines Tennisspielers während eines Spiels präzise zu verfolgen und zu analysieren. Dies liegt zum Teil auch daran, dass herkömmliche Ansätze zur Bewegungsanalyse, wie video- und sensorbasierte Motion-Capturing-Verfahren und Muskelaktivierungsmessungen (EMG) zwar wichtige Informationen liefern können, jedoch nicht den gesamten Bewegungsapparat in seiner Komplexität abbilden. Zudem werden solche Messungen meist unter kontrollierten Laborbedingungen durchgeführt, was zu bestimmten Annahmen und einer gewissen Voreingenommenheit führt.

KI ermöglicht neue Tools und Ausrichtungen

Durch innovative Systeme wie die der Enari GmbH ist es nun möglich, die gesamte Wirkkette menschlicher Bewegungen im Feld zu erfassen. Diese Systeme bieten Antworten auf komplexe Fragen, wie beispielsweise: Welche Kombinationen von Muskelaktivitäten führen zu bestimmten Bewegungen und Positionen der zugehörigen Gliedmaßen im dreidimensionalen Raum? Sie ermöglichen eine umfassende Erfassung und Analyse von Bewegungsdaten in Echtzeit, wodurch sich die gewonnenen Datenmodelle besonders gut für die Verarbeitung mit maschinellen Lernmodellen eignen.

Dadurch können individuelle Bewegungsprofile erstellt werden, die eine tiefergehende und präzisere Analyse der Bewegungsabläufe ermöglichen. Diese Profile können wichtige Informationen liefern, um Bewegungsmuster, Stärken und Schwächen einer Person zu erkennen und daraus Empfehlungen für die Verbesserung der Bewegungsqualität abzuleiten. Die Integration von maschinellem Lernen in die Analyse der Bewegungsdaten eröffnet auch Möglichkeiten für personalisierte Trainingsprogramme und Rehabilitation. Zusätzlich können individuelle Bewegungsprofile genutzt werden, um gezielte Anpassungen und Interventionen vorzunehmen, um Verletzungsrisiken zu minimieren, die Leistung zu optimieren oder spezifische Bewegungsziele zu erreichen.

Mögliche konkrete Anwendungsbereiche

Durch die Nutzung dieser fortschrittlichen Sensorsysteme und Datenmodelle zur präzisen Erfassung und Beschreibung von Bewegungen eröffnen sich neue Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen. Insbesondere im Leistungssport können diese Technologien zur Entwicklung innovativer Trainingsmethoden beitragen. Individuelle Bewegungsprofile ermöglichen eine gezieltere Analyse von Bewegungsmustern und können Athleten dabei unterstützen, ihre Leistung zu optimieren und Verletzungsrisiken zu minimieren. Durch die Integration von maschinellem Lernen können personalisierte Trainingsprogramme entwickelt werden, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele jedes Athleten zugeschnitten sind.

Auch in der Medizintechnik eröffnen sich neue Möglichkeiten. Die präzise Erfassung und Analyse von Bewegungsdaten kann in der Rehabilitation einen großen Nutzen bringen. Therapeuten können individuelle Bewegungsprofile nutzen, um Rehabilitationstechniken und -programme maßzuschneidern und eine genauere Überwachung des Fortschritts zu ermöglichen. Darüber hinaus können diese Technologien auch in der Entwicklung intelligenter Prothesen eingesetzt werden, um eine natürlichere und effizientere Bewegungssteuerung zu ermöglichen.

Fazit 

Die Kombination von Enari-Systemen und maschinellem Lernen stellt somit eine vielversprechende Entwicklung im Bereich der Bewegungsanalyse dar. Durch eine präzisere Erfassung und Analyse der Bewegungsabläufe kann ein besseres Verständnis des menschlichen Bewegungsapparats erlangt werden und gezieltere Maßnahmen zur Förderung der Gesundheit und Leistungsfähigkeit werden möglich gemacht.