Operation, oder Therapie? Bei neuroorthopädischen Behandlungen hilft der Vergleich mit historischen Fällen. Das „IntelliGait 3D“-Projekt der FH St. Pölten soll Ärzten und Therapeuten die nötigen Informationen per Knopfdruck liefern.
Wer ein neuroorthopädisches Leiden wie Hallux Valgus, einen Plattfuß, Knie-Beschwerden, oder die Erkrankung Cerebralparese behandeln lässt, kennt wahrscheinlich ein 3D-Ganganalyse-Labor: Videokameras zeichnen Bewegungsabläufe auf, sensorische Bodenplatten messen die wirkenden Kräfte am Bewegungsaparat. Die dabei gewonnenen Daten helfen beispielsweise bei der Entscheidung, ob eine rein therapeutische, oder eine operative Behandlung sinnvoller ist.
Von historischen Fällen lernen
Noch präzisere Entscheidungen wären möglich, könnten Ärzte und Therapeuten aktuelle Fälle mit historischen vergleichen. Die dafür notwendigen Informationen sind vorhanden – und das in einer Menge, die manuelle Sichtung extrem zeitaufwändig macht: Alleine im Orthopädischen Spital Speising werden jedes Jahr etwa 500 Patienten einer 3D Gang- und Bewegungsanalyse unterzogen. Die daraus resultierenden Daten werden, zusammen mit Informationen über Behandlungserfolge, in Datenbanken gespeichert. Diese sind im Lauf der Zeit enorm gewachsen. Die Suche nach Datenzwillingen zu einem aktuellen Fall gleicht der sprichwörtlichen Suche nach der Nadel im Heuhaufen und ist für das medizinische Personal im Klink-Alltag kaum zu bewältigen. „Wir wollen Ärzten und Therapeuten ermöglichen, per Knopfdruck im Bruchteil einer Sekunde historische Fälle zu finden, die dem Patienten, der gerade bei ihnen sitzt, ähneln“, erklärt Prof. Dr. Brian Horsak. Der Senior Researcher am Institut für Gesundheitswissenschaften der FH St. Pölten leitet 'IntelliGait 3D' zusammen mit seinem Kollegen Djordje Slijepcevic, Experte im Bereich AI. „In diesem Projekt trainieren wir AI Modelle um spezifische Muster im menschlichen Gang, sowie Datenzwillinge zu finden“, erklärt Horsak. Und betont: „Bei uns bedeutet AI nicht Artificial Intelligence, sondern Assistive Intelligence. Unsere Lösung soll Ärzte und Therapeuten bei ihren Entscheidungen unterstützen.“
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Interdisziplinäres Team
Dr. Horsak hat Sportwissenschaften studiert, im Bereich Biomechanik, Bewegungswissenschaft und Sportinformatik promoviert. An der FH St. Pölten forscht und lehrt er auch zu den Themen Ganganalyse, Motion Capturing, Elektromyographie – und ist Spezialist für interdisziplinäre Projekte. Im IntelliGait 3D-Team arbeitet er mit ExpertInnen aus den Bereichen Machine Learning, Medizin, Sportwissenschaft und Physiotherapie zusammen. Bis Ende 2021 entwickelt das interdisziplinäre Team Software, die Datenzwillinge und andere Muster in 3D-Ganganalyse-Daten erkennt. Die IntelliGait 3D-Algorithmen sollen bekannte Gang-Muster verifizieren, neue Muster identifizieren – und prognostizieren, welche Beschwerden möglicherweise folgen. In ferner Zukunft können diese Systeme auch ggf. genutzt werden um abzuschätzen wie sich bestimmte Operationen und Therapien auswirken könnten.
Black Box
Bevor IntelliGait 3D tatsächlich bei der Behandlung möglichst vielen Patienten helfen kann, muss es den 'Black Box'-Status verlassen. „Black Box bedeutet, dass Anwender nicht wissen, wie die Algorithmen zu Ergebnissen kommen. Das widerspricht Richtlinien für die klinische Anwendung“, erklären Slijepcevic und Horsak. „Daher erweitern wir unsere AI-Lösung um den Faktor X.“ XAI bedeutet Explainable Artificial Intelligence – ist im Fall von IntelliGait 3D eher als Explainable Assistive Intelligence zu verstehen – und soll visualisieren, wie der Algorithmus zu seinen Ergebnissen kommt.
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Neue Digital-Labore
©Rauchecker Photography / sciencepics / Shutterstock.com
Ausbildung und Forschung für Industrie 4.0, Medientechnik, Augmented/Virtual Reality und digitales Gesundheitswesen.
Die Fachhochschule St. Pölten entwickelt und erforscht digitale Anwendungen für Gesellschaft und Unternehmen. In zwei neuen Laboren baut sie ihre Ressourcen dafür aus: Das „Immersive Media Lab“ verbindet aktuelles Wissen zu Augmented und Virtual Reality mit interdisziplinären Ansätzen des Storytellings und das „ReMoCap-Lab“ (Laboratory for Capturing Motion and Augmenting Environment in Motor Rehabilitation) widmet sich dem digitalen Gesundheitswesen mit Fokus auf Rehabilitation, Bewegungsanalyse, Visual Analytics, Machine Learning und Mixed Reality.